Projektbeschreibung

Das Forschungsprojekt ProMoKaZ (Prozessübergreifende Modellierung einer Kaltumform- und Zerspanungsprozesskette eines Verdichterrads unter Berücksichtigung spezifischer Unsicherheiten) verfolgt das Ziel, ein integriertes digitales und experimentelles Modell einer vollständigen Prozesskette zur Herstellung eines Zentrifugalverdichterrads zu entwickeln. Die Prozesskette kombiniert die Kaltmassivumformung eines near-net-shape-Vorformrohlings mit der anschließenden präzisen Zerspanung, um enge geometrische und oberflächenspezifische Toleranzen bei gleichzeitig minimalem Material-, Energie- und Zeitaufwand zu erreichen. Angetrieben durch das Ziel einer nachhaltigen und hochpräzisen Fertigung untersucht das Projekt den Einfluss von Prozess- und Materialunsicherheiten auf die finale Bauteilqualität. Das zentrale Forschungsziel ist die globale, inverse, multikriterielle Optimierung der gesamten Prozesskette, wobei Maß- und Formgenauigkeit, Oberflächenqualität und Ressourceneffizienz in Einklang gebracht werden sollen. In der ersten Förderphase werden detaillierte Finite-Elemente-Modelle (FEM) der Umform- und Zerspanungsprozesse auf Basis von DEFORM-3D aufgebaut und mithilfe experimenteller Daten aus thermo-mechanischen und zerspanungstechnischen Untersuchungen validiert. Zur Abbildung epistemischer und aleatorischer Streuungen werden Methoden der Unsicherheitsquantifizierung (UQ) eingesetzt, darunter Bayes’sche Inferenz, Monte-Carlo-Simulationen sowie Surrogatmodellierung (z. B. Kriging, neuronale Netze). Eine physische Prozesskette wird auf industriellen Versuchsständen an der Universität Stuttgart realisiert – am Institut für Umformtechnik (IFU) und am Institut für Werkzeugmaschinen (IfW). Dabei werden In-line- und Softsensoren integriert, um Kräfte, Temperaturen, Schwingungen und mikrostrukturelle Entwicklungen in Echtzeit zu überwachen. Durch die Kopplung der Umform- und Zerspanungsmodelle über gemeinsame Datenschnittstellen und Surrogatmodelle entsteht ein prozessübergreifendes Metamodell, das die Vorhersage und Optimierung der Bauteilqualität unter Unsicherheit ermöglicht. Langfristig zeigt ProMoKaZ, wie intelligente Modellierung und datenbasierte Methoden zur Steigerung der Robustheit, Effizienz und Nachhaltigkeit hochpräziser Umform-Zerspanungsprozessketten beitragen können.

Prozesskette