Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK

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Energieeffizienzsteigerung mit IoT-basiertem Monitoringsystem

2024-09-22 , Uhlmann, Eckart , Polte, Julian , Geisert, Claudio

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Technologieaudit zur Bewertung von Forschungs- und Technologieorganisationen

2024-07-25 , Hecklau, Fabian

Forschungs- und Technologieorganisationen (RTOs) bilden die Brücke zwischen Grundlagenforschung und Industrie und sind somit zentrale Akteure nationaler Innovationssysteme. Um in einem dynamischen Forschungs- und Geschäftsumfeld konkurrenzfähig und langfristig erfolgreich sein zu können, müssen RTOs innovative technologische Lösungen anbieten. Diese Innovationen können sie nur generieren, wenn sie präzise Kenntnis über die eigenen technologischen Stärken und Schwächen erlangen. Das Technologieaudit bildet eine Methode, die es erlaubt, die technologische Reife von Forschungs- und Technologieorganisationen systematisch zu analysieren und zu bewerten, Verbesserungspotenziale zu identifizieren und Optimierungsprozesse anzustoßen. Die Arbeit nimmt eine umfassende Untersuchung vor, um mithilfe des Methoden-Engineerings diese passgenaue, standardisierte und umsetzungsorientierte Methode zur technologischen Auditierung von RTOs zu entwerfen und in der praktischen Anwendung zu prüfen.

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AI-based welding process monitoring for quality control in large-diameter pipe manufacturing

2024-04-25 , Gook, Sergej , El-Sari, Bassel , Biegler, Max , Rethmeier, Michael

The paper presents the experimental results into the development of a multi-channel system for monitoring and quality assurance of the multi-wire submerged arc welding (SAW) process for the manufacture of large diameter pipes. Process signals such as welding current, arc voltage and the acoustic signal emitted from the weld zone are recorded and processed to provide information on the stability of the welding process. It was shown by the experiments that the acoustic pattern of the SAW process in a frequency range between 30 Hz and 2.5 kHz contains the most diagnostic information. In the spectrogram of the acoustic signal, which represents the time course of the frequency spectrum of the welding process, the formation of weld irregularities such as undercuts could be reliably identified. The on-line quality assessment of the weld seam produced is carried out in combination with methods of artificial intelligence (AI). From the results obtained, it can be concluded that the use of the latest concepts in welding and automation technology, combined with the high potential of AI, can achieve a new level of quality assurance in pipe manufacturing.

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Numerical and experimental assessment of liquid metal embrittlement in externally loaded spot welds

2024-01-30 , Prabitz, Konstantin , Antretter, Thomas , Rethmeier, Michael , El-Sari, Bassel , Schubert, Holger , Hilpert, Benjamin , Gruber, Martin , Sierlinger, Robert , Ecker, Werner

Zinc-based surface coatings are widely applied with high-strength steels in automotive industry. Some of these base materials show an increased brittle cracking risk during loading. It is necessary to examine electrogalvanized and uncoated samples of a high strength steel susceptible to liquid metal embrittlement during spot welding with applied external load. Therefore, a newly developed tensile test method with a simultaneously applied spot weld is conducted. A fully coupled 3D electrical, thermal, metallurgical and mechanical finite element model depicting the resistant spot welding process combined with the tensile test conducted is mandatory to correct geometric influences of the sample geometry and provides insights into the sample’s time dependent local loading. With increasing external loads, the morphology of the brittle cracks formed is affected more than the crack depth. The validated finite element model applies newly developed damage indicators to predict and explain the liquid metal embrittlement cracking onset and development as well as even ductile failure.

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Detektion von Bindefehlern beim DED-Arc

2024-08 , Neumann, Benedikt Bog Man , Biegler, Max , Goecke, Sven-Frithjof , Rethmeier, Michael

In dem Beitrag wird aufbauend auf Machine-Learning-Modellen, welche bereits zum Überwachen des Schutzgasschweißen erforscht wurden, ein tiefes neuronales Netz (DNN) zum Monitoring beim DED-Arc von Aluminium vorgestellt. Ziel ist die Detektion von Bindefehlern in den aufgebauten Volumina auf Grundlage von in Echtzeit gemessenen Schweißstromquellensignalen. Es werden Merkmalsvariablen durch Vorverarbeitung extrahiert sowie die Korrelation zwischen den Merkmalsvariablen und den Defekten analysiert. Durch den vorgestellten Algorithmus werden diese automatisiert als Input an ein DNN übergeben. Das entwickelte und trainierte neuronale Netz erkennt anhand signifikanter Merkmale aus den Strom- und Spannungsdaten Bindefehler mit einer Genauigkeit von ca. 90 Prozent.

