Modellierung des Sinterschmiedens unter Berücksichtigung der Unsicherheitspropagation

Die Herstellung von komplexen Bauteilen mit ausgezeichneten mikrostrukturellen Eigenschaften wird durch eine kombinierte Prozesskette der Verfahren Pulverpressen, Sintern und Sinterschmieden unter hoher Werkstoffausnutzung und Präzision ermöglicht. Die einzelnen Teilprozesse unterliegen stochastischen Unsicherheiten der Prozessparameter. Diese Unsicherheiten setzen sich in verketteten Prozessen fort und führen insbesondere aufgrund der stochastischen initialen Eigenschaften des pulverförmigen Ausgangsmaterials zu vielfältigen Wechselwirkungen und Schwankungen in den nachfolgenden Prozessschritten. Induzierte Dichtegradienten im Halbzeug während des Pulverpressens können zu Verzügen in den sintergeschmiedeten Bauteilen führen. Der Fokus bisheriger Modellierungsansätze liegt in der Regel auf einer isolierten Prozessbeschreibung ohne Berücksichtigung der Wechselwirkungen innerhalb der Prozesskette. Das Hauptziel des Projekts liegt in der prozessübergreifenden Modellierung der Prozesskette unter Berücksichtigung der auftretenden Unsicherheiten und deren Propagation. Ein Schwerpunkt des Vorhabens ist die numerische Modellierung der einzelnen Teilprozesse mit FE-Modellen. Eine Erfassung der einzelnen Prozesse gestaltet sich messtechnisch schwierig, sodass eine Unsicherheitsquantifizierung mittels schnellrechnender Metamodelle erfolgt, welche anhand der FE-Simulationen trainiert werden. Die finale Analyse der Unsicherheitsentwicklung erfolgt durch eine Verknüpfung der Modelle der Teilprozesse, was eine Quantifizierung der Unsicherheit entlang der Prozesskette ermöglicht. Abschließend werden die Modelle anhand geometrischer und prozessbezogener Daten der experimentellen Prozesskette validiert. Die entwickelten Modelle bilden die Grundlage für eine inverse Optimierung der Prozesskette. Auf diese Weise kann perspektivisch durch eine Anpassung der Prozessparameter die Gesamtrobustheit gesteigert oder die eingebrachte Energie optimiert werden.