Orthogonale Zerspanung
Finite-Elemente-Modellierung und statistische Taguchi-Optimierung
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Mit dem Aufkommen leistungsfähiger Computer hat die numerische Modellierung von Fertigungsprozessen stark an Bedeutung gewonnen. Als numerische Modellierungstechnik ist die Finite-Elemente-Methode (FEM) eine der wichtigsten Techniken, die Ingenieure einsetzen, um viele schwer zu lösende physikalische und mechanische Probleme zu simulieren. Die Zerspanung gilt als ein extremes Problem, da es für jedes physikalische Gerät nahezu unmöglich ist, genau zu bestimmen, was in den Kontaktbereichen zwischen Werkzeug und Span passiert. Andererseits ist die Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE...
Mit dem Aufkommen leistungsfähiger Computer hat die numerische Modellierung von Fertigungsprozessen stark an Bedeutung gewonnen. Als numerische Modellierungstechnik ist die Finite-Elemente-Methode (FEM) eine der wichtigsten Techniken, die Ingenieure einsetzen, um viele schwer zu lösende physikalische und mechanische Probleme zu simulieren. Die Zerspanung gilt als ein extremes Problem, da es für jedes physikalische Gerät nahezu unmöglich ist, genau zu bestimmen, was in den Kontaktbereichen zwischen Werkzeug und Span passiert. Andererseits ist die Versuchsplanung (Design of Experiments, DoE) eine Sammlung statistischer Techniken, die darauf abzielen, die Anzahl der Experimente mit den geringsten nachteiligen Auswirkungen auf das Endergebnis des gesamten Versuchsaufbaus zu reduzieren. Orthogonale Arrays sind Beispiele für ausgeglichene Matrizen, die von der Taguchi-Methode übernommen wurden, um die Versuchsabläufe wirtschaftlich zu optimieren. Dieses Buch verbindet FEM und statistische Taguchi-Optimierung, um orthogonale Schneidvorgänge mit Hilfe der Deform 2D-Software zu optimieren. Die Ergebnisse dieses Buches sollen Ingenieuren dabei helfen, die Möglichkeiten der Kopplung von FEM und Taguchi-Methode bei der Optimierung eines der extremsten Szenarien von Fertigungsprozessen hervorzuheben.
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