Entwicklung eines intelligenten Lebenszyklusmanagementsystems für Kaltschmiedewerkzeuge basierend auf realen

Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 13297 (2022) Diesen Artikel zitieren

1289 Zugriffe

3 Zitate

1 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Kaltschmiedegesenke werden im Schrumpfverfahren hergestellt, um hohen Druckbelastungen standzuhalten. Durch wiederholte Druckbeanspruchungen kommt es jedoch irgendwann zu Ermüdungsschäden. Der Lebenszyklus bis zum Ermüdungsversagen wurde als Grenzlebensdauer definiert, und es wurden Versuche unternommen, die Werkzeuglebensdauer auf der Grundlage der Finite-Elemente-Methode vorherzusagen. Eine genaue Vorhersage war jedoch aufgrund unkontrollierbarer Umgebungsvariablen nicht möglich. Folglich ist es unmöglich, den Werkzeugwechselzyklus eindeutig zu bestimmen, was zu negativen Folgen wie schlechter Qualität, Produktionsverzögerungen und Kostensteigerungen führt. Verschiedene Umweltfaktoren, die die Vorhersage des Werkzeuglebenszyklus beeinflussen, führen zu einer Zunahme oder Abnahme der Umformlast, einer wichtigen Variablen, die den Werkzeuglebenszyklus bestimmt. In dieser Studie wurde ein System zur Überwachung von Lastdaten aus Schmiedeanlagen auf Basis eines Piezosensors entwickelt. Darüber hinaus konnte der Werkzeug-Lebenszyklus mithilfe der in Echtzeit gemessenen Umformlastdaten genauer vorhergesagt werden, und ein Werkzeug-Lebensdauer-Managementsystem, das den Werkzeug-Ersatzzyklus bestimmen kann, wurde auf die Produktionslinie für Automobil-Lenkungsteile angewendet.

Die verarbeitende Industrie in der modernen Gesellschaft ist mit verschiedenen Problemen konfrontiert, die auf einen übermäßigen Anstieg der Herstellungskosten, einschließlich Material- und Arbeitskosten, schnelle Nachfrageschwankungen, übermäßige Ausrüstungsinvestitionen und überschüssige Produktionsressourcen zurückzuführen sind1. Insbesondere mit der Verschärfung der CO2-Emissionsvorschriften2 ändern sich die erforderlichen Spezifikationen des Endprodukts auf verschiedene Weise, zusammen mit der Verbesserung und Innovation des Herstellungsprozesses3. Um die Kraftstoffeffizienz von Automobilen zu verbessern, ist es erforderlich, das Gewicht aller Teile zu reduzieren4; Gleichzeitig müssen nichtumweltbezogene Faktoren aus dem Herstellungsprozess ausgeschlossen werden. Folglich stand die produzierende Industrie vor der Herausforderung, gleichzeitig Umweltfreundlichkeit, hohe Qualität und niedrige Kosten zu erreichen. Um diese Situation zu überwinden, werden Anstrengungen unternommen, um die Effizienz des Herstellungsprozesses durch verschiedene Versuche zu verbessern, beispielsweise durch die Einrichtung einer kostengünstigen Produktionsstruktur und den Ausbau des automatisierten Prozesses. Diese Strömung hat zur Welle der vierten industriellen Revolution geführt, die in Deutschland begann5 und beschleunigt einen Paradigmenwechsel in der verarbeitenden Industrie. Innovation im Fertigungssektor bezieht sich auf Hyperkonnektivität mit Schwerpunkt auf Prozessdaten und umfasst die Analyse und Nutzung von Big Data, das Internet der Dinge (IoT), süchtig machende Fertigung, Simulation sowie horizontale und vertikale Integrationssysteme6.

In dieser Studie wurden im Rahmen des Paradigmenwechsels für Fertigungsinnovationen Daten aus dem Herstellungsprozess von Automobil-Lenkungsteilen gesammelt. Auf dieser Grundlage konnte die Lebensdauer des Schmiedegesenks genauer vorhergesagt werden. Darüber hinaus wurde versucht, die Effizienz des Herstellungsprozesses zu maximieren, indem der Werkzeugwechselzyklus durch den Bediener überwacht wurde. Der Kugelzapfen in Abb. 1 ist mit dem äußeren Kugelgelenk (OBJ), einem der Lenksysteme von Automobilen, verbunden und spielt eine Rolle bei der Sicherung der Mobilität in verschiedene Richtungen.

Kugelzapfenteile eines Lenksystems7,8,9,10.

