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Methoden zur Entwicklung beanspruchungsgerechter gradierter Bauteileigenschaften mittels Laserumschmelzverfestigen

Werner, Walter Johannes Sebastian

Verfahren zur Erzeugung gradierter Eigenschaften ermöglichen die für einen Lastfall maßgeschneiderte Konstruktion oder Adaption eines Bauteils. Exemplarische Verfahren sind das Aufkleben von Faserverbundpatches, das Walzen mit variabler Blechstärke, Tailored Blanks, Tailored Tempering sowie das Einbringen lokaler Kaltverfestigungen. Eine weitere Methode, das Laserumschmelzverfestigen, basiert auf der Martenitisierung bei schnellen Aufheiz- und Abkühlprozessen. Die diesbezügliche Forschung fokussiert aufgrund der Neuartigkeit des Ansatzes auf die Beschreibung geeigneter Prozessparameter sowie der Verfestigungseffekte. Jedoch sind die bisher beschriebenen Ansätze zur Ermittlung der Verfestigungsspuren ineffizient und erfordern einen signifikanten manuellen oder simulativen Aufwand. In dieser Arbeit richtet sich der Fokus auf Methoden zur Identifikation potentieller Applikationszonen sowie zur Entwicklung der Verfestigungsmuster. Applikationszonen können mit dem DBSCAN-Algorithmus abgegrenzt werden. Zur Ermittlung der Verfestigungsmuster werden vier Methoden aus den Bereichen Heuristik, templatebasiertes Design, evolutionäre Algorithmen und maschinelles Lernen implementiert. Der heuristische Ansatz basiert im wesentlichen auf der Ausrichtung der Verfestigungsspuren entlang der Hauptspannungsrichtung. Im templatebasierten Design werden parametrierte Muster aus einer hinterlegten Bibliothek kombiniert. Die dritte Methode setzt mit einem inkrementellen Wachstum der Verfestigung, ausgehend von hochbeanspruchten Bereichen, einen evolutionären Algorithmus um. Abschließend wird ein Entwurf für ein künstliches neuronales Netz entwickelt. Die Methodenentwicklung erfolgt anhand einer zugbeanspruchten Scheibe mit Loch mit dem Ziel, die maximale plastische Dehnung zu reduzieren. Der zweite Lastfall, ein axial beaufschlagter Längsträger, weist aufgrund eines Loches zur kathodischen Tauchlackierung ein instabiles Faltverhalten auf. Das Ausknicken des Längsträgers soll durch gezielte Verfestigungen verhindert werden. Grundsätzlich sind alle entwickelten Ansätze zur Ermittlung belastungsoptimaler Verfestigungen durch Laserumschmelzen geeignet. Der effizienteste Ansatz zur Spurmusterermittlung hinsichtlich des simulativen Aufwandes und der erzielbaren Spureffektivität ist die Verwendung eines künstlichen neuronalen Netzes. Nach erfolgreicher Durchführung des Trainingsprozesses ist in der Designphase eine Simulation zur Ermittlung des Spurmusters notwendig.
The use of graded properties enables tailored component design for specific load cases or the adaption of an existing part to new requirements. Typical methods are CFK patches, local strain hardening, rolling with variable sheet thickness, tailored blanks and tailored tempering. A relatively new method, the local laser hardening, uses partial martenitization to increase local stiffness, formability and crash performance. Latest research mostly deals with the process characteristics themselves and presented methods for manual or automatic generation of optimal hardening patterns are not efficient. This thesis focalises on methods to derive and evaluate hardening patterns automatically. Potential application zones are identified with DBSCAN-algorithm. Four different methods are implemented to derive hardening patterns. The heuristic approach uses the principal stress directions. A pattern library is used to combine different hardening topologies in a template based design. Evolutionary algorithms are utilized by an incremental growth approach. Eventually an artificial neural network is trained with Bayesian optimisation. A tensile plate with a hole is used as initial application scenario. The objective isto reduce maximum plastic strain before failure occurs. To address crash scenarios a longitudinal member with a hole for cathodic dip coating is studied. Due to the local weakness induced by the hole, folding initiates at the hole and global bending is observed. Local laser hardening is used to stiffen the hole and to prevent global bending. All investigated methods are suitable to replace the manual and iterative identification of local hardening patterns with an automated process. The most efficient approach, regarding simulative effort and performance improvement, is the artificial neural network. After a successful training only one additional simulation is necessary during the design phase to obtain an optimal hardening pattern.