Sensorische Schleifspindel fühlt Prozesskräfte beim Werkzeugschleifen
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Berend Denkena
Berend Denkena, geb. 1959, ist Leiter des Instituts für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz Universität Hannover.
Heinrich Klemme, geb. 1987, leitet am IFW den Bereich Maschinen und Steuerungen.
Henning Buhl, geb. 1995, leitet am IFW die Abteilung Maschinenkomponenten.
Abstract
Um die Prozesskräfte bei Werkzeugschleifen zu messen, wird am Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz Universität Hannover eine sensorische Spindel entwickelt. In Kooperation mit dem Maschinenhersteller VOLLMER WERKE Maschinenfabrik GmbH wird auf deren Basis eine Online-Abdrängungskompensation beim Werkzeugschleifen erforscht, um den Einrichtaufwand durch den Verzicht einer Abstützlünette zu reduzieren und die Produktivität des Werkzeugschleifens zu steigern.
Abstract
In order to measure the process forces during tool grinding, a sensory spindle is being developed at the Institute of Manufacturing Technology and Machine Tools (IFW) in Hanover. In cooperation with the grinding machine manufacturer VOLLMER WERKE Maschinenfabrik GmbH, online displacement compensation during tool grinding is being researched using the sensory spindle. This can minimise the setup effort of a support steady rest and thus increase the productivity of tool grinding.
Hinweis
Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen von den Mitgliedern des ZWFAdvisory Board wissenschaftlich begutachteten Fachaufsatz (Peer-Review).
About the authors
Berend Denkena, geb. 1959, ist Leiter des Instituts für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz Universität Hannover.
Heinrich Klemme, geb. 1987, leitet am IFW den Bereich Maschinen und Steuerungen.
Henning Buhl, geb. 1995, leitet am IFW die Abteilung Maschinenkomponenten.
Danksagung
Das Transferprojekt „Produktivitätssteigerung beim Werkzeugschleifen mit Hilfe einer „Fühlenden Spindel“ wird gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 417859800. Die Autoren danken der DFG für die finanzielle Unterstützung zur Durchführung des Projektes. Des Weiteren danken die Autoren der VOLLMER WERKE Maschinenfabrik GmbH für die Unterstützung der Arbeiten.
Literatur
1 Boujnah, H.: Kraftsensitiver Spindelschlitten zur online Detektion und Kompensation der Werkzeugabdrängung in der Fräsbearbeitung. Dissertation, Leibniz Universität Hannover, Hannover 2019Suche in Google Scholar
2 Denkena, B.; Bergmann, B.; Teige, C.: Die Zukunft der Spanntechnik gestalten – Das IFW Hannover entwickelt im Projekt „TensorMill“ ein cyberphysisches Spannsystem. mav (2021) 6, S. 42–45Suche in Google Scholar
3 Tränkler, H.-R.; Reindl, L.-M.: Sensortechnik. Handbuch für Praxis und Wissenschaft. 2. Aufl., Springer-Vieweg-Verlag, Wiesbaden 2014 DOI:10.1007/978-3-642-29942-110.1007/978-3-642-29942-1Suche in Google Scholar
© 2022 Walter de Gruyter GmbH, Berlin/Boston, Germany
Artikel in diesem Heft
- Inhalt
- Editorial
- Ein Klima des ständigen Wandels
- Produktionsmanagement
- Datengetriebene Produktion zum Anfassen
- Maschinelles Lernen
- Human-in-the-Loop-Ansatz vereinfacht maschinelles Lernen für das Störungsmanagement
- VR-basierte Schulung
- Qualifikation von Maschinenbedienenden
- Assistenzsysteme
- Einsatz eines Sprachassistenzsystems in der Produktion
- Qualifizieren statt Dressieren?
- Operator 5.0: Intelligente Arbeitsergonomie im Automobilumschlag
- MTM-Analyse
- Automatisierte Erstellung von MTM-Analysen
- Nachhaltigkeit
- Sustainability Value – Ökologie und Ökonomie auf einen Blick
- Elektrische Antriebe
- Entwicklung eines Condition-Monitoring-Systems für Niederspannungsmotoren
- Federnde Rotorkomponenten für elektrische Antriebe
- Energiespeicherung
- Entwicklung einer autonomen Elektrodenbeschichtung
- Wirtschaftlichkeit
- Beherrschung von Nachfrageschwankungen durch Belastungsflexibilität
- Schleiftechnologie
- Sensorische Schleifspindel fühlt Prozesskräfte beim Werkzeugschleifen
- Digitalisierung
- Paperless Production in der Prozessindustrie
- Digitaler Zwilling
- Vorgehensmodell zur Erstellung Digitaler Zwillinge für Produktion und Logistik
- Künstliche Intelligenz
- Intelligente Schweißroboter
- Vorschau
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