Ermittlung von CMC-Schleifprozessen mit reduzierter Werkstückschädigung durch datengetriebene Prozessanalyse

 

Keramische Faserverbundwerkstoffe (CMCs) sind innovative Werkstoffe mit hohem Wachstumspotential in der Luft- und Raumfahrtindustrie. Aufgrund der herstellungsbedingten Formungenauigkeiten ist in vielen Fällen eine schleiftechnische Bearbeitung der Bauteile auf Endmaß erforderlich. Der Einfluss der Prozesseingangsgrößen beim Schleifen (Schleifprozessparameter, Schleifwerkzeug) und der Faserorientierung der Bauteile auf das Zerspanungsverhalten dieser Verbundwerkstoffe und die daraus resultierenden Oberflächenqualitäten der Bauteile wurde bisher nur unzureichend untersucht. Aufgrund der mangelnden Kenntnisse des werkstoffspezifischen Zerspanungsverhaltens ist die reproduzierbare Schleifbearbeitung schädigungsfreier faserverstärkter Nichtoxidkeramiken nur eingeschränkt möglich. Hierdurch entstehen hohe Kosten in der Bauteilendprüfung und schleifbearbeitungsbedingter Ausschuss.

Die Erfassung und Auswertung von Schleifprozessdaten aus den Maschinenantrieben und externen Sensoren bietet das Potenzial zur Identifikation von Schädigungen während der Schleifbearbeitung. Dabei ermöglichen Modelle des maschinellen Lernens sowohl die Einteilung der Bauteile in Qualitätsklassen als auch die Bewertung anhand konkreter Schädigungsparameter.

Das Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer Methode zur datengetriebenen Schädigungsidentifikation beim Schleifen von CMCs, Damit soll ermöglicht werden, die Prozessauslegung zu optimieren und Ausschuss zu reduzieren.