Ett ramverk för fysikbaserad uppskattning av verktygsförslitning i skärande bearbetning

Framtidens hållbara bearbetningsprocesser kräver tillförlitliga prediktiva modeller och simuleringsverktyg för att hantera variationer mellan batcher i produktionslinjer. Avvikelser i materialegenskaperna även inom standardspecifikationen, leder till stora problem t ex vid korrekt planering av verktygsbyten och utförande av bearbetning under optimala förhållanden. Förbättrade verktygsbytesintervall öppnar upp för längre produktiv tid (mervärde) i produktionen, vilket leder till högre totalutrustningseffektivitet (OEE), ett för branschen viktigt mätetal inom ”lean” och ”hållbar tillverkning”. Resultaten av WEAR-FRAME-projektet består i utvecklingen av en plattform för modellering av utvecklingen av verktygsförslitage vid bearbetning och slipning, med vilken effekterna av fluktuationer mellan partier av material till följd av stålproduktion och efterföljande processer såsom smide och värmebehandling kan registreras. WEAR-FRAME under ledning av Chalmers tekniska högskola integrerar resultat från flerskaliga material- och processimuleringar inklusive täthetsfunktionalteorin (DFT), termodynamiska materialmodeller (CALPHAD), semi-analytiska och finita element (FE)-metoder med avancerade maskininlärningsalgoritmer (ML), för att leverera ett robust och mångsidigt pilotprogramvarupaket som ger slutanvändare möjlighet att med en bättre processplanering minska de negativa effekterna av materialvariationer i produktion t.ex. störningarna orsakade av oförutsägbart materialbeteende och ger verktygstillverkare ett digitalt verktyg för produktutveckling och skärdatarekommendation för befintliga stålkvaliteter som används för tillverkning av kugghjul och vevaxlar.

Vinnovas dnr: 2020–05179