Kumulatives Walzplattieren – Bewertung der Umformeigenschaften mehrlagiger Blechwerkstoffe der ausscheidungshärtbaren Legierung AA6014

Kumulatives Walzplattieren – Bewertung der Umformeigenschaften mehrlagiger Blechwerkstoffe der ausscheidungshärtbaren Legierung AA6014 von Herrmann,  Jürgen
Das kumulative Walzplattieren ist ein bekanntes Verfahren zur Herstellung von Blechhalbzeugen mit ultrafeinkörnigem Gefüge. Vor dem Hintergrund des Leichtbaugedankens ist die erzielbare Festigkeitssteigerung ein bedeutender Vorteil. Der industriellen Umsetzung des Verfahrens stehen insbesondere fehlende Kenntnisse zum Werkstoffverhalten der hochfesten mehrlagigen Halbzeuge in Umformprozessen entgegen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Bewertung der Umformeigenschaften der ultrafeinkörnigen Aluminiumlegierung AA6014. Hierzu werden die resultierenden Werkstoffeigenschaften in Abhängigkeit der Prozessparameter der Halbzeugherstellung untersucht. Im Fokus steht ein neuer Ansatz zur Temperierung der Arbeitswalzen im Walzprozess. Anhand der formgebenden Prozesse Tiefziehen und Biegen werden die Umformeigenschaften sowie die Formgebungsgrenzen analysiert. Abschließend wird der bekannte Ansatz der Tailor Heat Treated Blanks-Technologie zur Erweiterung der Formgebungsgrenzen, infolge einer lokalen Kurzzeitwärmebehandlung, auf die mehrlagige, hochfeste Aluminiumlegierung AA6014 übertragen. Auf Basis der Ergebnisse dieser Arbeit wird die Leistungsfähigkeit der untersuchten Werkstoffe für den Einsatz in der Umformtechnik nachgewiesen. Die Erhöhung des Leichtbaupotentials durch eine signifikante Steigerung der spezifischen Festigkeit von Blechhalbzeugen kann einen Beitrag leisten, um den hohen Anforderungen an zu-künftige Mobilitätskonzepte gerecht zu werden.
Aktualisiert: 2020-10-22
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Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme

Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme von Herrmann,  Jürgen
Trotz zahlreicher industrieller Anwendungen ist der Entwurf wissensbasierter Systeme noch immer kein Routineprozeß. Dieses Buch zeigt, wie Techniken des maschinellen Lernens den gesamten Lebenszyklus einer Wissensbasis unterstützen können. Für jede Phase werden spezifische maschinelle Lernverfahren beschrieben und anhand von Beispielsystemen genauer dargestellt. Dabei wird nicht nur der bekannte "Flaschenhals" der Wissensakquisition thematisiert, sondern insbesondere auch die Wartung und die Revision einer Wissensbasis. Das Buch wendet sich an Entwickler wissensbasierter Systeme und an Anwender maschineller Lernverfahren und ist aufgrund seines didaktischen Aufbaus auch als Lehrbuch geeignet.
Aktualisiert: 2023-04-04
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