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Modellentwicklung zur Vorauslegung von reibgeschweißten Aluminium-Stahl Hybridverbindungen durch ganzheitliche Abbildung der Verbindungsbildung mittels FEM (AiF-IGF. 20 890)
Finanzierung:
BMWi/AIF;
Das Reibschweißen ist ein etabliertes Fügeverfahren, welches in vielen Bereichen des Maschinenbaus
zur Herstellung von Hybridstrukturen aus Aluminium und Stahl genutzt wird. Entscheidend für die
Gebrauchstauglichkeit von Hybridverbindungen ist vor allem die werkstoffadäquate Ausbildung der
Verbindung. Aufgrund der Abhängigkeit der Schweißverbindung von der Ausprägung, Art und Kontinuität der intermetallischen Diffusionsschicht, des Gefüges und der stoffschlüssigen Anbindung, ist die Entwicklung einer reibgeschweißten Hybridstrukturen mit optimalen Eigenschaften häufig zeit-
und kostenintensiv. Gerade für kmU ist es daher nahezu unmöglich solche Hybridstrukturen wirtschaftlich zu entwickeln. Erklärtes Ziel des Projektes ist der Aufbau und die Erprobung einer Simulation für die Auslegung reibgeschweißten Hybridverbindungen aus Aluminium und Stahl.
Zu diesem Zweck werden entsprechende Reibschweißversuche durchgeführt, wobei die Prozess-parameter systematisch variiert werden. Diese Versuche liefern die Datenbasis für die experimentelle Analyse der Einflüsse auf die Tragfähigkeit der Struktur. Gleichzeitig dienen die Versuche als
Validierungsgrundlage für die Simulation des Schweißprozesses selbst. Mit Hilfe der Pozesssimulation
können die Auswirkungen der Prozessparameter auf die Prozessgrößen und somit auf die Werkstoff-
und den Struktureigenschaften abgeleitet werden. Ausgehend davon werden entsprechende
phänomenologische Modelle entwickelt, um die maßgeblichen Einflüsse abzubilden. Anschließend
werden diese Ergebnisse als Ausgangsbedingung bei der Simulation der Tragfähigkeit (virtueller Zugversuch) der Hybridverbindung verwendet. Insbesondere für kmU wird mithilfe der Simulation die
wirtschaftliche Möglichkeit geschaffen, die Verbindung prädiktiv in Abhängigkeit des gewählten Prozesses zu bewerten. Komplexe Reibschweißaufgaben lassen sich damit bereits im Vorfeld der
Versuchsdurchführung analysieren und entsprechend optimieren.
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