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    KI zur Prozessüberwachung im Unterpulverschweißen
    Beim Unterpulverschweißen sind die Prozessgeräusche ein Indikator für eine gute Fügequalität. Diese Beurteilung kann i.d.R. nur von einer erfahrenen Fachkraft durchgeführt werden. Eine kürzlich entwickelte künstliche Intelligenz kann automatisch das akustische Prozesssignal anhand vortrainierter Merkmale klassifizieren und die Fügequalität anhand des Geräuschs beurteilen. Der Algorithmus, einmal richtig trainiert, kann den Prüfaufwand beim Unterpulverschweißen deutlich reduzieren.
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    Verbesserung der Übertragbarkeit eines künstlichen neuronalen Netzes zur Qualitätsvorhersage beim Widerstandspunktschweißen von hochfesten Stählen
    Eine typische Automobilkarosserie kann bis zu 5000 Widerstandspunktschweißverbindungen aufweisen, welche hohen Qualitätsanforderungen genügen müssen. Daher ist eine durchgehende Prozessüberwachung unerlässlich. Die Transformation zur E-Mobilität in der Automobilindustrie und die damit einhergehende Reichweitenproblematik treiben die Entwicklung und Einführung neuer hochfester Stähle an. Dies resultiert in einem gesteigerten Fertigungsaufwand hinsichtlich einer stabilen Prozess-führung in der Fügetechnik. Um diesen Anstieg an Komplexität zu bewältigen, sind die Methoden der künstlichen Intelligenz ein geeignetes Mittel. Mit Ihnen kann, durch Auswertung der Prozessparameter und -signale, die individuelle Schweißpunktqualität sichergesellt werden. Die Vorhersagegenauigkeit von neuen Daten, also das extrapolieren, stellt für die meisten Algorithmen eine große Herausforderung dar. In dieser Arbeit wird ein künstliches neuronales Netz zur Vorhersage des Punktdurchmessers von Widerstandspunktschweißungen anhand von Prozessparametern implementiert. Die Vorhersagegenauigkeit und Extrapolationsfähigkeit des Modells wird durch die Auswertung des dynamischen Widerstandssignals verbessert. Um die Extrapolationsfähigkeit zu untersuchen, wird die Vorhersagegenauigkeit des Modells mit Daten getestet, die sich in Bezug auf den Werkstoff und der Beschichtungszusammensetzung deutlich von den Trainingsdaten unterscheiden. Dazu wurden mehrere Schweißexperimente mit Werkstoffen verschiedener Hersteller durchgeführt und nur ein Teil der Daten in das Training einbezogen. Die Ergebnisse dieser Arbeit verdeutlichen den positiven Einfluss der Prozesssignale auf die Robustheit des Modells und die Skalierbarkeit der Algorithmen künstlicher neuronaler Netze auf Daten außerhalb des Trainingsraums.
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    Investigation of the LME Susceptibility of Dual Phase Steel with Different Zinc Coatings
    The application of anti-corrosion coated, high-strength steels in the automotive industry has increased in recent years. In combination with various zinc-based surface coatings, liquid metal embrittlement cracking can be observed in some of these materials. A high-quality, crack-free spotwelded joint is essential to realize the lightweight potential of the materials. In this work, the LME susceptibility of different coatings, which will be determined by the crack length and the occurrence rate, will be investigated using a welding under external load setup. The uncoated specimens did not show any LME. EG, GI and GA showed significantly less LME than ZM coatings. The latter coatings showed much larger crack lengths than the EG, GI and GA coatings. Furthermore, two mechanisms regarding the LME occurrence rate were observed: the occurrence of LME in zinc-magnesium coatings was theorized to be driven by the material properties of the coatings, whereas the occurrence of LME at EG, GI and GA samples was forced mainly by the application of the external tensile load. In the experimental setup of this work, the materials were exposed to unusually high mechanical loads (up to 80% of their yield strength) to evoke LME cracks.
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    Einfluss von Oberflächenbeschichtungen auf die flüssigmetallinduzierte Rissbildung beim Widerstandspunktschweißen von hochfesten Stahlfeinblechen
    Die Beschichtung hochfester Stahlfeinbleche beeinflusst das Auftreten von flüssigmetallinduzierter Rissbildung (LME). Daher wurden in dieser Arbeit industrieübliche Beschichtungen bei gleichem Grundwerkstoff hinsichtlich ihres Aufbaus und chemischer Zusammensetzung charakterisiert und bezüglich ihrer LME Anfälligkeit untersucht. Aus dieser vergleichenden Untersuchung heraus wurden Potentiale für die Widerstandsfähigkeit gegen LME identifiziert. Diese Potentiale werden experimentell durch den Einsatz einer von der Forschungsstelle entwickelten Methode überprüft. Gegenstand der Untersuchungen waren neben unbeschichteten Proben industrieübliche Zinküberzüge wie Elektrolytisch verzinkt, Feuerverzinkt, Galvannealed und Zink-Magnesium Beschichtungen. Die LME Anfälligkeit dieser unterschiedlichen Überzüge wird mit einem Schweißen unter Zugbelastung Versuchsaufbau untersucht. Dabei ergibt sich die resultierende Anfälligkeit aus den auftretenden Risslängen und der Auftrittswahrscheinlichkeit von LME bei den einzelnen Versuchen. Es konnte eine LME Anfälligkeits-Rangfolge für die Zinküberzüge festgestellt werden. Zink-Magnesium Beschichtungen galten als besonders LME Anfällig, gefolgt von Feuerverzinkt und Galvannealed. Die größte LME Resistenz wurde bei elektrolytisch verzinkten Proben festgestellt. Aus den Ergebnissen werden Handlungsempfehlungen zur Erhöhung der Verarbeitungssicherheit bzw. Schweißpunktqualität abgeleitet.
