Numerische Untersuchung der Eigenspannungsentwicklung für sequenzielle Zerspanungsprozesse

Bauteile mit Verzahnungen werden mittels hochproduktiven spanenden Fertigungsverfahren und vielschneidigen Werkzeugen durch mehrstufige Prozessketten hergestellt. Der resultierende Eigenspannungszustand ist für das Einsatzverhalten des Bauteils von großer Bedeutung. Durch die Abbildung der eingesetzten Zerspanungsverfahren mittels Simulation kann die Eigenspannungsentwicklung in der Randschichtvorhergesagt werden.
Bisherige Modellierungsansätze genügen aufgrund der kleinen abbildbaren Anzahl aufeinanderfolgender Zerspanungen mit mehrschneidigen Werkzeugen nicht den Anforderungen, ein reales spanendes Fertigungsverfahren zu simulieren. ... mehrDas in der Literatur dargestellte große Potential, die Randschichteigenschaften gezielt einzustellen, kann nur genutzt werden, wenn ausreichende Kenntnis über die Eigenspannungsentwicklung für sequenzielle Zerspanungsprozesse erarbeitet wird. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, für das Fertigungsverfahren Räumen ein numerisches Prozessmodell zu entwickeln, mit dem es möglich ist, die Eigenspannungsentwicklung in der Randschicht vorherzusagen, wobei deren Abhängigkeit von einer mehrfachen sequenziellen Zerspanung sowie variabler Prozessstellgrößen berücksichtigt und der Zerspanprozess gleichzeitig als Teil einer Prozesskette betrachtet wird. Damit ist es möglich, den Räumprozess hinsichtlich Produktivität und resultierenden Bauteileigenschaften zu optimieren.
Um dieses Ziel zu erreichen, wurde das Räumverfahren in einem zweidimensionalen FE-Zerspanungsmodell abgebildet und in eine Simulationssequenz integriert, wobei das Erreichen eines thermo-mechanischen Gleichgewichtszustandes detektiert und der Randschichtzustand auf ein neues Werkstückmodell für die folgende sequenzielle Zerspanung übertragen wird. Das numerische Prozessmodell wurde anhand der Ergebnisse aus experimentellen Räumversuchen im Rahmen des Graduiertenkollegs 1483 validiert. In einer univariaten Analyse der Einflüsse auf die Eigenspannungsentwicklung bei variierten Prozessstellgrößen wurde der Eigenspannungstiefenverlauf durch fünf charakteristische Merkmale beschrieben. Als Ergebnis konnte gezeigt werden, dass sich fur eine Anzahl n≥10 an sequenziellen Zerspanungen die Ausbildung eines Eigenspannungszustandes in der Bauteilrandschicht einstellt, welcher sich bei fortlaufender wiederholter Zerspanung nur unwesentlich ändert. Die charakteristischen Merkmale dieses quasi-stationären Eigenspannungszustands werden von den Prozessstellgrößen maßgeblich beeinflusst und unterscheiden sich signifikant von den Ergebnissen einer singulären Zerspanung. Die analysierten Einflüsse wurden anschließend mittels eines Produktansatzes in ein Regressionsmodell überführt. Im Vergleich zur numerischen Vorhersage des Eigenspannungszustandes steht die Genauigkeit der Prognose des Regressionsmodells deutlich zurück. Dies bekräftigt die Notwendigkeit, die komplexen Abläufe und Zusammenhänge bei der sequenziellen Zerspanung mittels eines numerischen Modells abzubilden.

Gearing components are produced within multi-step process chains by highly productive machining processes that use multi-edged tools. The resulting residual stress state plays an important role regarding the operational behavior. The residual stress state in the surface layer can be predicted by numerically modelling these cutting processes.
Up to now simulation models do not meet the requirements to describe real machining processes because of the small number of simulated consecutive cutting operations using multi-edged tools. Literature shows a huge potential adjusting precisely the surface layer characteristics. ... mehrOnly with sufficient knowledge about residual stress development for sequential cutting operations this potential can be fully used.
The objective of this thesis is developing a numerical process model for broaching enabling the prediction of residual stresses in the surface layer. This also includes their dependence on sequential cutting, variable process management and simultaneously regarding machining as part of a complex process chain. The broaching process then can be optimized with respect to productivity and resulting component characteristics.
Following this objective a two-dimensional FE cutting model of broaching was integrated into a simulation sequence which detects thermo-mechanical equilibrium and transfers the surface layer state to a new work piece model to be machined by the next sequential cutting edge. Validation of the numerical process model is performed with the results from broaching experiments done within Graduate School 1483. Five characteristic features describe the residual stress profiles during an univariate analysis with varying process management. As a result surface layer shows that a residual stress state is reached for a number of sequential cuts n≥10 which is hardly unaffected by continuously repeated cutting. The characteristic features of this steady state residual stresses are greatly influenced by process management and distinguish themselves significantly from single cut results. The previously analyzed influences are then used to build a regression model. Compared to the numerical residual stress prediction, regression model results are significantly less accurate. This emphasizes the need to model sequential cutting and its complex processes and correlations by means of numerical simulation.