Genauigkeitssteigerung der spanenden Nachbearbeitung additiv gefertigter Bauteile mit Industrierobotern mittels Posenoptimierung

Die Kombination von additiven Fertigungsverfahren wie dem drahtbasierten Directed Energy Deposition mit subtraktiven Fertigungsverfahren zu einer hybrid-additiven Fertigungskette in einer Roboterzelle stellt eine vielversprechende Lösung dar, um den Ressourcenverbrauch in der Produktion zu reduzieren. Allerdings stehen Robotersysteme aufgrund geringerer Steifigkeit im Vergleich zu Werkzeugmaschinen vor Herausforderungen bei der Zerspanung additiv gefertigter Bauteile. Unstete Oberflächen und die Mikrostruktur der additiv gefertigten Bauteile resultieren in höheren Fräskräften und Instabilitäten, was die Bauteilqualität in Form von Formabweichungen und Oberflächenqualität beeinträchtigt. Diese Arbeit zielt darauf ab, über die Umorientierung des TCPs die statische und dynamische Nachgiebigkeit der Roboterkinematik im Fräsprozess zu reduzieren, um eine präzisere und stabilere Zerspanung zu erreichen. In Vorversuchen werden additiv gefertigte Bauteile charakterisiert und deren Zerspanbarkeit untersucht, wobei höhere Fräskräfte und unregelmäßige Prozesse im Vergleich zu konventionellen Bauteilen festgestellt werden. Anschließend erfolgt eine dynamische Analyse der Roboterstruktur mittels Modalanalysen und Betriebsschwingungsmessungen. Es werden vorteilhafte Orientierungen bezüglich des dynamischen Verhaltens identifiziert, die zu stabileren Zerspanprozessen führen. Danach wird das statische Verhalten der Roboterstruktur untersucht und das Steifigkeitsmodell der Roboterstruktur über den Modellierungsansatz der erweiterten Vorwärtskinematik erstellt. Zur Identifikation der Steifigkeitsparameter wird der optimale Versuchsaufbau über die Bayessche Inferenz verwendet, um so die Anzahl der erforderlichen Experimente zu reduzieren. Auf Grundlage des Steifigkeitsmodells wird anschließend ein Optimierungsmodell aufgebaut, mit dem die Pose des Roboters unter Beibehaltung der kartesischen Position hinsichtlich der Minimierung der Verschiebung des TCPs unter definierter Last optimiert wird. Abschließend werden die Erkenntnisse aus der Optimierung und der dynamischen Untersuchung in Zerspanversuchen an additiv gefertigten Bauteilen validiert. Hierbei zeigt sich, dass die Verwendung der optimierten Orientierungen die besten Ergebnisse hinsichtlich Formgenauigkeit und Oberflächenqualität erzielen. Auch die hinsichtlich der dynamischen Stabilität verbesserten Orientierungen erzielen geringere Formabweichungen als die Ausgangsorientierung. Die Arbeit zeigt, dass die Umorientierung des TCPs den Fräsprozess genauer und stabiler gestalten kann und einen kostengünstigen und leicht implementierbaren Ansatz aufzeigt, die Genauigkeit und Stabilität der Zerspanung von additiv gefertigten Bauteilen zu verbessern. Die Erkenntnisse tragen dazu bei, die roboterbasierte hybrid-additive Fertigungskette in die Produktion zu integrieren und die Transformation zu einer flexiblen und ressourcenschonenden Fertigung voranzutreiben.

The integration of additive manufacturing processes, such as wire-based Directed Energy Deposition, with subtractive manufacturing processes into a hybrid-additive manufacturing chain within a robotic cell presents a promising solution to reduce resource consumption in production. However, robotic systems, due to their lower stiffness compared to machine tools, face challenges in machining additively manufactured components. Unstable surface structures and the microstructure of additively manufactured components result in higher milling forces and instabilities, affecting component quality in terms of shape deviations and surface quality. This work aims to reduce the static and dynamic compliance of the robotic kinematics during the milling process through the reorientation of the TCP, leading to a more precise and stable machining process. In preliminary tests, additively manufactured components are characterized, and their machinability is examined, revealing higher milling forces and unstable processes compared to conventional components. Subsequently, a dynamic analysis of the robot structure is conducted using modal analyses and operational vibration measurements. It is observed that chattering occurs due to mode coupling, and the change in TCP orientation has an impact on dynamic behavior. Favorable orientations related to dynamic behavior are identified, leading to more stable machining processes. Following this, the static behavior of the robot structure is examined, and the stiffness model of the robot structure is created using the extended forward kinematics modeling approach. The optimal experimental setup for identifying stiffness parameters is determined through Bayesian inference, reducing the required number of experiments. Based on the stiffness model, an optimization model is then constructed to optimize the robot's pose, maintaining the cartesian position while minimizing the displacement of the TCP under a defined load. The optimization calculates the optimal axis position of the robot system to minimize displacement in the specified spatial direction or all spatial directions. Finally, the insights from the optimization and dynamic analysis are validated in machining experiments on additively manufactured components. The use of optimized orientations demonstrates the best results in terms of dimensional accuracy and surface quality. Even orientations improved for dynamic stability achieve lower shape deviations than the initial orientation. The study concludes that reorienting the TCP can make the milling process more accurate and stable. The approach offers a cost-effective and easily implementable way to improve the accuracy and stability of machining additively manufactured components. These findings contribute to integrating the robotic-based hybrid-additive manufacturing chain into production and advancing the transition to a flexible and resource-efficient manufacturing process.