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Verschleißschutz einer Schneckengeometrie durch funktional gradierte Materialien

2024-06 , Marquardt, Raphael , Osayi, Jason , Kmieciak, Siegfried , Biegler, Max , Rethmeier, Michael

Hochbelastete Stahlbauteile lassen sich durch Auftragen von Kobalt-Chrom Legierungen vor Verschleiß schützen. Die plötzliche Änderung der Materialeigenschaften führt jedoch zu Spannungen und Rissen im Anbindungsbereich. Daraus resultierende Abplatzungen stellen eine Gefahr für die Funktionsfähigkeit der Maschine und damit für Mensch und Umwelt dar. Um die Belastbarkeit der Schutzschicht zu verbessern, kann die Anbindung durch einen gradierten Materialübergang optimiert werden. Diese funktional gradierten Materialien können mittels pulverbasiertem Directed Energy Deposition aufgetragen werden. Die Methodik zum Aufbau und zur Qualitätssicherung solcher Materialien wurde in vorangegangenen Arbeiten für dickwandige Geometrien gezeigt. Für dünnwandige Geometrien ist die Anwendbarkeit bisher unzureichend untersucht worden. Diese Arbeit zeigt am Beispiel einer dünnwandigen gradierten Schneckengeometrie die Einsatzfähigkeit der Methodik. Dafür wird die Gefügestruktur der Gradierung auf Fehler untersucht und der Härteverlauf gemessen. Außerdem wird die relative Dichte anhand eines bereits trainierten neuronalen Netzes vorhergesagt und mit einer Porositätsuntersuchung verglichen.

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Digital Twins within the Circular Economy: Literature Review and Concept Presentation

2024-03-26 , Mügge, Janine , Seegrün, Anne , Hoyer, Tessa-Katharina , Riedelsheimer, Theresa , Lindow, Kai

Digital twins offer a promising approach to sustainable value creation by providing specific life cycle data and enabling the monitoring and implementation of circular economy strategies throughout the product’s life cycle. By analyzing product, component, and material data, as well as process data, it is possible to create transparency throughout a product’s life cycle, build a data-driven product ecosystem, and establish new business and value creation models, from SMEs to large enterprises. This paper identifies application scenarios, their technological readiness level, and the challenges of digital twins for the circular economy in the manufacturing industry based on a systematic literature review. Gaps such as ensuring a continuous flow of information and taking into account the different levels of digitalization of companies are identified. As a main result, a holistic concept for the scoping of a digital twin for the circular economy is presented. One specific use case for end-of-life decision-making is elaborated upon. It is shown that the circular economy can be supported by digital twin data, especially for the optimal decision on end-of-life vehicles.

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Application of AI-based welding process monitoring for quality control in pipe production

2024-07-29 , Gook, Sergej , El-Sari, Bassel , Biegler, Max , Rethmeier, Michael

The paper presents the experimental results into the development of a multi-channel system for monitoring and quality assurance of the multi-wire submerged arc welding (SAW) process for the manufacture of large diameter pipes. Process signals such as welding current, arc voltage and the acoustic signal emitted from the weld zone are recorded and processed to provide information on the stability of the welding process. It was shown by the experiments that the acoustic pattern of the SAW process in a frequency range between 30 Hz and 2.5 kHz contains the most diagnostic information. The on-line quality assessment of the weld seam produced is carried out in combination with methods of artificial intelligence (AI). From the results obtained, it can be concluded that the use of the latest concepts in welding and automation technology, combined with the high potential of AI, can achieve a new level of quality assurance in pipe manufacturing.

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Flexibles AM ermöglicht wettbewerbsfähige Produktion

2024-05 , Müller, Vinzenz , Fasselt, Janek Maria , Klötzer-Freese, Christian , Kruse, Tobias , Wagner, Florian

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Qualitätssicherung beim Laser-Pulver-Auftragschweißen

2024-02-01 , Lemke, Josefine

In der modernen Fertigungstechnik spielt der Einsatz von korrosionsbeständigem Stahl eine große Rolle. Die kohlenstoffarme Edelstahllegierung 1.4404 (AISI 316L) ist ein häufig eingesetzter Werkstoff in der additiven Fertigung. Hier kann das Laser-Pulver-Auftragschweißen (LPA), engl. Directed Energy Deposition DED-LB, das weit verbreitete Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) aufgrund höherer Auftragsraten und seiner Flexibilität in einigen Bereichen ergänzen und sogar ersetzen. Mit interessanten Perspektiven in der Bremsscheibenfertigung für Automobile.

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