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Institute: search.filters.UBSInstitut.Graduate School of Excellence for Advanced Manufacturing Engineering (GSaME)Subject: search.filters.subject.620

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    Estimation of the depth limit for percussion drilling with picosecond laser pulses
    (2018) Förster, Daniel J.; Weber, Rudolf; Holder, Daniel; Graf, Thomas
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    Assessing fatigue life cycles of material X10CrMoVNb9-1 through a combination of experimental and finite element analysis
    (2023) Rahim, Mohammad Ridzwan Bin Abd; Schmauder, Siegfried; Manurung, Yupiter H. P.; Binkele, Peter; Dusza, Ján; Csanádi, Tamás; Ahmad, Meor Iqram Meor; Mat, Muhd Faiz; Dogahe, Kiarash Jamali
    This paper uses a two-scale material modeling approach to investigate fatigue crack initiation and propagation of the material X10CrMoVNb9-1 (P91) under cyclic loading at room temperature. The Voronoi tessellation method was implemented to generate an artificial microstructure model at the microstructure level, and then, the finite element (FE) method was applied to identify different stress distributions. The stress distributions for multiple artificial microstructures was analyzed by using the physically based Tanaka-Mura model to estimate the number of cycles for crack initiation. Considering the prediction of macro-scale and long-term crack formation, the Paris law was utilized in this research. Experimental work on fatigue life with this material was performed, and good agreement was found with the results obtained in FE modeling. The number of cycles for fatigue crack propagation attains up to a maximum of 40% of the final fatigue lifetime with a typical value of 15% in many cases. This physically based two-scale technique significantly advances fatigue research, particularly in power plants, and paves the way for rapid and low-cost virtual material analysis and fatigue resistance analysis in the context of environmental fatigue applications.
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    Process limits for percussion drilling of stainless steel with ultrashort laser pulses at high average powers
    (2022) Brinkmeier, David; Holder, Daniel; Loescher, André; Röcker, Christoph; Förster, Daniel J.; Onuseit, Volkher; Weber, Rudolf; Abdou Ahmed, Marwan; Graf, Thomas
    The availability of commercial ultrafast lasers reaching into the kW power level offers promising potential for high-volume manufacturing applications. Exploiting the available average power is challenging due to process limits imposed by particle shielding, ambient atmosphere breakdown, and heat accumulation effects. We experimentally confirm the validity of a simple thermal model, which can be used for the estimation of a critical heat accumulation threshold for percussion drilling of AISI 304 steel. The limits are summarized in a processing map, which provides selection criteria for process parameters and suitable lasers. The results emphasize the need for process parallelization.
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    Simulation of the fatigue crack initiation in SAE 52100 martensitic hardened bearing steel during rolling contact
    (2022) Dogahe, Kiarash Jamali; Guski, Vinzenz; Mlikota, Marijo; Schmauder, Siegfried; Holweger, Walter; Spille, Joshua; Mayer, Joachim; Schwedt, Alexander; Görlach, Bernd; Wranik, Jürgen
    An investigation on the White Etching Crack (WEC) phenomenon as a severe damage mode in bearing applications led to the observation that in a latent pre-damage state period, visible alterations appear on the surface of the raceway. A detailed inspection of the microstructure underneath the alterations reveals the existence of plenty of nano-sized pores in a depth range of 80 µm to 200 µm. The depth of the maximum Hertzian stress is calculated to be at 127 µm subsurface. The present study investigates the effect of these nanopores on the fatigue crack initiation in SAE 52100 martensitic hardened bearing steel. In this sense, two micro-models by means of the Finite Element Method (FEM) are developed for both a sample with and a sample without pores. The number of cycles required for the crack initiation for both samples is calculated, using the physical-based Tanaka-Mura model. It is shown that pores reduce the number of cycles in bearing application to come to an earlier transition from microstructural short cracks (MSC) to long crack (LC) propagation significantly.
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    Modell zum maschinellen Lernen von Wirkzusammenhängen bei der Holzverarbeitung auf Basis von online-erfassten Werkzeugmaschinendaten
    (Stuttgart : Fraunhofer Verlag, 2018) Lenz, Jürgen Herbert; Westkämper, Engelbert (Univ.-Prof. a. D. Dr.-Ing. Prof. E.h. Dr.-Ing. E.h. Dr. h.c. mult.)
