{"id":141,"date":"2018-08-09T15:53:47","date_gmt":"2018-08-09T13:53:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/?page_id=141"},"modified":"2024-09-25T10:34:46","modified_gmt":"2024-09-25T08:34:46","slug":"intelligentes-sensorsystem-zur-stoergroesseninvarianten-konditionierung-von-eigenspannungszustaenden-bei-der-zerspanung-von-ti-6al-4v","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/?page_id=141","title":{"rendered":"Intelligentes Sensorsystem zur st\u00f6rgr\u00f6\u00dfeninvarianten Konditionierung von Eigenspannungszust\u00e4nden bei der Zerspanung von Ti-6Al-4V"},"content":{"rendered":"\t\t
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FE-Simulation des Spanprozesses von Ti-6Al-4V<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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In diesem Forschungsvorhaben soll der Eigenspannungszustand des Werkstoffes Ti-6Al-4V im Au\u00dfenl\u00e4ngsdrehprozess prozesssicher und verschlei\u00dfunabh\u00e4ngig (st\u00f6rgr\u00f6\u00dfeninvariant) eingestellt werden, indem mittels eines Sensorsystems aus akustischen Sensoren die Segmentspanbildungsfrequenz als Prozesskenngr\u00f6\u00dfe erfasst, mit Hilfe des Prozesswissens der Einfluss des Verschlei\u00dfzustandes des Werkzeuges als Prozessst\u00f6rgr\u00f6\u00dfe bestimmt und durch die Regelung der Schnitt- und Vorschubgeschwindigkeit sowie des Span- und Einstellwinkels als Prozessstellgr\u00f6\u00dfen ausgeregelt wird. Das akustische Signal wird mit Hilfe eines Softsensors mit einem prim\u00e4r durch FE-Simulationen erzeugten Prozesswissen verarbeitet, um die erforderliche F\u00fchrungsgr\u00f6\u00dfe zur Einstellung des auf die Bauteilrandschicht wirkenden thermo-mechanischen Lastkollektivs zu bestimmen, sodass durch Anpassung der Prozessstellgr\u00f6\u00dfen der Randschichtzustand und damit das Bauteilverhalten unter Wechselbelastung unabh\u00e4ngig von einer werkzeugverschlei\u00dfbedingten Werkzeuggeometriever\u00e4nderung auf konstant gutem Niveau gehalten werden kann.
Ziele der beantragten zweiten Projektphase sind die Erweiterung des Prozessmodells um generische Werkzeuggeometrien, die einem breiten Bereich an anwendungsrelevanten WSP-Geometrien entsprechen, die Erweiterung der Signalverarbeitung zu einer Echtzeitverarbeitung und -auswertung der Messsignale (Softsensorik), die zuverl\u00e4ssig St\u00f6rger\u00e4usche wie Spankollisionen, durch K\u00fchlschmierstoffe verursachte Ger\u00e4usche und Schneidenein- und -austritte, wie sie bspw. beim Zerspanen im unterbrochenen Schnitt auftreten, identifizieren und von den f\u00fcr die Softsensorik relevanten Signalen separieren kann, sowie ein robustes Prozessregelungssystem, welches nach einer KI-unterst\u00fctzten Systemidentifikation des dynamischen Verhaltens des Softsensors und der Aktuatorik durch automatisches Kalibrieren und Justieren den anf\u00e4nglichen Material- und Werkzeugzustand in Echtzeit ber\u00fccksichtigt, um die Schnitt- und Vorschubgeschwindigkeiten sowie mit Hilfe einer piezoelektrischen Aktuatorik den Einstell- und Spanwinkel prozesssicher im Hinblick auf die resultierenden Eigenspannungszust\u00e4nde zu regeln.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Antragsteller:<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Projektbearbeiter:<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Prof. Dr.-Ing. Michael Heizmann<\/strong>\n\nInstitut f\u00fcr Industrielle Informationstechnik (IIIT)\n\nKarlsruher Institut f\u00fcr Technologie (KIT)\n\nTel.: +49 721 608-44598\n\nE-Mail: michael.heizmann@kit.edu<\/a>\n<\/pre>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Daniel Diaz Ocampo<\/strong>

Institut f\u00fcr Industrielle Informationstechnik (IIIT)

Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie (KIT)

Tel.: +49 721 608-44517\u200b

E-Mail: daniel.diaz-ocampo@kit.edu<\/a><\/pre>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Prof. Dr.-Ing. Frederik Zanger<\/strong>\n\nwbk Institut f\u00fcr Produktionstechnik\n\nKarlsruher Institut f\u00fcr Technologie (KIT)\n\nTel.:\u00a0+49 721 608-42450\n\nE-Mail: frederik.zanger@kit.edu<\/a>\n<\/pre>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Florian Pachnek
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wbk Institut f\u00fcr Produktionstechnik

Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie (KIT)