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    Material-adapted and process-reliable multi-wire submerged arc welding of large-diameter pipes
    ( 2022-03-07) ; ; ; ;
    Lichtenthäler, Frank
    ;
    Stark, Michael
    Ensuring the required mechanical-technological properties of welds is a critical issue in the application of multi-wire submerged arc welding processes in the manufacture of largediameter pipes made of high-strength fine-grained steels of grade X70 and higher according to API 5L. Excessive heat input of up to 10 kJ/mm is one of the main causes of the formation of microstructural areas in the heat-affected zone with deteriorated mechanical properties, such as impact toughness and tensile strength. In this work, a variant of a five-wire submerged arc welding process is proposed that reduces the weld volume and the heat input, while retaining the high process stability and production speed of multi-wire submerged arc welding. By adapting the welding wire configuration of a five-wire submerged arc welding process and the energetic parameters of the arcs, the high penetration depth of approx. 24 mm and a 10 % reduction in the weld cross-section could be achieved compared to the usual process configuration. This effect was transformed into a higher welding speed, which led to a reduction in the heat input. A concept for process monitoring is proposed in order to maintain constant manufacturing quality in large-diameter pipe production. In addition to the analysis of electrical process signals such as welding current and welding voltage, acoustic process monitoring using vibro-acoustic sensors provides reliable information on the stability of the welding process.
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    Multiple-Wire Submerged Arc Welding of High-Strength Fine-Grained Steels
    ( 2022)
    Gook, S.
    ;
    ; ; ;
    Lichtenthäler, F.
    ;
    Stark, M.
    Ensuring the required mechanical-technological properties of welds is a critical issue in the application of multi-wire submerged arc welding process for welding high-strength fine-grained steels. Excessive heat input is one of the main causes for microstructural zones with deteriorated mechanical properties of the welded joint, such as a reduced notched impact strength and a lower structural robustness. A process variant is proposed which reduces the weld volume as well as the heat input by adjusting the welding wire configuration as well as the energetic parameters of the arcs, while retaining the advantages of multi-wire submerged arc welding such as high process stability and production speed.
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    Багатодротове дугове зварювання високоміцних дрібнозернистих сталей під флюсом
    ( 2022) ; ; ; ;
    Lichtenthäler, F.
    ;
    Stark, M.
    Ensuring the required mechanical-technological properties of welds is a critical issue in the application of multi-wire submerged arc welding process for welding high-strength fine-grained steels. Excessive heat input is one of the main causes for microstructural zones with deteriorated mechanical properties of the welded joint, such as a reduced notched impact strength and a lower structural robustness. A process variant is proposed which reduces the weld volume as well as the heat input by adjusting the welding wire configuration as well as the energetic parameters of the arcs, while retaining the advantages of multi-wire submerged arc welding such as high process stability and production speed
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    Verbesserung der Vorhersagegüte von künstlichen neuronalen Netzen zum Widerstandspunktschweißen durch Auswertung des dynamischen Widerstands
    Das Widerstandspunktschweißen ist ein etabliertes Fügeverfahren in der Automobilindustrie. Es wird vor allem bei der Herstellung sicherheitsrelevanter Bauteile, zum Beispiel der Karosserie, eingesetzt. Daher ist eine kontinuierliche Prozessüberwachung unerlässlich, um die hohen Qualitätsanforderungen zu erfüllen. Künstliche neuronale Netzalgorithmen können zur Auswertung der Prozessparameter und -signale eingesetzt werden, um die individuelle Schweißpunktqualität zu gewährleisten. Die Vorhersagegenauigkeit solcher Algorithmen hängt von dem zur Verfügung gestellten Trainingsdatensatz ab. In diesem Beitrag wird untersucht, inwieweit die Vorhersagegüte eines künstlichen neuronalen Netzes durch Auswertung einer Prozessgröße, dem dynamischen Widerstand, verbessert werden kann.
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    Schweißen unter Zug - LME-Eingangsprüfung für die Autoindustrie
    Der Trend zum Leichtbau und die Transformation zur E-Mobilität in der Automobilindustrie befeuern die Entwicklung neuer hochfester Stähle für den Karosseriebau. Derartige Werkstoffe sind beim Widerstandspunktschweißen besonders rissanfällig (LME). Das Schweißen unter Zug stellt eine effektive Methode um die LME-Anfälligkeit unterschiedlicher Werkstoffe qualitativ zu bestimmen.
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    Investigation of the Extrapolation Capability of an Artificial Neural Network Algorithm in Combination with Process Signals in Resistance Spot Welding of Advanced High-Strength Steels
    Resistance spot welding is an established joining process for the production of safety-relevant components in the automotive industry. Therefore, consecutive process monitoring is essential to meet the high quality requirements. Artificial neural networks can be used to evaluate the process parameters and signals, to ensure individual spot weld quality. The predictive accuracy of such algorithms depends on the provided training data set, and the prediction of untrained data is challenging. The aim of this paper was to investigate the extrapolation capability of a multi-layer perceptron model. That means, the predictive performance of the model was tested with data that clearly differed from the training data in terms of material and coating composition. Therefore, three multi-layer perceptron regression models were implemented to predict the nugget diameter from process data. The three models were able to predict the training datasets very well. The models, which were provided with features from the dynamic resistance curve predicted the new dataset better than the model with only process parameters. This study shows the beneficial influence of process signals on the predictive accuracy and robustness of artificial neural network algorithms. Especially, when predicting a data set from outside of the training space.