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15.04.2026 09:00

Mit dem digitalen Schmiedelabor zum Wunschgefüge: Ressourceneffizienz durch berechenbare Mikrostruktur

Thomas Götz Unternehmenskommunikation und Institutsstrategie
Fraunhofer-Institut für Werkstoffmechanik IWM

    Ein neues Simulationsmodell des Fraunhofer-Instituts für Werkstoffmechanik IWM in Freiburg sagt Schwachstellen in Schmiedebauteilen voraus, die durch unvollständige Kornneubildung (Rekristallisation) entstehen. Eingebettet in einen effizienten digitalen Ablauf entsteht so ein virtuelles Schmiedelabor, das Material- und Energieeinsparungen bei Schmiedeprozessen ermöglicht.

    Steigende Energiekosten und strengere gesetzliche Vorgaben zum Klimaschutz setzen der Schmiedebranche zu. Gleichzeitig erfordert der Wandel hin zu nachhaltig produziertem »grünem« Stahl (»Green Steel«) ein Umdenken in der Fertigung. Denn neue Herstellungsverfahren bringen schwankende chemische Zusammensetzungen und veränderte Materialeigenschaften mit sich, was das Verhalten beim Schmieden schwerer vorhersagbar macht. Hinzu kommt, dass eine fehlerhafte Mikrostruktur in sicherheitskritischen Bauteilen nicht nur ein Qualitätsproblem darstellt, sondern zu katastrophalen Versagen führen kann. Dieser Konflikt zwischen mehr Nachhaltigkeit und höchsten Qualitätsanforderungen setzt die Schmiedebranche unter Druck.

    Unausgeschöpfte Optimierungspotenziale

    Auf dem Weg vom Rohling zum Bauteil durchläuft das Metall zahlreiche energieintensive Schritte: Erwärmen, Umformen, Zwischenglühen und erneutes Umformen. Jeder Schritt hängt von vielen Stellschrauben ab, wie Temperaturen, Umformgraden, Haltezeiten und Pressenkräften, die präzise aufeinander abgestimmt sein müssen. Der Status quo in vielen Schmiedebetrieben basiert auf jahrzehntelanger Erfahrung und teuren Versuch-Irrtum-Schleifen. Doch dieses Konzept stößt an seine Grenzen, wenn es darum geht, Unsicherheiten durch schwankende Materialqualitäten zu beherrschen. Der Versuch, reale Tests durch Computersimulationen zu ersetzen, scheitert oft an fehlenden, exakt auf den Werkstoff zugeschnittenen Modellen, an unzureichenden Daten und an der Schwierigkeit, Simulationsergebnisse zuverlässig in Handlungsempfehlungen zu übersetzen.

    Die werkstofftechnologische Herausforderung

    Die eigentliche Herausforderung liegt im Material selbst: Während der Warmumformung ist das innere Gefüge des Stahls kein starres Gebilde, sondern ein dynamisches System, das sich ständig verändert. Einerseits verfestigt sich das Material durch die Verformung, andererseits bilden sich durch die sogenannte Rekristallisation beständig neue, spannungsfreie Körner im Gefüge. Ein anschließendes Kornwachstum kann das Gefüge wieder vergröbern, während winzige Partikel (Ausscheidungen) diese Bewegung im Material bremsen können. All diese Mechanismen werden maßgeblich durch die Temperatur, den Umformgrad und die chemische Zusammensetzung des Stahls beeinflusst.
    Die hohe Kunst der Schmiedetechnologie besteht darin, dieses komplexe Zusammenspiel von Physik, Chemie und Mechanik zu beherrschen. Wie lassen sich die Maschineneinstellungen an der riesigen Schmiedepresse mit der Entwicklung des mikroskopisch kleinen Materialgefüges verknüpfen?

    Digitales Schmiedelabor in einem traditionell geprägten Umfeld

    Genau hier setzt das Fraunhofer IWM mit einem praxisnahen digitalen Ablauf an, der diese komplexen Vorgänge im Werkstoff berechenbar macht. Im Zentrum steht ein physikalisches Werkstoffmodell, das sich besonders auf die Kornneubildung (Rekristallisation) konzentriert. Das sogenannte Mean-Field-Modell vereint die Vorteile zweier Welten: Es basiert auf thermodynamischen Prinzipien und ist dadurch sehr zuverlässig – selbst bei den komplexen, wechselhaften Bedingungen industrieller Schmiedevorgänge. Gleichzeitig arbeitet es so recheneffizient, das sich selbst tonnenschwere Bauteile in einer akzeptablen Zeit am Computer simulieren lassen. Da das Modell auf realen physikalischen Größen beruht, liefert es belastbare Vorhersagen, auch wenn neue Legierungen oder veränderte Prozessbedingungen ins Spiel kommen.
    Der Ablauf beginnt mit einer sogenannten Materialkarte: In Laborversuchen werden zunächst die wichtigsten Werkstoffdaten ermittelt, wie etwa das Fließverhalten und die Entwicklung der Korngröße unter bestimmten Bedingungen. Auf dieser Basis folgt eine Finite-Elemente-Simulation, die für jeden Punkt im Bauteil berechnet, welchen Temperaturen und Kräften das Material im Zeitverlauf ausgesetzt war. Diese umfangreichen Daten fließen anschließend in das Mean-Field-Modell ein, welches daraus die Entwicklung des Materialgefüges vorhersagt. Das Ergebnis ist eine dreidimensionale Landkarte des Bauteils, die genau zeigt, wo sich welche Korngrößen im Inneren bilden werden. So lassen sich verschiedene Fertigungsvarianten virtuell vergleichen und bewerten und Empfehlungen zur Fehlervermeidung ableiten.