Kugelzapfen werden durch einen mehrstufigen Kaltumformprozess hergestellt, bei dem Massenmaterialien mehrmals in einem geschlossenen Raum zu einem Endprodukt gepresst werden. Beim Schmieden wird das Bauteil durch plastische Verformung des Rohmaterials geformt, das zwischen einem Stempel und einer Matrize komprimiert wird11. Insbesondere der Kaltumformprozess kann eine hohe Festigkeit und hohe Formgenauigkeit gewährleisten, indem das Material bei Raumtemperatur verformt wird12. Dabei wird die Matrize immer wieder einer hohen Druckbelastung ausgesetzt, das Matrizenmaterial erreicht die Ermüdungsgrenze und wird beschädigt13. Dies führt zu einem Anstieg der Prozesskosten14, z. B. zu einem Rückgang der Produktivität und einem Anstieg der Fehlerrate aufgrund von Matrizenbrüchen und -austausch. Es wurden Studien durchgeführt, um die Lebensdauer von Kaltschmiedegesenken vorherzusagen und die Prozesskosten zu senken. Die gebräuchlichste Methode zur Vorhersage der Lebensdauer eines Kaltschmiedegesenks ist die Verwendung von FEM. Allerdings prognostizieren diese Methoden die Endlebensdauer nicht quantitativ, sondern bleiben bei einer qualitativen Analyse13,15. Andererseits gibt es Studien, die unter dem Gesichtspunkt durchgeführt wurden, dass der Bruch des Schmiedegesenks durch Ermüdungsrisse verursacht wird14,16,17. Tanrıkulu berechnete die Ermüdungsgrenze des Materials des Kaltschmiedegesenks und stellte eine empirische Formel zur Vorhersage der Grenzlebensdauer des Gesenks basierend auf dem auf das Gesenk wirkenden Spannungswert durch numerische Simulation vor18. Darüber hinaus laufen ähnliche Studien zur Vorhersage der Lebensdauer von Kaltschmiedegesenken19,20,21,22,23.

Allerdings wird die Lebensdauer der Matrize am Produktionsstandort immer noch auf der Grundlage der Erfahrung des Bedieners gesteuert, und der Bruch der Matrize tritt plötzlich auf, da verschiedene Variablen der Arbeitsumgebung nicht berücksichtigt werden können. Es gibt zwei Hauptgründe, warum verschiedene Forschungsergebnisse nicht auf das Fachgebiet übertragen werden können. Der erste Grund besteht darin, dass die auf Simulationen basierende Spannungsvorhersage der Matrize nicht mit dem im Feld auftretenden Ermüdungsversagen der Matrize übereinstimmt. Vorhersagen auf der Grundlage der Finite-Elemente-Methode (FEM) sind ein ideales Ergebnis, das verschiedene Variablen wie Werkzeugausrichtung, Materialgrößenabweichung und Arbeitstemperatur nicht berücksichtigt. Es besteht ein Gefühl der Diskrepanz zwischen den Ergebnissen der FEM und der Praxis. Es ist nahezu unmöglich, alle Variablen des Produktionsstandorts zu kontrollieren. Alle Faktoren führen jedoch zu Umformbelastungswerten beim Schmieden. Theoretisch wurde die Methode zur Berechnung der Schmiedelast bereits untersucht24,25. In dieser Studie wurden jedoch Belastungsdaten der Schmiedeausrüstung für eine praktischere Studie verwendet. Durch die Erhöhung der Genauigkeit der FEM-Ergebnisse ist es möglich, die Genauigkeit der Vorhersage der Chip-Lebensdauer zu verbessern.

Zweitens ist das Eingreifen eines Experten unumgänglich, da das Simulationsergebnis des Schmiedeprozesses für die Vorhersage der Gesenklebensdauer von entscheidender Bedeutung ist und es unmöglich ist, schnell auf die Prozessänderung zu reagieren. Daher sollten Untersuchungen zur Verbesserung der Genauigkeit der bestehenden Methode zur Vorhersage der Werkzeuglebensdauer und Systementwicklungsforschung durchgeführt werden, um den Einsatz vor Ort durch Laien zu ermöglichen.

Eine Methode zur Erhöhung der Vorhersagegenauigkeit der Werkzeuglebensdauer durch Big-Data-Analyse durch Umwandlung der Variablen der Arbeitsumgebung in Daten kann eine Lösung sein, allerdings wird die Forschungseffizienz aufgrund der großen Datenmenge verringert. Es gibt einen Zusammenhang zwischen den Arbeitsumgebungsvariablen im Kaltumformungsprozess und der Belastung des Gesenks, der sogenannten Umformlast. Daher wurden in dieser Studie die Umformlastdaten in Echtzeit in der Anlage gemessen und die auf die Form wirkende Spannung anhand von Echtzeitdaten vorhergesagt. Dadurch war es möglich, die maximale Lebensdauer der Matrize mit hoher Genauigkeit zu berechnen. Darüber hinaus wurden die Datenerfassungs-, Verarbeitungs-, Analyse- und Überwachungsverfahren integriert und systematisiert, sodass die Mitarbeiter vor Ort den Austauschzyklus der Formen problemlos überwachen konnten.

Das Material der Kugelbolzenteile war 34CrMo4 (Tabelle 1) mit einem Durchmesser von 22 mm, und zur Verbesserung der Härtbarkeit wurde eine sphäroidisierende Wärmebehandlung angewendet. Um Simulationseigenschaften zu erhalten, wurden Zug- und Druckproben gemäß der Norm ASTM E8 (Untergröße)26 verarbeitet, wie in Abb. 2 dargestellt. Ein Zugversuch wurde mit einer Geschwindigkeit von 10 mm/min und ein Druckversuch mit einer Geschwindigkeit von 2 mm/min bis zu einer Kompressionsrate von 80 % durchgeführt. Als Ergebnis des Zugversuchs wurden die in Tabelle 2 gezeigten mechanischen Eigenschaften erhalten. Die aus den Zug- und Druckversuchen erhaltenen technischen Spannungen und Dehnungen wurden durch die folgenden Gleichungen in tatsächliche Spannungen und Dehnungen umgewandelt.

Zug- und Druckversuchsproben mit detaillierter Bemaßung.

