Experimentelle und numerische Untersuchung von Miniaturisierungseinflüssen bei Umformprozessen am Beispiel Mikro-Tiefziehen

In den letzten 10 Jahren ist durch das Bestreben zur Miniaturisierung von Bauteilen und Komponenten in allen industriellen Bereichen der Bedarf an metallischen Kleinund Kleinstteilen stetig gestiegen. Um diese Nachfrage zu bedienen, wurden in den vergangenen Jahren zumeist aufwendige und teure Herstellungsverfahren eingesetzt, so dass zunehmend die klassischen Umformverfahren, wie Biegen, Tiefziehen, Prägen, etc., zur Herstellung miniaturisierter Bauteile untersucht werden. Für die verschiedenen miniaturisierten Prüfverfahren und Umformprozesse sind bisher jedoch nur unzureichend allgemeingültige Gesetzmäßigkeiten bzw. die zugrundeliegenden physikalischen Mechanismen bekannt, um die beobachteten miniaturisierungsbedingten Effekte in hinreichend abgesichertem Maß zu erklären bzw. abzuschätzen. Mit fortschreitender Miniaturisierung werden unter anderem die folgenden Aspekte prozessübergreifend beobachtet: zunehmende Streuung in Bauteilgeometrie und Prozesskräften verstärkter Einfluss einzelner Gefügebestandteile aufgrund ihrer individuellen Eigenschaften, wie Orientierung, Größe, (chemische) Zusammensetzung, etc. Einflüsse durch die Änderung des Verhältnisses von Oberfläche zu Volumen In der vorliegenden Arbeit konnte für einige der genannten Punkte das Maß ihres Einflusses auf den Mikrotiefziehprozess abgeschätzt werden. Es konnte aufgezeigt werden, dass sich mit zunehmendem Verhältnis von Oberfläche zu Volumen die thermischen Verhältnisse im Bauteil signifikant ändern und in Abhängigkeit vom Werkstoffzustand nicht vernachlässigt werden sollten. Des Weiteren war es möglich den steigenden Einfluss von Kornorientierung und Korngröße prozessunabhängig, in verallgemeinerter Form abzubilden. Dazu wurde die Kornorientierung anhand des Taylorfaktors und die Korngröße anhand der Hall-Petch-Beziehung abgeschätzt und in Simulationsmodelle der Finiten-Elemente-Methode (FEM) übertragen. Die auf dieser Basis durchgeführten Berechnungen zeigen gute Übereinstimmungen mit den Experimenten und können herangezogen werden, um die Prozessauslegung zu verbessern.