Tel.: +49 1523 9502615

E-Mail: florian.pachnek@kit.edu<\/a><\/pre>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Publikationen<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Diaz Ocampo, D., Aubart, D., Gonz\u00e1lez, G., Zanger, F. & Heizmann, M. (2024). Classification of the machine state in turning processes by using the acoustic emission. Production Engineering, 18(2), 289\u2013297. <\/span>https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11740-024-01266-2<\/span><\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Diaz Ocampo,\u00a0D., Koch,\u00a0J., Gonz\u00e1lez,\u00a0G., Zanger,\u00a0F. & Heizmann,\u00a0M. (2023). Enhanced chip analysis with computed tomography for estimation of chip segmentation frequency. Production Engineering, 17(5), 733\u2013741. https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11740-023-01200-y<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Diaz Ocampo,\u00a0D., Heizmann,\u00a0M., Pachnek,\u00a0F., K\u00fcbler-Tesch,\u00a0C. & Zanger,\u00a0F. (2022). Verschlei\u00dferkennung beim Au\u00dfenl\u00e4ngsdrehen mit AE\/Wear detection during longitudinal turning with AE. wt Werkstattstechnik online, 112(11-12), 779\u2013782. https:\/\/doi.org\/10.37544\/1436-4980-2022-11-12-53<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Pachnek,\u00a0F., Gonz\u00e1lez,\u00a0G., Diaz Ocampo,\u00a0D., Heizmann,\u00a0M. & Zanger,\u00a0F. (2022). Analysis of chip segmentation frequencies in turning Ti-6Al-4V for the prediction of residual stresses. Procedia CIRP, 108, 188\u2013193. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.procir.2022.03.033<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Gonz\u00e1lez, G., Schw\u00e4r, D., Segebade, E., Heizmann, M. & Zanger, F. (2021). Chip segmentation frequency based strategy for tool condition monitoring during turning of Ti-6Al-4V. Procedia CIRP, 102, 276\u2013280. https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.procir.2021.09.047<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Diaz Ocampo,\u00a0D., Gonz\u00e1lez,\u00a0G., Zanger,\u00a0F. & Heizmann,\u00a0M. (2021). Sch\u00e4tzung der Segmentspanbildungsfrequenz mithilfe von K\u00f6rperschallsignalen. tm – Technisches Messen, 88(s1), s37-s41. https:\/\/doi.org\/10.1515\/teme-2021-0059<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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D. Schw\u00e4r, G. Gonz\u00e1lez, E. Segebade, F. Zanger, M. Heizmann. „Evaluation of the acoustic emission caused by the chip segmentation frequency during machining of titanium alloy“ tm – Technisches Messen 87 (11) (2020): 714\u2013720.\u00a0 https:\/\/doi.org\/10.1515\/teme-2020-0056<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Schw\u00e4r, D., Kunz, A., Dehen, S., Zanger, F. & Puente Le\u00f3n, F. (2020). Analyse von 3D-CT-Aufnahmen von Sp\u00e4nen zur Extrahierung der Segmentspanbildungsfrequenz. tm – Technisches Messen, 87(s1), s22-s27. https:\/\/doi.org\/10.1515\/teme-2020-0039<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Schw\u00e4r, D., Gonz\u00e1lez, G., Segebade, E., Zanger, F. & Heizmann, M. (2020). Evaluation of the acoustic emission caused by the chip segmentation frequency during machining of titanium alloy. tm – Technisches Messen, 87(11), 714\u2013720. \u00a0https:\/\/doi.org\/10.1515\/teme-2020-0056<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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G. Gonz\u00e1lez, E. Segebade, F. Zanger, V. Schulze. „FEM-based comparison of models to predict dynamic recrystallization
during orthogonal cutting of AISI 4140″ Procedia CIRP 82 (2019): 154-159.\u00a0 https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.procir.2019.04.061<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
FE-Simulation des Spanprozesses von Ti-6Al-4V In diesem Forschungsvorhaben soll der Eigenspannungszustand des Werkstoffes Ti-6Al-4V im Au\u00dfenl\u00e4ngsdrehprozess prozesssicher und verschlei\u00dfunabh\u00e4ngig (st\u00f6rgr\u00f6\u00dfeninvariant) eingestellt werden, indem mittels eines Sensorsystems aus akustischen Sensoren die Segmentspanbildungsfrequenz als Prozesskenngr\u00f6\u00dfe erfasst, mit Hilfe des Prozesswissens der Einfluss des Verschlei\u00dfzustandes des Werkzeuges als Prozessst\u00f6rgr\u00f6\u00dfe bestimmt und durch die Regelung der Schnitt- und Vorschubgeschwindigkeit … WeiterlesenIntelligentes Sensorsystem zur st\u00f6rgr\u00f6\u00dfeninvarianten Konditionierung von Eigenspannungszust\u00e4nden bei der Zerspanung von Ti-6Al-4V<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_links_to":"","_links_to_target":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/141"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=141"}],"version-history":[{"count":71,"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/141\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2182,"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/141\/revisions\/2182"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=141"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}