Die tatsächlichen Zug- und Druckspannungs-Dehnungskurven des 34CrMo4-Materials wurden abgeleitet, wie in Abb. 3 dargestellt. 34CrMo4 ist ein exklusives Material für Kaltstauchen, und als Ergebnis des Zugtests ist der gleichmäßige Dehnungsabschnitt sehr klein. Daher kann die Kaltverfestigung bei Druckverformung nicht ausreichend simuliert werden.

Echte Spannungs-Dehnungs-Kurve von 34CrMo4.

Andererseits kann beim Kompressionstest die tatsächliche Spannungs-Dehnungs-Kurve eines ziemlich breiten Abschnitts erhalten werden, da das Material bei einem Kompressionsverhältnis von 80 % nicht bricht. Daher wurde eine Kompressionskurve für die Simulationseigenschaften des mehrstufigen Kaltumformprozesses verwendet.

Das beim Kaltschmieden der Kugelbolzenteile verwendete Gesenk besteht im Allgemeinen aus einem Kern, einem Verstärkungsring und einem Gehäuse, und die verwendeten Materialien sind unterschiedlich. Für den Kern wird eine WC-Co-Legierung verwendet, bei der es aufgrund der Spannungskonzentration im Schmiedeprozess zum Bruch des Gesenks kommt. WC weist eine hohe Härte und Abriebfestigkeit auf, und Co steht im Zusammenhang mit der Zähigkeit27. Im Allgemeinen werden die mechanischen Eigenschaften der WC-Co-Legierung durch den Co-Gehalt bestimmt und sie wird durch einen Sinterprozess durch Pressformen hergestellt, während sie auf eine geeignete Temperatur erhitzt wird. Das Material der Kernmatrize, das im Herstellungsprozess der Kugelzapfenteile verwendet wurde, war eine WC-Co-Legierung mit einem Co-Gehalt von 20 %, deren mechanische Eigenschaften in Tabelle 3 aufgeführt sind anfällig für Zugfestigkeit, daher wird die Konzentration der Zugspannung durch den Verstärkungsring unterdrückt. Wenn jedoch die zyklische Zugspannung, die durch zyklische Hochgeschwindigkeitsbelastung auf das Matrizenmaterial ausgeübt wird, eine bestimmte Festigkeit überschreitet, kommt es zum Ermüdungsversagen. Um die maximale Lebensdauer des Kaltschmiedegesenks zu bestimmen, ist es daher notwendig, die Ermüdungseigenschaften des Formmaterials zu ermitteln. Ermüdungstestproben wurden durch Sintern, Schleifen und Polieren hergestellt, wie in Abb. 4 dargestellt, gemäß der Norm ASTM E 46628.

Ermüdungsversuchsprobe mit detaillierter Bemaßung.

Ein Krümmungsradius von 3 mm wurde berücksichtigt, um eine Spannungskonzentration in dem Teil zu verhindern, das mit der Spannvorrichtung der Prüfmaschine in Kontakt steht. Darüber hinaus betrug der Krümmungsradius des der Messlänge entsprechenden Bereichs 12,7 mm, was so ausgelegt war, dass eine Spannungskonzentration effektiv auftreten konnte. Mit Instron 8801-Geräten wurde das Wöhlerdiagramm des Matrizenmaterials wie in Abb. 5 dargestellt für ein Spannungsverhältnis von 0,1 und eine Frequenz von 10 Hz abgeleitet. Beginnend mit dem Belastungszustand, der einer geringen Lebensdauer entspricht, verlief die Lebensdauerkurve bis zu dem Niveau, bei dem die Ermüdungsgrenze sichergestellt war, bis zum abgeflachten Abschnitt.

Wöhlerkurve des WC-Co-Materials.

Der Herstellungsprozess der Kugelzapfenteile umfasste insgesamt sechs Stufen mit Umformvorrichtungen, wie in Abb. 6 dargestellt. In einem Matrizenblock sind für jeden der 6 Prozesse unterschiedliche Formen untergebracht. Nach einem Hub wird das Material automatisch in den nächsten Prozess überführt. Eine genaue Vorhersage der Zugspannung an der Schwachstelle des Kernwerkzeugs, an der wiederholt Zugspannungen auftreten, sollte vorausgehen. Hierzu wurde eine Finite-Elemente-Simulation des mehrstufigen Kaltumformprozesses mit FORGE, einem Finite-Elemente-Analyseprogramm, durchgeführt. Wie in Abb. 7 dargestellt, wurden alle Matrizenstrukturen in jeder Phase modelliert und eine vollständig gekoppelte Methode angewendet, um die Genauigkeit der Vorhersage der Matrizenspannung zu verbessern. Abbildung 8 zeigt die detaillierte Formmodellierung für das Verfahren zur Kugelzapfenformung. WC-Co, SKD-61 und SKD-51/SKD-11 wurden jeweils für das Kernwerkzeug (WC), den Verstärkungsring (H13) und das Gehäusematerial (D2/M2) jeder Stufe verwendet. Die vom Analyseprogramm bereitgestellten physikalischen Eigenschaftswerte wurden wie in Tabelle 4 dargestellt verwendet. Für die Analyseeigenschaften von 34CrMo4 wurde das in Abb. 3 dargestellte Kompressionsdiagramm verwendet. Der Schrumpfsitz des Verstärkungsrings wurde in jeder Phase unterschiedlich angewendet und lag im Bereich von 0,1–0,14 %. Zusätzlich wurde ein Reibungskoeffizient von 0,08 zwischen Material und Kernmatrize und für die übrigen Kontaktbereiche ein Reibungskoeffizient von 0,12 angewendet. Die Bewegungsgeschwindigkeit des Stempels war bei allen Stufen gleich und betrug 150 mm/s. Die maximale Hauptspannung, die aufgrund der Druckbeaufschlagung des Materials auf die Matrize einwirkt, wurde durch die vollständig gekoppelte Analyse bestätigt. Abbildung 9 zeigt den Punkt, an dem die maximale Hauptspannung in jeder Stufe wirkt. Dieser Analyseprozess wird dann verwendet, um den Verlauf des maximalen Hauptspannungswerts entsprechend der Umformlast in jedem Prozess abzuleiten. Der maximale Hauptspannungswert zeigt einen konstanten Trend entsprechend der Änderung der Umformlast. Die Zeit, die zur Bestätigung der Ergebnisse eines einzelnen Analysefalls benötigt wird, beträgt 24 Stunden. Da es nicht möglich ist, den Produktionszyklus am Produktionsstandort zu verfolgen, wird auf das Modell zur Berechnung der maximalen Hauptspannung basierend auf dem Trend vereinfacht.

