OptiWAL - Simulations- und KI-gestützte Optimierung des Widerstandspunktschweißens hochfester Aluminiumlegierungen für die Fertigung von Leichtbau-Fahrzeugkarosserien

Abstract

Die Automobilindustrie setzt zunehmend auf Leichtbau, um Fahrzeuggewicht und damit CO₂-Emissionen und Energieverbrauch zu reduzieren. Hierbei werden zunehmend Werkstoffe mit höhererspezifischer Festigkeit eingesetzt. In diesem Zusammenhang kommen neben hochfesten und pressgehärteten Stählen besonders hochfeste Aluminiumlegierungen zum Einsatz. Eine zentrale Herausforderung ist dabei das prozesssichere Fügen hochfester Aluminiumlegierungen mittels Widerstandspunktschweißen (WPS) möglichst ohne Festigkeitseinbußen, da die Prozessfähigkeit beim Schweißen von Aluminium insgesamt signifikant geringer ist im Vergleich zu Stahl und sehr viel stärker von den Werkstoffeigenschaften der Fügepartner abhängt. Insbesondere wegen unzureichender Elektrodenstandmengen und komplizierter Vorbehandlung der Aluminium-Werkstoff-Oberflächen (Oxidschicht) war die Bedeutung des WPS im Karosserie- bau durch verstärkten Einsatz der mechanischen Fügetechnik in der Vergangenheit zurückgegangen. Neuere Entwicklungen (Passivierung der Oberfläche, hochpräzise Stromquellen, digitale Steuerungen bzw. Regelungen und Elektrodenbearbeitungsgeräte) verschaffen dem WPS von Aluminiumlegierungen heute wieder eine große ökonomische und vor allem ökologische bBedeu-tung. Ziel des Projekts ist es, den Schweißprozess daten- und simulationsgestützt zu optimieren, um die Qualität und Festigkeit der Schweißverbindungen zu verbessern und das Leichtbau- potential von Aluminium besser auszuschöpfen. Dafür sind die Versuchsdaten zu erfassen, die in einer Datenbank strukturiert gespeichert und für Methoden des maschinellen Lernens (ML) und der Finiten-Elemente (FE) genutzt werden. Damit können Modelle entwickelt werden, um Vorhersagen über die zu erwartenden Eigenschaften (Punktdurchmesser, Schweißbarkeit, Festigkeiten) der Fügeverbindung zu treffen. Daraus lässt sich ein grundlegendes Verständnis der Physik des Prozesses und der Bedeutung einzelner Einflussgrößen schaffen. Dies er- möglicht eine zielgerichtete Verfahrenserweiterung und somit eine Stabilisierung der Prozesssicherheit. Die Aufgabenstellung des Vorhabens war somit die Entwicklung einer vollautomatisierten Produktions- und Prüfanlage, welche die simulations- und KI-gestützte Datenverarbeitung und Charakterisierung hochfester Aluminiumlegierungen ermöglicht. Hierbei sollen als Prüftechnik Systeme zur zerstörungsfreien (Ultraschallanlage, kamerabasierte Systeme) sowie zer- störenden (Scherzugprüfanlage) Erfassung von Qualitätsmerkmalen beim WPS entwickelt und in die vollautomatisierte Roboteranlage integriert werden. Diese Prüfdaten sowie weitere Prozessdaten aus dem Schweißprozess sollen in einem übergeordneten Datenspeichersystem gespeichert werden. Damit lassen sich systematisch Versuche mit unterschiedlichen Prozessparametern automatisiert durchführen und die entstandenen Daten mithilfe von KI analysieren und für Vorhersagen nutzen. So kann der experimentelle Aufwand deutlich reduziert und eine Grundlage für robuste, übertragbare und industrielle Leichtbaulösungen geschaffen werden.