AMAvia - Intelligente Frästechnologien für geometrieindividuelle mittels Laser-Lichtbogen-Hybrid Additive-Manufacturing (LLHAM) gefertigte Titan- und Aluminium-Großstrukturen

Abstract

Forschungsprojekt widmete sich der Entwicklung und Optimierung der spanenden Bearbeitung als integralem Bestandteil einer ressourcenschonenden additiven Prozesskette. Ziel war es, die subtraktive Fertigung präzise auf die spezifischen Eigenschaften additiv gefertigter Halbzeuge auszulegen und deren inhärente Herausforderungen sowie Potenziale zu adressieren. Im Fokus standen dabei folgende Kernproblematiken und Lösungsansätze:

Kompensation prozesskraftinduzierter Verformungen Minimierung eigenspannungsbedingten Verzugs Erschließung kostengünstiger Bearbeitungslösungen Das Forschungsprojekt hat seine übergeordneten Ziele, die Entwicklung intelligenter Frästechnologien für die Bearbeitung von mittels AM gefertigten Titan- und Aluminium-Großstrukturen, in weiten Teilen erfolgreich erreicht. Es wurden innovative Lösungen zur Optimierung der komplexen Zerspanprozesse erarbeitet, die ein erhebliches Potenzial aufweisen, die Effizienz, Präzision und Wirtschaftlichkeit in der additiv-subtraktiven Fertigung speziell für die anspruchsvollen Anforderungen der Luftfahrtindustrie signifikant zu steigern. Die entwickelten Werkzeuge, insbesondere der Einsatz von Schaftfräsern mit progressivem Drallwinkel, ZrN-Beschichtung und Freiflächenstützfasen demonstrierte eine Reduktion von Maßfehlern, Erhöhung der Standzeit und Absicherung der Prozessstabilität im Vergleich zu konventionellen Werkzeugen bei der spanenden Bearbeitung dünnwandiger Strukturen. Die erfolgreiche Implementierung der Online-Verformungskompensation ermöglichte eine Reduktion des Maßfehlers um ca. 70 %, was den Bedarf an kostenintensiver Nachbearbeitung reduziert. Die detaillierten Untersuchungen zur robotergestützten Aluminiumbearbeitung lieferten Erkenntnisse zur Optimierung von Prozessparametern und der spezifischen Werkzeugauswahl unter Berücksichtigung der dynamischen Stabilität des Bearbeitungssystems. Die Arbeiten im Bereich der digitalen Prozesskette, speziell die Entwicklung der Modelle zur Prozesskraftsimulation, sowie Simulation der elastischen Rückfederung nachgiebiger Strukturen und die Integration der Online-Verformungskompensation in Siemens NX, legen den Grundstein für eine verbesserte digitale Fertigungsplanung. Die gewonnenen detaillierten Erkenntnisse zu den spezifischen Qualifizierungsanforderungen für additiv gefertigte Luftfahrtstrukturbauteile tragen maßgeblich dazu bei, die notwendigen industrieweiten Standards für die erfolgreiche und sichere Integration additiv-subtraktiver Fertigungsprozesse in die hochregulierte Luftfahrtindustrie zu definieren und zu etablieren.

This research project focused on the development and optimization of machining as an integral part of a resource-efficient additive process chain. The aim was to precisely tailor subtractive manufacturing to the specific properties of additively manufactured semi-finished products and to address their inherent challenges and potentials. The following core problems and solution approaches were the focus:

Compensation of process force-induced deformations Minimization of residual stress-related distortion Development of cost-effective machining solutions The research project largely achieved its overarching goals of developing intelligent milling technologies for the machining of AM-manufactured titanium and aluminum large structures. Innovative solutions for optimizing complex cutting processes were developed, showing significant potential to increase efficiency, precision, and economy in additive-subtractive manufacturing, especially for the demanding requirements of the aerospace industry. The developed tools, particularly the use of end mills with progressive helix angles, ZrN coating, and flank wear lands, demonstrated a reduction in dimensional errors, extended tool life, and improved process stability compared to conventional tools when machining thin-walled structures. The successful implementation of online deformation compensation enabled a dimensional error reduction of approximately 70%, thus reducing the need for costly rework. The detailed investigations into robot-assisted aluminum machining provided insights for optimizing process parameters and specific tool selection, considering the dynamic stability of the machining system. The work in the field of the digital process chain, especially the development of models for process force simulation, as well as the simulation of elastic springback of flexible structures and the integration of online deformation compensation in Siemens NX, lays the foundation for improved digital manufacturing planning. The detailed insights gained into the specific qualification requirements for additively manufactured aerospace structural components significantly contribute to defining and establishing the necessary industry-wide standards for the successful and safe integration of additive-subtractive manufacturing processes in the highly regulated aerospace industry.