Mehrstufiger Kaltumformprozess mit Umformvorrichtung.

FE-Modellierung des Kugelzapfenformverfahrens.

Detaillierte Formmodellierung für das Verfahren zur Kugelzapfenformung.

Max. Hauptspannung, die auf den Kern aller Stufen wirkt.

Die maximale Hauptspannung, die auf die Kernmatrize einwirkt, tritt hauptsächlich am Rand der Matrize auf und dieser Wert kann nicht direkt auf der y-Achse in Abb. 5 eingesetzt werden. Dies liegt daran, dass der Ergebniswert der Finite-Elemente-Analyse einer Spannung entspricht Konzentration abhängig von den Element- und Formfunktionen. Sowohl das Ergebnis der Finite-Elemente-Analyse als auch die Spannung entsprechend der y-Achse in Abb. 5 sollten in Nennspannungswerte umgewandelt werden. Der Wert des Spannungskonzentrationsfaktors (kt) kann auf der Grundlage des Formfaktors (Eckenkrümmungsradius und -tiefe) der Ecke berechnet werden, an der voraussichtlich ein Bruch auftritt29. Der Spannungskonzentrationskoeffizient ist ein numerischer Wert, der den Grad der Spannungskonzentration angibt, die in Kerben, Löchern und Rillen verteilt ist. Durch Anwenden des Spannungskonzentrationsfaktors auf den Ergebniswert der Finite-Elemente-Analyse ist es möglich, die maximale Hauptspannung in Nennspannung umzuwandeln.

In ähnlicher Weise wird der Ermüdungsspannungskonzentrationsfaktor (kf) auf den Y-Achsen-Spannungswert in Abb. 5 angewendet, um ihn in Nennspannung umzuwandeln. Wie in Abb. 4 dargestellt, handelt es sich bei den Spannungswerten nicht um Nennspannungen, da sich in der Mitte der Probe eine Kerbe befindet. Der Ermüdungsspannungskonzentrationsfaktor ist ein numerischer Wert, der den Grad der Spannungskonzentration aufgrund der Kerbe im Ermüdungslastzustand angibt.

Zusätzlich wurde ein Ermüdungsprüfkörper ohne Kerbe hergestellt. Unter den gleichen Ermüdungstestbedingungen wird kf als Verhältnis der Ermüdungsfestigkeit ohne Kerbe und der Ermüdungsfestigkeit mit Kerbe berechnet.

Anschließend wird die Spannungsamplitude in Abb. 5 durch kf dividiert und in die Nennermüdungsspannung umgerechnet.

Sie wird in Nennspannung (σ-Analyse) umgewandelt, indem die maximale Hauptspannung, die das Analyseergebnis darstellt, in Gleichung (1) eingesetzt wird. (3). Setzt man dies in die Nennermüdungsspannung (σfatigue) von Gl. (5) wird daraus die Ermüdungsfestigkeit, die in die Wöhlerkurve eingesetzt werden kann.

Die quantitative Bewertung der Matrizenlebensdauer erfolgte durch Vorhersage der Lebensdauer entsprechend der Ermüdungsbeanspruchung. Die Gleichung wurde durch Anpassen des Wöhlerdiagramms in Origin, einem kommerziellen S/W, abgeleitet. Durch Ersetzen des Wertes von Gl. (6) In die angepasste Gleichung ist es möglich, den der Lebensdauer entsprechenden Zyklus abzuleiten. Die Ergebnisse sind zusammen mit der tatsächlichen Matrizenbelastung in Tabelle 5 aufgeführt. Ein Vergleich der vorhergesagten Daten mit der tatsächlichen Matrizenlebensdauer vor Ort zeigt einen Fehlerbereich von ± 20 %, was darauf zurückzuführen ist, dass Variablen der Arbeitsumgebung nicht berücksichtigt wurden Berücksichtigung im Prozess zur Vorhersage der Werkzeuglebensdauer. In der tatsächlichen Arbeitsumgebung ändert sich die Umformlast aufgrund der Ausrichtung der Matrize, der Streuung der Materialeigenschaften und der Änderungen der Reibungsbedingungen flexibel, was bedeutet, dass sich die maximale Hauptspannung, die auf die Matrize wirkt, je nach Arbeitsumgebung ändert. Bei der quantitativen Vorhersage der Matrizenlebensdauer wird jedoch davon ausgegangen, dass die maximale Hauptspannung, die auf die Matrize wirkt, ein idealer fester Wert ist, sodass dieser Fehler angezeigt wird. Ein weiteres Problem besteht darin, dass es Anwendungen in diesem Bereich verhindert, da es für Laien schwierig zu verwenden ist, da die Simulation des Umformprozesses durchgeführt werden muss, um die Lebensdauer der Matrize vorherzusagen.

