de.wedoany.com-Bericht: Ein Forscherteam unter der Leitung von Kyung Mun Min und Seonghwan Choi von der Abteilung für Materialverarbeitungsforschung am Koreanischen Institut für Materialwissenschaften (KIMS) hat ein neues Analysemodell entwickelt, das allein anhand der Mikrostrukturinformationen von Metallmaterialien das anisotrope mechanische Verhalten von Blechen innerhalb von Sekunden vorhersagen kann. Diese Technologie kann den Zeit- und Kostenaufwand für die Auslegung von Umformprozessen für Metallmaterialien in der Automobil- und Batterieindustrie erheblich reduzieren, da sie ohne aufwändige Wiederholungsexperimente eine schnelle Vorhersage des Zug- und Verformungsverhaltens von Blechen ermöglicht.
Bleche werden häufig in Karosserieteilen von Fahrzeugen, Batteriegehäusen und elektronischen Komponenten verwendet. Während des Umformprozesses können unerwünschte Verformungsmodi wie Risse, Faltenbildung und lokale Ausdünnung auftreten. Um solche Probleme zu vermeiden, muss das richtungsabhängige Verformungsverhalten des Materials vorhergesagt werden. Herkömmliche Methoden erfordern wiederholte mechanische Tests in mehreren Richtungen oder den Einsatz hochpräziser Rechenmodelle, die jedoch einen hohen Rechenzeit- und Kostenaufwand verursachen.
Das Forschungsteam konzentrierte sich auf die kristallografische Orientierung, die die Anordnung der mikroskopischen Kristalleinheiten – der Körner – beschreibt, aus denen das Metallmaterial besteht. Ein Blech besteht aus einer Vielzahl von Körnern, und der Herstellungsprozess führt in der Regel zu einer bevorzugten Orientierung in der Mikrostruktur, was dazu führt, dass dasselbe Metall je nach Richtung der Krafteinwirkung ein unterschiedliches Verformungsverhalten zeigt. Bestehende Analysemodelle gehen oft davon aus, dass sich alle Körner gleichmäßig verformen oder denselben Spannungsbedingungen ausgesetzt sind, aber Metallmaterialien zeigen tatsächlich ein intermediäres Verformungsverhalten, das allein durch eine dieser Annahmen nicht vollständig erklärt werden kann. Um diese Einschränkung zu überwinden, schlug das Forschungsteam eine neue Analysemethode vor, die diese intermediären Verformungsmerkmale durch eine Zwischenvariable quantitativ charakterisiert. Das Modell basiert auf der kristallografischen Orientierung einzelner Körner, berechnet das mikroskopische Verformungsverhalten umfassend und sagt mit deutlich verbesserter Geschwindigkeit und Genauigkeit das richtungsabhängige Verformungsverhalten des gesamten Blechs voraus.
Das Modell wurde an verschiedenen Metallmaterialien validiert, darunter zwei repräsentative kommerzielle Edelstähle, eine industrielle Aluminiumlegierung und sauerstofffreies hochleitfähiges Kupfer (OFHC-Kupfer). Das Modell sagte das richtungsabhängige Verformungsverhalten genau voraus und verkürzte gleichzeitig die Rechenzeit von mehreren Stunden bei herkömmlichen hochpräzisen Analysemethoden auf nur wenige Sekunden. Die Forscher zeigten, dass allein anhand kristallografischer Orientierungsdaten das Verformungsverhalten von Blechen schnell vorhergesagt werden kann, ohne dass wiederholte richtungsabhängige mechanische Tests erforderlich sind, was die Effizienz der Bewertung der Umformbarkeit von Metallmaterialien erheblich verbessert.
Es wird erwartet, dass diese Technologie auf verschiedene Blechumformprozesse angewendet werden kann, die Automobilstahlbleche, Aluminiumbleche und Kupferfolien umfassen. Insbesondere in der frühen Phase der Neuentwicklung von Materialien zur Bewertung der Umformbarkeit sowie bei der Werkzeugauslegung und Prozessoptimierung in der realen Fertigungsumgebung wird sie eine wichtige Rolle spielen. Das Modell verspricht auch, durch die frühzeitige Vorhersage von Umformproblemen wie Rissen und Faltenbildung Versuch-und-Irrtum zu reduzieren, die Effizienz der Prozessauslegung zu steigern und die Fertigungskosten zu senken.
Der leitende Forscher am KIMS, Kyung-mun Min, erklärte, dass die Bedeutung dieser Studie in der Entwicklung einer effizienten Analysemethode liegt, die allein anhand der Mikrostruktureigenschaften von Metallmaterialien das Umformverhalten schnell vorhersagen kann. Es wird erwartet, dass dies dazu beiträgt, den Zeit- und Kostenaufwand für die Prozessauslegung von Metallblechen in der Automobil-, Batterie- und Elektronikindustrie zu reduzieren.
Die Forschung wurde durch das Fusionsforschungsgruppenprojekt des Nationalen Forschungsrates für Wissenschaft und Technologie (NST) Koreas unterstützt. Die Ergebnisse wurden am 1. April 2026 online im „International Journal of Plasticity" veröffentlicht, das in der JCR-Klassifikation zu den besten 1,4 % gehört. Das Forschungsteam plant, die Anwendbarkeit des Modells auf ein breiteres Spektrum von Metallumformanalysen auszudehnen und es weiter zu einem Finite-Elemente-Analysemodell zu entwickeln, das Leistungsänderungen während des Umformprozesses vorhersagen kann, um es für industrielle Anwendungen nutzbar zu machen.
