12.10.2022 - 12:07

OPEN MIND unterstützt Forschungsprojekt

Das Institut für Fertigungstechnik und Werkzeug­maschinen der Leibniz Universität Hannover hat nach einer Möglich­keit geforscht, ob in der zerspanenden Bearbeitung Energie durch die Anpassung des Kühl­schmierstoff­drucks (KSS-Druck) eingespart werden kann. OPEN MIND unterstützte das Projekt finanziell und lieferte die Bauteilgeometrie und ‑programmierung für Fräsbearbeitung und Analysen.

Im Projekt wurde eine Methode entwickelt, mit der der optimale KSS-Druck in Abhängigkeit vom auftretenden Werkzeugverschleiß ermittelt werden kann. Das Resultat: Bis zu 33 Prozent Energie konnten damit eingespart werden. Verfahren, die auf maschinellem Lernen basieren, werden es in Zukunft ermöglichen, den KSS-Druck über einen optimierten NC-Code bedarfsgerecht zu steuern.

Prof. Dr.-Ing. Berend Denkena, Talash Malek, M.Sc., Martin Winkler, Dipl.-Ing (FH), und Marcel Wichmann, M.Sc., haben ihr Projekt in Ausgabe 4/2022 der Zeitschrift VDI-Z unter dem Titel „Energieeffiziente Prozessplanung“ vorgestellt. Auf der Suche nach Möglichkeiten, die zerspanende Fertigung ökologisch nach­haltiger zu gestalten, hatten sich die Autoren das Thema Hochdruck­kühlung vorgenommen. Hochdruck-KSS-Anlagen können die Standzeiten von Werkzeugen um maximal 250 Prozent verlängern, verursachen derzeit aber auch bis zu 25 Prozent des Gesamt­energie­verbrauchs einer Werkzeugmaschine.

Verschleißverhalten erforscht
Je nach Bearbeitungsstrategie und gefrästen Spanvolumen verschleißen Werk­zeuge unterschiedlich. Ab einem gewissen Punkt bringt die Erhöhung des KSS-Drucks jeweils keine weitere Erhöhung der Standzeit. Das heißt auch, dass an vielen Stellen unnötig viel Kühlmittel eingebracht wird. Die Forscher führten die von OPEN MIND entwickelte Test­bearbeitung des Schruppens mehrerer Taschen in einem Ti-6Al-4V-Block mit einem VHM-Schaftfräser durch und untersuchten die Auswirkung ver­schiedener Bearbeitungsstrategien und KSS-Drücke auf den Werkzeugverschleiß.

Maschinelles Lernen
Ausgehend von diesen Erkenntnissen wurde eine Simulation auf Basis maschinellen Lernens (ML) entwickelt, die Werkzeug­verschleiß anhand der Prozess­daten vorhersagen konnte. Mit Hilfe des ML-Modells wurde die Bearbeitung mit wechselndem KSS-Druck simuliert. Die Validierung am realen Bauteil bestätigte, dass mit je nach Bearbeitungs­situation reduziertem Kühlmitteldruck die gleichen Oberflächengüten und Werkzeug­standzeiten erreicht werden konnten. Die tatsächliche Energie­einsparung von bis zu 33 Prozent lag dabei sogar noch etwas höher als nach der Simulation erwartet worden war.

Wegweisend für die Branche
„Wir freuen uns, dass wir zu diesem Projekt beitragen konnten und sind vom Ergebnis begeistert“, sagt Dr. Josef Koch, CTO der OPEN MIND Technologies AG. „Aus dem Projekt ergeben sich für uns zwei Ansätze für die Weiter­entwicklung unseres CAD/CAM-Systems. Die dynamische KSS-Druck­kontrolle könnte zukünftig in die NC-Code-Generierung von hyperMILL® integriert werden. Außerdem unter­suchen wir, ob die prädiktiven Modelle dazu genutzt werden können, um den Werkzeug­verschleiß für einen Werkzeug­weg zu bestimmen. Das würde es Benutzern ermöglichen, den Werkzeug­verschleiß ver­schiedener Fräs­strategien zu ver­gleichen. Das wäre eine interessante Erweiterung unseres VIRTUAL Machining Center.“

www.openmind-tech.com/ 

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