Aufgrund der Umgebungsvariablen des Kugelzapfen-Kaltschmiedeprozesses kommt es zu Lastschwankungen, die durch die Druckbeaufschlagung der oberen und unteren Gesenke verursacht werden. Dementsprechend weist auch die maximale Hauptspannung, die auf die Matrize wirkt, Abweichungen auf. Durch die Messung der Umformlast in Echtzeit kann der Fehler bei der Vorhersage der Werkzeuglebensdauer unterdrückt werden. Mithilfe eines Piezosensors wurde die Presskraft der Kaltschmiede-Ober- und Untergesenke in Echtzeit gemessen. Die genaueste Möglichkeit, die Umformlast zu messen, besteht darin, eine Kraftmessdose zwischen den Werkzeugen zu installieren. Allerdings kann die Kraftmessdose der Umformlast nicht standhalten und beeinträchtigt die Maßhaltigkeit des Teils. Da es zudem in einem geschlossenen Raum installiert werden muss, ist eine kabelgebundene Verbindung zur Signalverarbeitung nicht möglich. Daher wurde, wie in Abb. 10 dargestellt, ein Piezosensor in den Stempelblock des Schmiedeformers eingebaut. Genauer gesagt wurde der Piezosensor in dem engen Raum zwischen Keil und Rückplatte installiert, wo die ausgeübte Kraft übertragen wurde und gemessen werden kann. Der piezoelektrische Sensor erzeugt durch den piezoelektrischen Effekt30 ein elektrisches Signal (G: Gauge-Faktor), das als Verhältnis zwischen der durch die angelegte Spannung erzeugten Dehnung (ε) und der Widerstandsänderungsrate (ΔR/R) definiert ist.

Installationsort des Piezosensors.

Wie in Gl. gezeigt. (7) Das vom Piezosensor erzeugte elektrische Signal wird als Änderungsrate definiert. Das elektrische Signal wurde integriert, um es in ein tatsächliches Lastdiagramm umzuwandeln. Das Ergebnis ist in Abb. 11 dargestellt. Schließlich muss das elektrische Signal auf der y-Achse in Abb. 11 in eine Lasteinheit umgerechnet werden. Zu diesem Zweck wurde eine Befestigungsvorrichtung zur Befestigung der Kalibrier-Wägezelle am Schmiedeformkörper angefertigt und die tatsächliche Belastung gemessen. Durch wiederholten Vergleich des maximalen Lastwerts und des maximalen elektrischen Signalwerts war eine Messung der Lastdaten in Echtzeit möglich. Dabei wurde die spezielle Kalibrierungs-S/W des Wägezellenherstellers verwendet und die regelmäßige Kalibrierung des Lastdiagramms vor Ort durchgeführt. Am Standort der Kugelzapfenproduktion wurde ein System zur Überwachung der Umformlast in Echtzeit aufgebaut und in Form eines Programms implementiert, wie in Abb. 12 dargestellt.

Umwandlung des Sensorsignals in Lastdiagrammform.

Lastdiagramm-Konvertierungsprozess und Überwachungssystem.

Damit die Technologie zur quantitativen Vorhersage der Werkzeuglebensdauer universell in der Praxis angewendet werden kann, muss die maximale Hauptspannung auch in Echtzeit auf der Grundlage von Echtzeit-Umformlastdaten berechnet werden. Insbesondere ist es unmöglich, eine Prozesssimulation in Echtzeit durchzuführen, da die Simulation aufgrund des kurzen Produktionszyklus (1 Stück/s) der Kugelzapfenteile mit hoher Geschwindigkeit durchgeführt werden muss. Ein einfaches mathematisches Modell zur Vorhersage der maximalen Hauptspannung, die auf ein Kaltschmiedegesenk einwirkt, ist eine realistische Alternative. Abbildung 13 zeigt den Spannungsverlauf an dem Punkt, an dem die maximale Hauptspannung im unteren Kernwerkzeug der Stufe 1 auftritt. Die maximale Hauptspannung behält im Bereich der konstanten Umformlast (Ft: Schwellenlast) einen konstanten Wert von 0 und steigt an linear und proportional über den Lastbereich. Dieser Trend wurde auch in den oberen und unteren Kernwerkzeugen der Stadien 1–6 beobachtet. Daher ist ein mathematisches Modell in der Lage, die maximale Hauptspannung vorherzusagen, wie in Gl. (8) wurde vorgestellt und die Cth- und Cslope-Konstanten wurden unter Berücksichtigung des maximalen Hauptspannungsverlaufs der oberen und unteren Formen in den Stufen 1–6 abgeleitet.

Vorhersagemodell basierend auf der Historie der maximalen Hauptbelastung.

