SKZ – Das Kunststoff-Zentrum (Hrsg.), Christian Balzer, Jonathan Lambers, Marian Heller, Benjamin Baudrit, Eduard Kraus, Thomas Hochrein, Martin Bastian

Wärmeströme beim Heizelementschweißen von Kunststoffen

Messung, Modellierung und Qualitätssicherung


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ISBN:

978-3-8440-8705-5

Series:

SKZ – Forschung und Entwicklung
Herausgeber: SKZ - Das Kunststoff-Zentrum, FSKZ e. V.
Würzburg

Keywords:

Wärmetrom; Heizelement; Kunststoff; Schweißen; Maschinelles Lernen; Polypropylen; Polyvinylchlorid

Type of publication:

Reference books

Language:

German

Pages:

138 pages

Figures:

81 figures

Weight:

203 g

Format:

21 x 14,8 cm

Binding:

Paperback

Price:

85,60 € / 107,10 SFr

Published:

August 2022

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Abstract:

Im Rahmen des FloWeld-Projekts wurden Wärmestromsensoren in eine Heizelementstumpfschweißanlage für Kunststoffe integriert und für umfassende Versuchsreihen genutzt. Dabei wurden Korrelationen von gemessenen Wärmeströmen, Prozessparametern und den resultierenden Schweißnahtqualitäten untersucht. Die erzielten Ergebnisse zeigen, dass die Wärmestrommesstechnik komplementär zu bereits genutzter Prozessüberwachung, wie z. B. Druck- und Wegsensoren, in den Heizelementschweißprozess integriert werden kann. In vielen der betrachteten Fälle stimmte der gemessene Wärmeübertrag gut mit theoretischen Modellen aus der Literatur überein. Besonders sensibel reagierte der gemessene Wärmestrom auf Veränderungen der Heizelementtemperatur, der Kontaktzeit von Heizelement und Kunststoff sowie der Beschaffenheit der Kunststoffoberfläche. Detektierbare, mit dem Anpressdruck assoziierte Prozessfehler waren ein unvollständiger Kontakt von Heizelement und Kunststoff oder übermäßiger Quetschfluss bzw. Wulstbildung während der Angleichphase. Korrelationen des Wärmestromsignals waren im Falle des teilkristallinen Werkstoffs PP-H auch mit Hinblick auf die Schmelzeschichtdicke am Ende der Anwärmphase feststellbar. Hierbei konnte gezeigt werden, dass theoretische Modellierung, mikroskopische Vermessungen und gemessene Wärmeströme ein insgesamt stimmiges Bild ergeben, das dem bestehenden Prozessverständnis entspricht. Die im Projekt erhobenen Daten wurden außerdem für das Trainieren verschiedener maschineller Lernverfahren genutzt, die als Zielgröße den Schweißfaktor vorhersagen sollten. Als das Modell mit der höchsten Genauigkeit bzw. dem geringsten Fehler bei der Vorhersage stellte sich dabei der Random Forest heraus.

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