Die vorliegende Arbeit beinhaltet die Entwicklung von Methoden zur verbesserten Vorhersage und Bewertung der Qualitätskriterien rollgefalzter Karosserieanbauteile.
Basierend auf dem Stand der Technik wird aufgezeigt, dass insbesondere die Abbildung der Rollfalzbahn in der Rollfalzsimulation verbessert werden kann, da die Robotertechnik – einschließlich Bahnplanung und Robotersteifigkeit
– bisher nicht betrachtet wurde. Anhand experimenteller Untersuchungen werden zunächst die Einflüsse der Robotertechnik auf die Rollfalzbahn und die Qualitätskriterien dargestellt. Diese sind Grundlage zur Weiterentwicklung der Rollfalzsimulation. Es werden Schnittstellen und Modelle entwickelt, um die Bahnplanung und die Robotersteifigkeit
in der Rollfalzsimulation berücksichtigen zu können.
Zur Bewertung der für die Spaltanmutung relevanten Qualitätskriterien werden zudem Methoden vorgestellt, die sowohl Mess- als auch Simulationsdaten objektiv auswerten. Die im Ergebnis der Arbeit entwickelten Methoden zeigen neue Anwendungsfelder der Rollfalzsimulation auf, sodass die Entwicklung eines Rollfalzprozesses im Automobilbau effizienter
gestaltet werden kann.
The following thesis contains the development of improved methods to predict and evaluate quality criteria of roller hemmed car body hang-on parts. Based on the state of the art, it is shown that especially the process influences of robot technology can be optimized considered in roller hemming simulation. Therefore, first of all experimental investigations examine the influence of robot rigidity and robot path planning.
By linkage the numerical roller hemming simulation and the robot simulation, methods are developed to convert roller paths between the software systems. To quantify the quality criteria of gap appearance, methods are presented to analyse measured and simulated data.
As result of the work new fields of application for roller hemming simulation are presented. This leads to a more efficient development of roller hemming processes in automotive industry.
Aktualisiert: 2020-12-01
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