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Projekt
Entwicklung eines Greybox-Modells zum Verständnis und zur Prognose des Verschleißes beschichteter Werkzeuge beim Drehen
Antragsteller
Professor Dr. Eberhard Kerscher; Privatdozent Dr.-Ing. Benjamin Kirsch; Professor Dr.-Ing. Jörg Seewig
Fachliche Zuordnung
Spanende und abtragende Fertigungstechnik
Förderung
Förderung seit 2023
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 521380776
Der überwiegende Anteil an Zerspanwerkzeugen mit geometrisch bestimmter Schneide wird heute beschichtet. Beschichtete Zerspanwerkzeuge ermöglichen im Vergleich zu unbeschichteten Werkzeugen höhere Standzeiten, signifikante Leistungssteigerungen und dadurch eine effizientere Spanabnahme. Eine zuverlässige Verschleißprognose beschichteter Werkzeuge, insbesondere des instationären Versagensverhaltens, ist aktuell nicht möglich. Im Forschungsvorhabens wird daher ein tiefergehendes Verständnis zum stationären und instationären Systemverhalten beschichteter Werkzeuge bei der Hochleistungszerspanung geschaffen. Es soll eine zuverlässige Prognose des Versagensbeginns, des Verschleißfortschritts und der Restlebensdauer der Werkzeuge ermöglicht werden. Hierzu werden experimentelle Untersuchungen der Werkzeuge durchgeführt, die den Ausgangszustand der Werkzeuge charakterisieren, das Verschleißverhalten erfassen und damit die Datenbasis für die Modellentwicklungen legen. Die deterministische Modellwelt (Whitebox) wird dann mit einer neuen, zu beforschenden datengetriebenen Modellwelt (Blackbox) in einem Greybox-Modell kombiniert. Dadurch können die rein deterministisch nicht beschreibbaren zeitlichen, verschleißbedingten Veränderungen der Werkzeugeigenschaften bis hin zum Standzeitende modellhaft beschrieben werden. Zur Schaffung einer Datenbank für das Verständnis und die Prognose des Verschleißes werden Drehversuche durchgeführt, ausgewählte in situ-Messgrößen erfasst, sowie zwei- und dreidimensionale Verschleißkennwerte fortlaufend ex situ ermittelt. Ergänzend wird ein Whitebox-Modell (FEM-Zerspansimulation) aufgebaut, um das spezifische Beanspruchungskollektiv des Schneidkeils unter Berücksichtigung des jeweiligen Verschleißzustands zu bestimmen. Für das vertiefende Verständnis der mechanischen Schädigungsvorgänge in der Beschichtung werden geeignete Methoden zur Schichtcharakterisierung angewendet und Analogieversuche zu den schädigungsmechanischen Vorgängen in der Beschichtung durchgeführt. Zur Vorhersage des Verschleißzustands und möglicher Schichtabplatzungen werden die Methoden des Maschinellen Lernens im Rahmen eines Greybox-Modells angewendet. Dazu werden geeignete Messdaten-Features mittels statistischer Datenanalyse aufbereitet, welche gemeinsam mit den Daten des Whitebox-Modells Eingang in die Blackbox finden. In der 2. Förderperiode wird das Greybox-Modell weiter verfeinert, indem der Parameterraum und die Triboelemente erweitert werden. So können valide Prognosen sichergestellt werden. Dies ermöglicht nach dem Ende der zweiten Förderperiode eine wissensbasierte Qualifizierung beschichteter Werkzeuge für effizientere Zerspanprozesse.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