    Nachweis der Leistungsfähigkeit des digitalen Schmiedelabors

    Wie gut dieses Modell in der Praxis funktioniert, wurde im EU-Projekt »AID4GREENEST« unter Beweis gestellt. Das Ziel dieses Projekts ist es, die Verarbeitung von nachhaltig produziertem Stahl zu erleichtern, dessen chemische Zusammensetzung materialbedingt stärker schwanken kann. Dafür wurde der komplette Schmiedeprozess einer 22 Tonnen schweren Turbinenwelle aus einem hochfesten Stahl am Computer nachgestellt – ein mehrstündiger, mehrstufiger Prozess mit mehrfachem Umformen und Wiedererwärmen.
    »Unsere Simulation hat kritische Zonen im Vorfeld richtig erkannt«, erklärt Dr. Maxim Zapara, Teamleiter Massivumformung am Fraunhofer IWM. »Für die Enden der Welle wurde ein unerwünscht grobkörniges Gefüge prognostiziert, da das Material in diesen Bereichen beim letzten, entscheidenden Schmiedeschritt nicht ausreichend durchgeknetet wurde.«
    Das Modell sagte dabei nicht nur die Schwachstellen voraus, sondern lieferte auch direkt die Ursache: Während der Kern der Welle beim finalen Schmiedeschritt ausreichend verformt wurde und sich das Gefüge dort komplett neu und fein bildete, blieb dieser wichtige »Reset« an den Enden aus. Diese virtuelle Vorhersage wurde später durch Materialuntersuchungen am real geschmiedeten Bauteil bestätigt.
    Zapara führt weiter aus: »Dieser Anwendungsfall zeigt, dass das Modell nicht nur das Materialverhalten abbildet, sondern auch Prozessfehler aufdecken kann, bevor sie in der echten Fertigung entstehen. Wir können nun verschiedene Vorgehensweisen virtuell testen: Eine einfache Anpassung des finalen Schmiedeschritts in der Simulation führte direkt zu einem komplett feinkörnigen, fehlerfreien Bauteil. Das spart in der Praxis enorme Mengen an Material und Energie.«

    Neue Spielräume für Innovationen

    Das digitale Schmiedelabor eröffnet neue Spielräume für Innovationen: Der Fokus verlagert sich von der nachträglichen Qualitätskontrolle hin zur vorausschauenden Prozessplanung. Statt Fehler erst am fertigen Bauteil zu bemerken, können sie im Rechner vorhergesagt und vermieden werden. Statt monatelanger Versuchsreihen für neue Werkstoffe lassen sich nun hunderte Szenarien innerhalb weniger Stunden virtuell durchspielen.
    Das Wissen um die Zusammenhänge zwischen den Maschineneinstellungen und den Materialeigenschaften ermöglicht optimierte Abläufe. So lassen sich beispielsweise Erwärmungszyklen verkürzen und Presskräfte reduzieren. Eine präzisere, endkonturnahe Fertigung senkt zudem den Energieverbrauch, die Maschinenbelegung und den Aufwand für die spätere Nachbearbeitung.
    In Zukunft könnte jedes Schmiedebauteil sogar einen »digitalen Pass« erhalten – eine vollständige Dokumentation seiner inneren Struktur, die dessen Qualität und Sicherheit von der Herstellung bis zum fertigen Einsatz nachweist.

    Hinweis: Die Forschungsergebnisse entstanden im EU Horizon Europe Projekt AID4GREENEST (Grant Agreement Nr. 101091912)


    Wissenschaftliche Ansprechpartner:

    Dr. Maxim Zapara l Telefon +49 761 5142-352 l maxim.zapara@iwm.fraunhofer.de
    Dr. Alexander Butz | Telefon +49 761 5142-369 l alexander.butz@iwm.fraunhofer.de


    Bilder

    Die geschmiedete Turbinenwelle, zeigt an den Enden ein grobkörniges Gefüge, im mittleren Bereich ein feinkörniges Gefüge. Mit dem Simulationsmodell wird die gemessene Gefügeverteilung richtig vorhergesagt (Unten: rot = grobkörnig, blau/grün = feinkörnig).
    Die geschmiedete Turbinenwelle, zeigt an den Enden ein grobkörniges Gefüge, im mittleren Bereich ein ...

    Copyright: © Fraunhofer IWM, Reinosa Forgings & Castings S.L.


    Merkmale dieser Pressemitteilung:
    Journalisten
    Energie, Maschinenbau, Werkstoffwissenschaften
    überregional
    Forschungs- / Wissenstransfer, Forschungsergebnisse
    Deutsch


     

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