Freal ist in Abb. 14 dargestellt und bezeichnet den in Echtzeit gemessenen maximalen Umformlastwert von Stufe 1 bis Stufe 6. Seine Umrechnung in den maximalen Hauptspannungsverlauf erfolgt mit Gl. (8) ist in Abb. 15 dargestellt. Solche komplexen variablen Lastverläufe können durch vereinfachte äquivalente Lastverläufe ersetzt werden; In dieser Studie wurden jedoch tatsächliche Daten für die Echtzeitimplementierung und Vereinfachung von Feldanwendungsalgorithmen verwendet.

Verlauf der maximalen Umformlast in Echtzeit.

Verlauf der maximalen Hauptspannung in Echtzeit.

Die lineare kumulative Schadenshypothese von Miner wurde unter der Annahme abgeleitet, dass der Bruch der Struktur aufgrund von Ermüdung auftritt, wenn die durch unzählige Ermüdungsbelastungen verursachte Arbeit den kritischen Wert des Materials erreicht31. Unter Verwendung der maximalen Hauptspannungsdaten und des Wöhlerdiagramms des Materials ist es möglich, den kumulativen Schadensfaktor (CDF) zu berechnen, wie in Gl. (9)@32.

Hier ist ni die Anzahl der Zyklen gemäß jedem Spannungsniveau, Ni ist die zulässige Anzahl von Zyklen gemäß dem aus der Ermüdungskurve ermittelten Spannungskriterium und DFi wird durch das Verhältnis von ni/Ni definiert. Wie in Abb. 16 dargestellt, wurde der Zyklus, in dem der CDF-Wert durch kumulative Berechnung von DF 1 erreicht, als Grenzlebensdauer des Schmiedegesenks definiert. Tabelle 6 zeigt die Lebensdauergrenze für jeden Prozess. Es ist ersichtlich, dass der Fehlerbereich im Vergleich zu den Ergebnissen der Vorhersage der Werkzeuglebensdauer in Tabelle 5 unter der Annahme, dass der maximale Hauptspannungswert eine einzige Konstante ist, auf ± 7 % reduziert wurde.

Vorhersage des Werkzeuglebenszyklus basierend auf dem kumulativen Schadensfaktor.

Das System ist wie in Abb. 17 dargestellt konfiguriert, sodass der Bediener den verbleibenden Lebenszyklus der aktuell verwendeten Matrize überwachen kann. Die Schmiedemaschine verfügt über einen eingebetteten Piezosensor und ein Modul zur Speicherung des vom Sensor erzeugten Signals ist installiert. Darüber hinaus ist ein Datenverarbeitungsserver zur Berechnung des Sensorsignals als verbleibender Lebenszyklus des Chips konfiguriert. Der verbleibende Lebenszyklus des Chips kann wie in Gl. berechnet werden. (10).

Das Lebensmanagementsystem.

In dieser Studie wurde eine Methode zur effizienteren Verwaltung der Gesenklebensdauer im mehrstufigen Kaltschmiedeprozess vorgestellt. Basierend auf den in Echtzeit gesammelten Daten zur Druckbelastung war eine genauere Vorhersage der Lebensdauer der Matrize möglich. Um die Auslastung vor Ort zu erhöhen, wurde außerdem die Intervention von Experten vollständig ausgeschlossen und die Anwendung auf die Produktionsstätte für Automobilteile realisiert. Die detaillierten Studieninhalte sind wie folgt zusammengefasst.

Das Wöhlerdiagramm des Gesenkmaterials wurde erstellt, um die Lebensdauer des Kaltschmiedegesenks vorherzusagen. Der maximale Hauptspannungswert wurde durch die Kopplung der Schmiedeprozesssimulation und der Gesenkanalyse vorhergesagt. Es war möglich, die Lebensdauer des Werkzeugs vorherzusagen, indem der maximale Hauptspannungswert in das Wöhlerdiagramm eingesetzt wurde, die Genauigkeit war jedoch mit einem Fehlerratenbereich von ± 20 % gering. Darüber hinaus gab es aufgrund der hohen professionellen Schwierigkeit des Prozesses zur Vorhersage der Werkzeuglebensdauer eine Einschränkung für die Feldanwendung.

Um dieses Problem zu lösen, wurde eine Infrastruktur zur Echtzeitüberwachung der Umformlasten aus den Stufen 1–6 des Kaltumformprozesses eingerichtet. Darüber hinaus wurde am Produktionsstandort ein Datenerfassungs-, Erfassungs-, Analyse- und Verarbeitungssystem installiert, damit die Umformlastdaten zur Vorhersage der Lebensdauer der Form verwendet werden können. Um ein Eingreifen von Experten in diesen Prozess auszuschließen, wurde ein mathematisches Modell vorgestellt, das in der Lage ist, die maximale Hauptspannung auf der Grundlage der Umformlastdaten vorherzusagen.

Durch die genauere Vorhersage der Werkzeuglebensdauer auf der Grundlage der Hypothese des linearen kumulativen Schadens konnte die Fehlerspanne von maximal ± 20 % auf ± 7 % reduziert werden.

Mit der Einrichtung eines Systems, das die verbleibende Lebensdauer der Matrize überwachen kann, kann der Bediener vor Ort intuitiv den Zeitpunkt für den Matrizenwechsel bestimmen und die Effizienz des Herstellungsprozesses verbessern.

Guo, D. et al. Synchronbetrieb in der Industrie 4.0-Fertigung. Int. J. Prod. Wirtschaft. 238, 1–13. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2021.108171 (2021).

