Die dynamische Stabilität eines Fräsprozesses wird sowohl von Zerspanparametern als auch von strukturell-mechanischen Eigenschaften des Fräswerkzeugs bestimmt. In der Zerspanung werden die Eigenschaften der Werkzeugschneide durch tribologische Beanspruchungen verändert, woraus ein instationäres Systemverhalten resultiert. Folglich können im Einsatzverlauf dynamisch instabile Prozesszustände auftreten, die den Werkzeugverschleiß drastisch erhöhen und sich nachteilig auf die Fertigungsqualität auswirken. Eine Verschleißschutzschicht aus z. B. TiAlN oder TiAlSiN wirkt sich verschleiß-mindernd aus. Ein grundlegendes und ganzheitliches Verständnis zum instationären Systemverhalten beschichteter Fräswerkzeuge und dessen Einfluss auf die dynamische Prozessstabilität soll eine effiziente und resiliente Prozessauslegung ermöglichen.

In dem Projekt werden durch den Einsatz einer mehrskaligen Greybox-Modellierung Messdaten des stationären und instationären Systemverhaltens zur Abbildung der chemischen und mechanischen Verschleißinitiierung und         -entwicklung beschichteter Fräswerkzeuge hinsichtlich des dynamischen Einlaufverhaltens genutzt. Die prozessorientierte Auslegung der Schneid­kantenpräparation sowie die PVD-Beschichtung mit TiAlN- und TiAlSiN-Dünnschichten berücksichtigen hierbei etablierte Werkzeugkonzepte für Fräsprozesse. Mit parametrisch-breitbandigen Messungen wird das Verschleiß­verhalten der beschichteten Werkzeugschneiden orts- und zeitaufgelöst in Abhängigkeit vom Lastkollektiv quantifiziert. Die angestrebte Greybox-Modellierung basiert auf (i) Daten aus Operando- und In-Situ-Messungen des instationären Systemverhaltens sowie Ex-situ-Analysen des Vorher- und Nachherzustands der Fräswerkzeuge, die mittels künstlicher neuronaler Netze ausgewertet werden, und (ii) bekannten physikalischen sowie werkstoff- und produktionstechnologischen Kausalitäten. Durch die interdisziplinäre Zusam­menarbeit an der TU Dortmund zwischen Prof. Dr. Dirk Biermann, Dr. Jörg Debus und Prof. Dr. Wolfgang Tillmann fließt Fachwissen aus den Bereichen der Zerspanungstechnologie, Laserspektroskopie und multi­parametrischen Oberflächenanalytik wie auch Dünnschichttechnologie in die über eine gemeinsame Plattform laufende Greybox-Modellierung ein. Dabei werden der Versagensbeginn, Verschleißfortschritt und das Einsatzzeitende der TiAlN- und TiAlSiN-beschichteten Werkzeuge mit hinreichender Sicherheit identifiziert und prognostiziert.

Das verbesserte Verständnis zum Systemverhalten ermöglicht die Entwicklung grundlegender Strategien zur Steigerung der Standzeit, Prozessstabilität und -effizienz im Hinblick auf eine hohe Fertigungsqualität und Produktivität. Dabei dienen die interdisziplinär erarbeiteten Erkenntnisse und modellbasierten Prognosen zur resilient optimierten Auslegung der Fräsprozesse.