DFG project G:(GEPRIS)223500200

TRR 136: Funktionsorientierte Fertigung auf der Basis charakteristischer Prozesssignaturen

CoordinatorProfessor Dr.-Ing. Ekkard Brinksmeier ; Professor Dr.-Ing. Bernhard Karpuschewski ; Professorin Dr.-Ing. Stefanie Reese
Grant period2014 - 2022
Funding bodyDeutsche Forschungsgemeinschaft
 DFG
IdentifierG:(GEPRIS)223500200

Note: Der Sonderforschungsbereich SFB/TRR 136 „Prozesssignaturen“ befasst sich im Kern mit der mechanismenorientierten Analyse der Zusammenhänge zwischen Fertigungsprozessen und den von ihnen verursachten Randzonenmodifikationen. Als Grundannahme stützt sich der SFB auf die Hypothese, dass unabhängig vom gewählten Fertigungsprozess die während des Prozesses herrschende Beanspruchung im Material für die Reaktion des Werkstoffs in Form einer Modifikation verantwortlich ist. Diese mechanismenorientierte Betrachtungsweise der Interaktion von Fertigungsprozessen mit dem Werkstoff ist wissenschaftlich neu. Sie soll es in Zukunft ermöglichen, in der Praxis Fertigungsprozesse und deren Verkettung im Hinblick auf die gewünschten Randzoneneigenschaften des Werkstücks wissensbasiert gezielt auszuwählen. Als Kern der neuen Betrachtungsweise führt der SFB „Prozesssignaturen“ ein und will ihr Potenzial für eine breite Palette von Fertigungsprozessen demonstrieren.Ziel bei der Entwicklung von Prozesssignaturen ist daher, die beobachteten Modifikationen in einen funktionalen Zusammenhang mit den Beanspruchungen zu setzen. Die erste Förderphase wurde dazu genutzt, das Konzept der Prozesssignaturen grundsätzlich zu belegen und funktionale Zusammenhänge zu erarbeiten. Die Kenntnis zu den Korrelationen zwischen Beanspruchung und Modifikation soll in der zweiten Förderphase in die Betrachtung von mehrstufigen Prozessen sowie der damit verbundenen Mehrfachbeanspruchung einfließen und zur gezielten Einstellung von Randzoneneigenschaften auf Basis einer wissensbasierten und beanspruchungsorientierten Auslegung von Fertigungsprozessen führen. In der dritten Förderphase sollen die gewonnenen Erkenntnisse dazu genutzt werden, Funktionseigenschaften und damit die Bauteilqualität auf Grundlage von Prozesssignaturen prädiktiv einzustellen und somit wesentlich zur Lösung des inversen Problems bei der Auslegung fertigungstechnischer Prozesse beizutragen.
   

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 Record created 2022-04-06, last modified 2024-09-28