Entwicklung eines Analyseverfahrens für die Auslegung von Zerspanungswerkzeugen

Diese Masterarbeit konzentriert sich auf die Entwicklung und Validierung einer datenbasierten Methode zur Konstruktion von Zerspanungswerkzeugen. Das Hauptziel bestand darin, Prozesskräfte und Leistungsanforderungen mit hoher Genauigkeit zu berechnen, um verbesserte und effizientere Werkzeugkonstruktionen zu ermöglichen. Traditionelle Methoden, wie das Kienzle-Modell, erfassen oft nicht die dynamischen Wechselwirkungen und komplexen Kinematiken moderner Zerspanungswerkzeuge. Diese Arbeit greift diese Herausforderungen auf, indem ein mathematisches Modell entwickelt wurde, das einen präziseren und zuverlässigeren Ansatz bietet. Ein zentraler Schwerpunkt lag auf der Positionierung der Schneideinsätze, die traditionell auf subjektiven Erfahrungen basierte und oft inkonsistent ist. Das neue Modell überwindet diese Einschränkungen, indem es eine strukturierte, datenbasierte Lösung bietet, die Reproduzierbarkeit und Optimierung gewährleistet. Das Modell wurde durch Simulationen und experimentelle Tests validiert, wobei Abweichungen von weniger als 5 % gegenüber den tatsächlich gemessenen Kräften und Leistungsdaten erzielt wurden. Die Methode wurde erfolgreich auf verschiedene Fräsoperationen angewendet, darunter Eck- und Planfräsen. Die Ergebnisse zeigten eine Reduzierung von Leistungsschwankungen. Diese erhöhte Stabilität verringert den Verschleiß und die Bruchgefahr der Werkzeuge und trägt zu niedrigeren Betriebskosten bei. Über diese unmittelbaren Anwendungen hinaus bietet die entwickelte Methode eine solide Grundlage für weitere digitale Innovationen in der Zerspanungsindustrie. Sie ermöglicht die Integration in digitale Werkzeuge wie CAM-Systeme und Schnittdatenrechner, wodurch Echtzeit-Datenanalysen und Prozessoptimierungen möglich werden. Diese Fortschritte bieten bedeutende Vorteile für Werkzeughersteller und die Zerspanungsindustrie, indem sie die Effizienz steigern, Kosten senken und den Übergang zu stärker digitalisierten Fertigungsumgebungen unterstützen. Die Ergebnisse dieser Masterarbeit zeigen das Potenzial datenbasierter Ansätze zur Revolutionierung der Zerspanungswerkzeugkonstruktion und legen den Grundstein für zukünftige Forschung und industrielle Anwendungen.