Artikel Google Scholar

Wei, R. & Liu, C. Forschung zur Reduzierung der CO2-Emissionen im Straßengüterverkehr auf der Grundlage eines vorschriftskonformen Routenoptimierungsmodells und einer Fallstudie. Aufrechterhalten. Berechnen. Informieren. 28, 1–9. https://doi.org/10.1016/j.suscom.2020.100408 (2020).

Artikel Google Scholar

Mears, L. & Summers, J. Fertigung für Design: Ein nachhaltiger Ansatz, um die Weiterentwicklung des Fertigungsprozesses und dann die Innovation voranzutreiben. Procedia Manuf. 42, 1136–1142. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.05.155 (2020).

Artikel Google Scholar

Peppas, A., Kollias, K., Dragatogiannis, DA & Charitidis, CA Nachhaltigkeitsanalyse der Warmumform- und Abschrecktechnologie von Aluminium für die Herstellung von Leichtfahrzeugen. Int. J. Thermofluide 10, 1–11. https://doi.org/10.1016/j.ijft.2021.100082 (2021).

Artikel Google Scholar

Afolalu, SA et al. Beneidenswerte Rollen von Herstellungsprozessen in der nachhaltigen vierten industriellen Revolution – Eine Fallstudie der Mechatronik. Mater. Heute Proc. 44, 2895–2091. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.01.099 (2021).

Artikel Google Scholar

Majeed, A. et al. Ein Big-Data-gesteuertes Framework für eine nachhaltige und intelligente additive Fertigung. Roboter. Berechnen. Integr. Hersteller 67, 1–21. https://doi.org/10.1016/j.rcim.2020.102026 (2021).

Artikel Google Scholar

Wie Autohersteller von hochwertigen Walzdrähten profitieren. http://product.posco.com/homepage/product/eng/jsp/news/s91w4000120v.jsp?SEQ=154 (2017).

Dorman Spurstangenkopf – außen. https://www.pinterest.co.kr/pin/782711610240177784 (2018).

Was ist ein Kugelgelenk? https://help.summitracing.com/app/answers/detail/a_id/5252/~/what-is-a-ball-joint%3F (2020).

Maßgeschneiderter Kugelbolzen der Spurstange, Zahnstangenende, Kugelgelenk, Stabilisatorverbindung. https://www.greatap.com.tw/en/product/Customized-Ball-Stud-of-Tie-Rod-End-Rack-End-Ball-Joint-Stabilizer-Link/A0101.html (2019).

Black, JT & Kohser, RA DeGarmos Materialien und Prozesse in der Fertigung (Wiley, 2012).

Google Scholar

Wang, ZG et al. Eine Testmethode für die Kaltumformleistung von Stahldraht. CIRP Ann. 69, 281–284. https://doi.org/10.1016/j.cirp.2020.04.041 (2020).

Artikel Google Scholar

Dalbosco, M., da Silva Lopes, G., Schmitt, PD, Pinotti, L. & Boing, D. Verbesserung der Ermüdungslebensdauer von Kaltschmiedegesenken durch Finite-Elemente-Analyse: Eine Fallstudie. J. Manufaktur Verfahren. 64, 349–355. https://doi.org/10.1016/j.jmapro.2021.01.039 (2021).

Artikel Google Scholar

Hawryluk, M. Übersicht über ausgewählte Methoden zur Erhöhung der Lebensdauer von Schmiedewerkzeugen in Warmformschmiedeprozessen. Bogen. Zivil. Mech. Ing. 16, 845–866. https://doi.org/10.1016/j.acme.2016.06.001 (2016).

Artikel Google Scholar

Panuwat, S., Surawut, Y. & Kumpanat, S. Finite-Elemente-Modellierung des Schrumpfsitzdesigns zur Verbesserung der Gesenklebensdauer beim Warmschmiedeprozess eines Kegelrads. Mater. Heute Proc. 17, 1711–1719. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2019.06.202 (2019).

Artikel Google Scholar

Hayakawa, K., Nakamura, T. & Tanaka, S. Analyse der Entstehung und Ausbreitung von Ermüdungsrissen in Kaltschmiedewerkzeugen durch lokale Annäherung an den Bruch. Mater. Trans. 45, 461–468. https://doi.org/10.2320/matertrans.45.461 (2004).

Artikel CAS Google Scholar

Vazquez, V., Hannan, D. & Altan, T. Werkzeuglebensdauer beim Kaltschmieden – ein Beispiel für Designverbesserungen zur Erhöhung der Lebensdauer. J. Mater. Proz. Technol. 98, 90–96. https://doi.org/10.1016/S0924-0136(99)00309-X (2000).

Artikel Google Scholar

Tanrıkulu, B. & Karakuzu, R. Modell zur Vorhersage der Ermüdungslebensdauer von WC-Co-Kaltschmiedegesenken basierend auf experimentellen und numerischen Studien. Ing. Scheitern. Anal. 118, 1–11. https://doi.org/10.1016/j.engfailanal.2020.104910 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Geiger, M. & Falk, B. Vorhersage der Lebensdauer und Ausfallwahrscheinlichkeit von Kaltumformwerkzeugen. CIRP Ann. Hersteller Technol. 50, 173–176. https://doi.org/10.1016/S0007-8506(07)62098-8 (2001).

