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Einfluss des Bauteilverzugs auf Form- und Lagetoleranzen

Anwendung eines neuartigen Ansatzes zur Berücksichtigung des Bauteilverzugs infolge von Einspannkräften bei Materialabtragssimulationen mithilfe von FE-Software
  • Christian Brecher , Marcel Fey und Matthäus Loba
Veröffentlicht/Copyright: 2. Dezember 2019
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Kurzfassung

Die Vorhersage von Bauteiltoleranzen vor Fertigungsbeginn beim Fräsen kann zu einem Wettbewerbsvorteil von zerspanenden Unternehmen führen. Unter der Berücksichtigung unterschiedlicher Faktoren, wie z. B. Maschine, Werkzeug, Werkstück und Aufspannsituation, lassen sich Materialabtragssimulationen verbessern. Mithilfe einer Zerspansimulation soll vor Fertigungsbeginn eine solche Toleranzverletzung vermieden werden. Dieser Beitrag befasst sich mit dem Einfluss des Bauteilverzugs infolge der Einspannkräfte auf Form- und Lagetoleranzen. Insbesondere der Einfluss auf die Positionsgenauigkeit sowie die Rundheit werden für die endkonturnahe Bearbeitung betrachtet.

Abstract

The prediction of workpiece tolerances before the start of production in milling can lead to a competitive advantage of machining companies. Taking into account different factors such as machine, tool, workpiece and clamping situation, material removal simulations can be improved. With the help of a machining simulation, a tolerance violation should be avoided before the start of production. This article deals with the influence on geometric tolerances of the workpiece deformation due to clamping forces. In particular, the influence on the position accuracy and the roundness is considered for the near shape processing.


Prof. Dr.-Ing. Christian Brecher, geb. 1969, ist Universitätsprofessor an der RWTH Aachen und Mitglied des Direktoriums des Werkzeugmaschinenlabors WZL der RWTH Aachen sowie des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnologie (IPT) in Aachen. Er leitet den Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen.

Dr.-Ing. Marcel Fey, geb. 1982, ist Oberingenieur der Abteilung Maschinendatenanalyse und NC-Technik am Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen des Werkzeugmaschinenlabors WZL der RWTH Aachen unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Christian Brecher.

Matthäus Loba, M. Sc., geb. 1993, ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Gruppe Digitale Prozesskette und Datenanalyse der Abteilung Maschinendatenanalyse und NC-Technik am Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen (Prof. Dr.-Ing. Christian Brecher) des Werkzeugmaschinenlabors WZL der RWTH Aachen.


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Online erschienen: 2019-12-02
Erschienen im Druck: 2019-11-28

© 2019, Carl Hanser Verlag, München

Artikel in diesem Heft

  1. Editorial
  2. KI – eine günstige Alternative?
  3. Inhalt/Contents
  4. Inhalt
  5. Fabrikplanung
  6. Dimensionierung der Werksgröße mittels Methoden der Digitalen Fabrik
  7. Prozessplanung
  8. Berücksichtigung von Oberflächeneigenschaften in der CAD/CAM-Kette
  9. Process Mining
  10. Process Mining im Prototypenbau
  11. Wertstromanalyse
  12. Automatisierte Wertstromanalyse auf Basis mobiler Sensornetzwerke
  13. Wertstromsimulation
  14. Wertstrombasierte Erstellung von Simulationsmodellen
  15. Ganzheitliche Produktionssysteme
  16. Nachhaltiges Fehlermanagement in Ganzheitlichen Produktionssystemen der Luftfahrtzulieferindustrie
  17. Das neu(nt)e Gestaltungsprinzip im Ganzheitlichen Produktionssystem
  18. Variabilität
  19. Einfluss und Ursachen von Variabilität in der kunden-auftragsspezifischen Produktion
  20. Problemlösung
  21. A3- versus 8D-Report
  22. Konfigurations Management
  23. Methodik zur Bestimmung von Starting Solutions im B2B-Kontext
  24. Produktivität
  25. Produktivitätserhöhung in der Automobilfertigung
  26. MRK-Systeme
  27. Simulationsgestützte arbeitswissenschaftliche Bewertung von MRK-Arbeitsplätzen
  28. Hybride Fertigung
  29. HybridCAM: Durchgängiger Informationsfluss in der hybriden Fertigung
  30. Bauteilverzug
  31. Einfluss des Bauteilverzugs auf Form- und Lagetoleranzen
  32. Adaptives Kühlsystem
  33. Adaptives Kühlsystem mit thermoelektrischen Generatoren
  34. Studie
  35. IoT: Wo steht die deutsche Industrie?
  36. Digitalisierung
  37. Digitalisierung des Änderungsmanagements
  38. Digitale Transformation
  39. Digitale Transformation von Unternehmen
  40. Unternehmensqualifizierung für die Digitale Transformation
  41. Digitale Vernetzung
  42. Nutzung von Vernetzungsplattformen in der Innovationsarbeit
  43. Maschinelles Lernen
  44. Merkmalsbasierte Qualitätsprädiktion durch maschinelles Lernen
  45. Vorschau/Preview
  46. Vorschau
Heruntergeladen am 13.9.2025 von https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.3139/104.112181/html
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