Am 6. und 7. November fand in Garching bei München die VDI-Fachtagung Wellen und Welle-Nabe-Verbindungen statt, bei der das IKAT mit mehreren Vorträgen und Postern die Tagung maßgeblich prägen konnte. Die Vorträge des IKAT umfassten Themen wie Reibwertermittlung, Reibkorrosion, Rändelpressverbindung sowie sensorintegrierte Maschinenelemente. Ein weiterer Höhepunkt der Veranstaltung war die Firmenbesichtigung bei MAN. Wir danken dem VDI für die Organisation der Tagung und den spannenden wissenschaftlichen Austausch!

Die Fachgruppe Nachhaltige Produkte begrüßt Herrn Stahr als neuen Mitarbeiter. Sein Themengebiet ist die Anwendung von künstlicher Intelligenz insbesondere des Deep Learnings im Optimierungs- und Konstruktionsprozess. Dabei soll die künstliche Intelligenz zum einen unterstützende Aufgaben bewältigen als auch selbstständig Geometrien erzeugen. Herr Stahr studierte an der TU Chemnitz im Bachelor Maschinenbau und im Master Sports Engineering. Bereits während des Studiums arbeitete Herr Stahr als Hiwi im Bereich CAD und Programmierung am Lehrstuhl mit. Seine Masterarbeit im Forschungsfeld „Erstellung selektiv nachgiebiger Mechanismen durch Deep Learning Netzwerke“ bildet die Grundlage für seine folgenden Forschungsprojekte. Herzlich Willkommen am IKAT Herr Stahr.

Wir gratulieren Frau Seltmann zur erfolgreichen Promotion in dem Thema: „Topologieoptimierung von pfadgenerierenden nachgiebigen Mechanismen mit selektiver Nachgiebigkeit und mehrfachem Pseudolaufgrad.“ In einem kurzweiligen Vortrag wurde ein neuer Optimierungsansatz für nachgiebige Mechanismen vorgestellt. Frau Seltmanns Forschung bietet wichtige Erkenntnisse für die Entwicklung innovativer Lösungen in der Konstruktionstechnik. Die Ergebnisse ihrer Arbeit könnten wesentliche Impulse für zukünftige Entwicklungen in diesem Bereich liefern. Wir gratulieren Frau Seltmann zu diesem bedeutenden Erfolg und freuen uns auf die weitere Verbreitung ihrer Forschungsergebnisse.

Inhaltverzeichnis

1   AI in Design
2   Welle-Nabe-Verbindungen
3   Reibkorrosion
4   Gleitlager
5   Nachgiebige Mechanismen
6   Festigkeit von Verzahnungen
7   Reibwertverhalten
8   Nachhaltige Produkte

Das tiefe Lernen (DL) und die künstlichen neuronalen Netze (ANN) gehören beide zum Bereich des maschinellen Lernens (ML), der wiederum der KI zugeordnet ist. ANNs sind in der Lage, komplexe Zusammenhänge zu erlernen und auszuführen, was in den letzten Jahren zu bemerkenswerten Ergebnissen geführt hat.

Die zulässigen Beanspruchungen von ausgewählten Welle-Nabe-Verbindungen (Kegel-, Zylinderpressverband sowie Passfeder-, Rändel-, Polygonverbindung, etc.) werden im Bereich der Dauer-, Zeit- und Betriebsfestigkeit seit Jahrzehnten schwerpunktmäßig am IKAT untersucht. Dabei wird des Verhalten sowohl unter einzelnen Belastungen (Biegung, Torsion) wie auch kombinierten dynamischen Lasten analysiert.

Im Kontakt verschiedener Bauteile initiieren Verformungen in Verbindung mit dem vorherrschenden Fugendruck den Schädigungsprozess der Reibdauerermüdung (Reibkorrosion). Aktuelle Forschungsaktivitäten am Institut konzentrieren sich auf die grundlagenorientierte Erforschung des Schadensphänomens Reibkorrosion und verfolgen die Zielstellung der Erarbeitung eines wirkungskonformen Berechnungsverfahrens.

Wachsender ökologischer und ökonomischer Druck führt in der Entwicklung der Gleitlager zu immer höheren und komplexeren Beanspruchungen. Die Forschung am Institut beschäftigt sich daher vorrangig mit der Untersuchung und Entwicklung von alternativen Gleitwerkstoffen und dem Einfluss geometrischer Abweichungen. Der Schwerpunkt der Untersuchungen liegt im Verschleißverhalten bei unterschiedlichsten Betriebsbedingungen (Partikel, Mischreibung, Hydrodynamik).

Während konventionelle Mechanismen ihre Verformbarkeit den gleitenden oder rollenden Schnittstellen in den Gelenken verdanken, erfüllen nachgiebige Mechanismen ihre Funktion durch elastische Dehnungen an Stellen, die beim Entwurf bewusst flexibel gestaltet werden. Dieses Funktionsprinzip ermöglicht neuartige, formadaptive Strukturen, welche beispielsweise in der Softrobotik oder bei formvariablen Tragflächen Anwendung finden können. Die Professur setzt hierbei den Forschungsschwerpunkt auf optimierungsbasierte Synthesemethoden.

Die Festigkeitsuntersuchungen fokussieren auf die Zahnfußtragfähigkeit von Schneckenradgetrieben. Die Herausforderung zur numerischen Abbildung liegt in der komplexen Geometrie und im speziellen Werkstoff Bronze.

Der Haftreibwert (auch: Reibbeiwert oder Reibungszahl) ist als eine Systemgröße mit einer Vielzahl beeinflussender Parameter zu verstehen. Um bestehende Potentiale in reibschlüssigen Verbindungen (u. a. Schrauben-, Flansch-, Pressverbindungen) zu nutzen, ist eine experimentelle Untersuchung unerlässlich. Mit Hilfe standardisierter Prüfverfahren an Modellproben werden an der Forschungsstelle verschiedenste tribologische Konfigurationen hinsichtlich ihres Übertragungsverhaltens betrachtet. Ein Hauptforschungsgebiet ist dabei die Synthese neuer Auslegungs-/Auswahlwerkzeuge für reibwerterhöhende Maßnahmen (z. B. Mikro-/Laserstrukturen, Hartpartikel, Beschichtungen) für statische und dynamische Belastungsfälle.

Wie lässt sich Nachhaltigkeit in der Produktentwicklung schon gleich zu Beginn mit Denken? Wie lassen sich Grundprinzipien der Nachhaltigkeit: Menschenrechte, Kreislaufwirtschaft, Natur- und Ressourcenschutz und betriebswirtschaftliche Tragfähigkeit in Produkten verankern? Welche Methoden und Fähigkeiten benötigen Entwickler, Konstrukteure und Manager zur Umsetzung nachhaltiger Produkte in ihrer ganzen Komplexität?