Artikel Google Scholar

Saroosh, MA et al. Vorhersage der Ermüdungslebensdauer von Kaltumformwerkzeugen bei hoher Lastspielzahl basierend auf den Materialeigenschaften des Werkstücks. J. Mater. Verfahren. Technol. 191, 178–181. https://doi.org/10.1016/j.jmatprotec.2007.03.015 (2007).

Artikel CAS Google Scholar

Falk, B., Engel, U. & Geiger, M. Abschätzung der Werkzeugstandzeit bei der Massenumformung von Metallen basierend auf verschiedenen Fehlerkonzepten. J. Mater. Verfahren. Technol. 80, 602–607. https://doi.org/10.1016/S0924-0136(98)00168-X (1998).

Artikel Google Scholar

Fu, MW, Yong, MS & Muramatsu, T. Design und Bewertung der Ermüdungslebensdauer von Werkzeugen mittels CAE-Simulation. Int. J. Adv. Hersteller Technol. 35, 843–851. https://doi.org/10.1007/s00170-006-0762-5 (2008).

Artikel Google Scholar

Lee, Y.-C. & Chen, F.-K. Ermüdungsdauer von Kaltschmiedegesenken mit unterschiedlichen Härtewerten. J. Mater. Verfahren. Technol. 113, 539–543. https://doi.org/10.1016/S0924-0136(01)00720-8 (2001).

Artikel CAS Google Scholar

Allieva, L. et al. Einfluss der Werkzeuggeometrie auf den Kraftmodus der kombinierten Radial-Direkt-Strangpressung mit Kompression. Ost. EUR. J. Enterp. Technol. 2(1–104), 15–22. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.198433 (2020).

Artikel Google Scholar

Hrudkina, N. et al. Modellierung des Prozesses der radialen Direktextrusion mit Aufweitung mithilfe eines dreieckigen kinematischen Moduls. Ost. EUR. J. Enterp. Technol. 3(1–105), 17–22. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.203989 (2020).

Artikel Google Scholar

ASTM-Standard E8. Standardprüfverfahren zur Zugprüfung metallischer Werkstoffe. ASTM Int. (2013).

Harte Materialien von Sandvik. Hartmetall verstehen. http://www.wococarbide.com/Uploads/2016-12-05/5844f9738447e.pdf (2014).

ASTM-Standard E 466. Standardpraxis für die Durchführung von kraftgesteuerten axialen Ermüdungstests mit konstanter Amplitude an metallischen Werkstoffen. ASTM Int. (2021).

Yao, W., Kaiquan, X. & Yi, G. Über den Ermüdungskerbfaktor. Vgl. Int. J. Fatigue 17, 245–251. https://doi.org/10.1016/0142-1123(95)93538-D (1995).

Artikel CAS Google Scholar

Jiao, P., Egbe, K.-JI, Xie, Y., Nazar, AM & Alavi, AH Piezoelektrische Sensortechniken in der strukturellen Gesundheitsüberwachung: Eine Übersicht auf dem neuesten Stand der Technik. Sensoren 20, 1–20. https://doi.org/10.3390/s20133730 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Baek, SH, Cho, SS & Joo, WS Vorhersage der Ermüdungslebensdauer basierend auf der Rainflow-Zyklus-Zählmethode für den Endträger eines Güterwagendrehgestells. Int. J. Autom. Technol. 9, 95–101. https://doi.org/10.1007/s12239-008-0012-y (2008).

Artikel Google Scholar

Chang, YS et al. Einrichtung eines Systems zur Bewertung und Verwaltung der Ermüdungslebensdauer von Fernwärmerohren unter Berücksichtigung von Betriebstemperaturübergangsdaten. J. Mech. Wissenschaft. Technol. 29, 1235–1242. https://doi.org/10.3795/KSME-A.2005.29.9.1235 (2005).

Artikel Google Scholar

Referenzen herunterladen

Diese Studie wurde mit Unterstützung des Korea Institute of Industrial Technology als „Entwicklung intelligenter Wurzeltechnologie mit Zusatzmodulen (KITECH EO-22-0005)“ durchgeführt.

Automotive Materials and Components R&D Group, KITECH, Cheomdan-venturero 108, Gwangju, 61007, Korea

Junger Ho Seo

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

YHS: Konzeptualisierung, Methodik, Software, Validierung, formale Analyse, Untersuchung, Ressourcen, Datenkuration, Schreiben – Originalentwurf, Schreiben – Überprüfung und Bearbeitung, Visualisierung, Überwachung.

Korrespondenz mit Young Ho Seo.

Der Autor gibt keine Interessenkonflikte an.

Springer Nature bleibt neutral hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die Originalautor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht gesetzlich zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Seo, YH Entwicklung eines intelligenten Lebenszyklusmanagementsystems für Kaltschmiedegesenke basierend auf der Echtzeitüberwachung der Schmiedelast. Sci Rep 12, 13297 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-17564-7

Zitat herunterladen

Eingegangen: 29. Dezember 2021

Angenommen: 27. Juli 2022

Veröffentlicht: 02. August 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-17564-7

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein Link zum Teilen verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt

Durch das Absenden eines Kommentars erklären Sie sich damit einverstanden, unsere Nutzungsbedingungen und Community-Richtlinien einzuhalten. Wenn Sie etwas als missbräuchlich empfinden oder etwas nicht unseren Bedingungen oder Richtlinien entspricht, kennzeichnen Sie es bitte als unangemessen.