Record #624222

DFG project G:(GEPRIS)555289522

Datengetriebene Technologieentwicklung in der Drahtfunkenerosion (Data-WEDM)

Coordinator	Professor Dr.-Ing. Thomas Bergs
Grant period	2025 -
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)555289522

Note: Die Drahtfunkenerosion ist ein flexibel einsetzbares Fertigungsverfahren zur Bearbeitung von hochwarmfesten Materialien. Zum wirtschaftlichen Einsatz des Verfahrens müssen die Maschineneinstellungen ideal auf die jeweiligen Bearbeitungsbedingungen abgestimmt sein. Daher müssen für neue Werkstoffe, veränderte Bauteilhöhen oder zur Bearbeitung spezieller geometrischer Features aufwendige Technologiestudien durchgeführt. Dabei werden die Maschineneinstellungen iterativ angepasst und die Auswirkungen auf die Fertigungsperformance untersucht. Insbesondere bei der Technologieentwicklung für die Nachschnittbearbeitung, bei der primär eine Qualitätsverbesserung der Werkstücke fokussiert wird, sind aufwendige Analysen der Werkstückoberflächen im Prozessnachgang erforderlich. Erst anhand dieser Untersuchungen können Entscheidungen bezüglich einer Adaption der Maschineneinstellungen zur Prozessoptimierung getroffen werden. Um den Aufwand und die benötigte Zeit dieser Prozessanpassung zu reduzieren und zu systematisieren, soll in diesem Projekt die Technologieentwicklung des ersten Nachschnittprozesses durch datengetriebene Modelle realisiert werden. Dazu werden die elektrischen Signale aus dem kontinuierlichen Prozess extrahiert und durch den Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz die Fertigungsqualität bestimmt. Hierzu wird ein Messsystem entwickelt, welches die hochfrequenten und niederenergetischen elektrischen Signale des Fertigungsverfahrens analysiert und anhand gebildeter Prozesskennwerte und -muster charakterisiert. Zum Aufbau der Modelle wird eine Datengrundlage geschaffen, indem in Experimenten mehrere Prozessbedingungen künstlich erzeugt werden. Dabei werden die Prozessdaten anhand des Messsystems aufgezeichnet und die bearbeiteten Werkstückoberflächen untersucht, um die Einflüsse auf die Qualität der Bauteile quantifizieren zu können. Anhand der erfassten Informationen werden anschließend die datenbasierten Modelle trainiert und getestet, sodass eine direkte Bewertung des Prozesses anhand der elektrischen Signale ermöglicht wird. Das direkte Feedback zur Prozessperformance wird in Verbindung mit weiteren Algorithmen zur technologischen Optimierung des ersten Nachschnitts genutzt. Dazu sollen evolutionäre Algorithmen Anwendung finden und diese in Kombination mit den Bewertungsmodellen verbesserte virtuelle Prozessparameter für den Nachschnitt generieren. Die Maschinenparameter werden anschließend angepasst, um sich den virtuellen Prozessparametern anzunähern und somit die Nachschnittbearbeitung zu optimieren. Insgesamt ermöglicht dieses Forschungsvorhaben somit eine systematische und datenbasierte Technologieentwicklung für die Nachschnittbearbeitung. Dabei sind insbesondere Erkenntnisgewinne zwischen den Zusammenhängen und Auswirkungen der physikalischen Prozessgrößen auf die Bearbeitungsqualität zu erwarten.

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Record created 2025-02-24, last modified 2025-03-04

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