Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Steigerung der industriellen Anwendbarkeit des Rührreibschweißens durch ein wissensbasiertes und anwenderfreundliches Bedienkonzept

Forschungsziel

Zur Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit des Rührreibschweißens (FSW) soll dieses Schweißverfahren mit einem neuartigen Handhabungssystem – Click&Weld-System genannt – versehen werden. Dieses System soll mithilfe einer zu erstellenden Wissensbasis und einer eigens entwickelten CAM-Software den Anwender von der Bahnplanung und -generierung bis hin zur Durchführung der Schweißaufgabe unterstützen. Das Prozesswissen zum FSW soll hierfür in geeigneter Weise aufbereitet und dem Benutzer bei der Programmierung der Schweißanlagen über eine neuartige Prozessdatenbank automatisch zur Verfügung gestellt werden. So soll es möglich werden, selbst komplexe Bauteilgeometrien schnell und zuverlässig fügen zu können. Darüber hinaus soll das System eine Beurteilung der Nahtqualität auf Basis der gemessenen Prozessgrößen (Kraft, Drehmoment, Temperatur) ermöglichen.

Lösungsweg

Zum Aufbau des benötigten Prozesswissens für die Prozessdatenbank werden die Zusammenhänge zwischen den Prozessparametern, -größen und der Nahtqualität empirisch modelliert und in geeigneter Form in der Datenbank hinterlegt. Eine CAM-Software soll derart erweitert werden, dass sie zur benutzerfreundlichen Programmierung der Schweißanlagen herangezogen werden kann, wobei automatisch auf die Daten der Prozessdatenbank zugegriffen wird. Abschließend soll eine Vorgehensweise zur effizienten Erweiterung der Datenbank auf andere Werkstoffe und Blechdicken entwickelt werden.

Ergebnisse und Nutzen für KMU

Ein wesentliches Ergebnis wird die vereinfachte Handhabung des Schweißverfahrens sein. Teure Nebenzeiten, wie sie heute bei Änderung der Nahtgeometrie durch die aufwendige Parameterfindung entstehen, können verringert werden. Dadurch sind KMU in der Lage, auch Kleinserien FSW-geschweißter Bauteile kostengünstig anbieten zu können. Die KMU sollen somit befähigt werden, ihr Leistungsspektrum zu erweitern und folglich ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

Ergebniszusammenfassung:

Mit Hilfe des im Forschungsprojekt Click&Weld entwickelten Systems wird die Handhabung des FSW-Prozesses (Friction Stir Welding, engl. für Rührreibschweißen) bedienerfreundlicher und effizienter gestaltet, um wirtschaftliche Vorteile zu stiften und damit die industrielle Anwendung des Verfahrens insbesondere in KMU zu steigern. Der Grundgedanke des Click&Weld-Systems ist es, das Prozesswissen zum FSW durch Verknüpfung mit einem geeigneten CAM-System aufzubereiten und für den Endanwender der FSW-Technologie einfacher nutzbar zu machen.

Dazu wurde ein wissensbasiertes Bedienkonzept, vergleichbar mit CAM-Systemen, entwickelt, das den Anwender des Schweißverfahrens von der Definition der Schweißaufgabe über die Wahl geeigneter Prozessparameter und die Generierung des Schweißprogramms zur Durchführung der Schweißaufgabe bis hin zur Beurteilung der Nahtqualität unterstützt. Für eine FSW-Anlage konnte ein Konzept erstellt werden, welches dem Anwender die Möglichkeit gibt, ohne detaillierte Kenntnisse des FSW-Prozesses, leicht, schnell und zuverlässig ein Schweißprogramm, auch für komplexe Schweißnahtgeometrien, zu erstellen.

Für die Auswertung der Prozessantworten konnten im Bereich FSW erstmals fortgeschrittene Algorithmen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz eingesetzt werden. So wurde es möglich die Qualität der Nahtoberfläche vorherzusagen.

Gegen Projektende konnte ein weiterer modernen KI-basierter Optimierungsalgorithmus verwendet werden, um effizient neue Parametersätze für weitere Schweißaufgaben zu finden. Über die Möglichkeit, weitere Daten und Parameter in die eingebundene Prozessdatenbank hinzuzufügen, kann das System damit kontinuierlich erweitert und verbessert werden.

Die Ergebnisse zur effizienten Prozesseinstellung und Parameterfindung sind vor allem für KMU und auf das FSW spezialisierte Lohnschweißer interessant. Die Ergebnisse zur automatisierten Auswertung der Prozessantworten mittels KI vor allem für Großunternehmen mit Serienfertigung.