    Aufgrund des immer härter werdenden globalen Wettbewerbs müssen produzierende Unternehmen, die auch in der Zukunft profitabel produzieren wollen, ihre Leistungsreserven nutzten. Die Möbelfertigung, die größte holzverarbeitende Industrie, besteht im Hauptprozess aus dem Fräsen von Holzwerkstoffen. Hierbei gibt es Leistungsreserven in der Einsatzplanung der Fräswerkzeuge. Gute Einsatzplanung ist die Voraussetzung für eine hohe Verfügbarkeit des Produktionssystems. Die Einsatzplanung wird durch Entwicklungen wie individuelle Möbelstücke, kleinere Losgrößen und neue Schneidstoffe erschwert. Die Herausforderung der Planungsunsicherheit beim Werkzeugeinsatz in der Holzbearbeitung wächst zusätzlich durch die größere Anzahl an industriell hergestellten Holzwerkstoffen mit jeweils unterschiedlicher Abrasivität. Dadurch wird die Bestimmung der Reststandzeit eines Werkzeuges erschwert. Zielsetzung dieser Arbeit ist die Planungssicherheit des Werkzeugeinsatzes durch eine exakte Planung des Werkzeugwechselfensters sowie durch Prognose der Reststandzeit zu erhöhen. Mithilfe dieser Prognose kann das gesamte Standvermögen des Werkzeuges verwendet werden. Das führt dazu, dass die Verfügbarkeit des Produktionssystems erhöht wird, da durch das Überschreiten der Werkzeugeinsatzgrenze bedingte Stillstände vermieden werden. Hierfür wurde ein Modell erstellt, das online erfasste Daten aus der Werkzeugmaschinensteuerung mit kontextbezogenen Informationen aus Datenbanken wie dem ERP-System und der Werkzeugverwaltung kombiniert. Aus diesen Informationen wird eine werkzeugspezifische Einsatzhistorie gebildet und mit gemessenen physikalischen Werten über den Werkzeugverschleiß und Kantenqualität des Werkstückes in Verbindung gebracht. Diese Verbindung von Bearbeitungshistorie und echten physikalischen Messgrößen bilden die Datenbasis für das maschinelle Lernen von Wirkzusammenhängen. Durch das Erlernen dieser Zusammenhänge kann die Reststandzeit eines Werkzeuges prognostiziert werden und somit die Planungsgenauigkeit des Werkzeugeinsatzes durch exakte Festlegung von Werkzeugwechselfenstern gesteigert werden. Zur Erprobung wurde das entwickelte Modell implementiert und seine Funktionsfähigkeit anhand einer Werkstoff-/Schneidstoffpaarung validiert. Diese Erprobung zeigte dass die Wirkzusammenhänge erlernt werden können.
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    Analytical model for the depth progress of percussion drilling with ultrashort laser pulses
    (2021) Holder, Daniel; Weber, Rudolf; Graf, Thomas; Onuseit, Volkher; Brinkmeier, David; Förster, Daniel J.; Feuer, Anne
    A simplified analytical model is presented that predicts the depth progress during and the final hole depth obtained by laser percussion drilling in metals with ultrashort laser pulses. The model is based on the assumption that drilled microholes exhibit a conical shape and that the absorbed fluence linearly increases with the depth of the hole. The depth progress is calculated recursively based on the depth changes induced by the successive pulses. The experimental validation confirms the model and its assumptions for percussion drilling in stainless steel with picosecond pulses and different pulse energies.
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    Many-scale investigations of the deformation behavior of polycrystalline composites: I - machine learning applied for image segmentation
    (2022) Schneider, Yanling; Prabhu, Vighnesh; Höss, Kai; Wasserbäch, Werner; Zhou, Zhangjian; Schmauder, Siegfried
    Our work investigates the polycrystalline composite deformation behavior through multiscale simulations with experimental data at hand. Since deformation mechanisms on the micro-level link the ones on the macro-level and the nanoscale, it is preferable to perform micromechanical finite element simulations based on real microstructures. The image segmentation is a necessary step for the meshing. Our 2D EBSD images contain at least a few hundred grains. Machine learning (ML) was adopted to automatically identify subregions, i.e., individual grains, to improve local feature extraction efficiency and accuracy. Denoising in preprocessing and postprocessing before and after ML, respectively, is beneficial in high quality feature identification. The ML algorithms used were self-developed with the usage of inherent code packages (Python). The performances of the three supervised ML models - decision tree, random forest, and support vector machine - are compared herein; the latter two achieved accuracies of up to 99.8%. Calculations took about 0.5 h from the original input dataset (EBSD image) to the final output (segmented image) running on a personal computer (CPU: 3.6 GHz). For a realizable manual pixel sortation, the original image was firstly scaled from the initial resolution 1080x1080 pixels down to 300x300. After ML, some manual work was necessary due to the remaining noises to achieve the final image status ready for meshing. The ML process, including this manual work time, improved efficiency by a factor of about 24 compared to a purely manual process. Simultaneously, ML minimized the geometrical deviation between the identified and original features, since it used the original resolution. For serial work, the time efficiency would be enhanced multiplicatively.
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    Mehrskalige Simulation von synthetischem Filtermaterial im rotativen Verarbeitungsprozess
    (2023) Höss, Kai; Schmauder, Siegfried (Prof. Dr. rer. nat. Dr. h.c.)
    Die vorliegende Arbeit erforscht simulativ das elastisch-plastische Verformungsverhalten von Polymerfaser-basierten Filtermedien im rotativen Verarbeitungsprozess. Die Berücksichtigung des anisotropen Materialverhaltens des Fasernetzwerks unter Zug, Druck und Schub ist hierbei essenziell. Eine 3D-Materialprüfungsreihe charakterisiert das Materialverhalten des porösen und faserigen Materials und dient dazu, erstmals das elastisch-plastische Verformungsverhalten von Filtermedien in allen drei Raumrichtungen und unter den Hauptlastfällen Zug, Druck und Schub umfassend zu untersuchen. Nach der Materialcharakterisierung wird ein robustes Mikrostruktursimulationsmodell entwickelt, das die Vorhersage des elastisch-plastischen Verhaltens von polymerbasierten Filtermedien ermöglicht. Besonderes Augenmerk liegt auf der Mikrostrukturanalyse und der Auswahl repräsentativer Volumenelemente. Das Modell wird anhand von Materialprüfungsergebnissen validiert. Die Mikrostruktursimulation liefert Erkenntnisse über die effektiven mechanischen Eigenschaften, die in einer Prozesssimulation des rotativen Verarbeitungsprozesses auf der Kontinuumsebene genutzt werden.
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    Inversely 3D-printed β-TCP scaffolds for bone replacement
    (2019) Seidenstücker, Michael; Lange, Svenja; Esslinger, Steffen; Latorre, Sergio H.; Krastev, Rumen; Gadow, Rainer; Mayr, Hermann O.; Bernstein, Anke