Rechnergestützte Versuchsplanung zur Schleifprozessoptimierung

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Als Zielgrößen werden außer wirtschaftlichen Aspekten wie Kosten und Zeiten typische Bauteilmerkmale wie Maßhaltigkeit, Formabweichung und Oberflächengüte oder auch eine Randzonenbeeinflussung abgeleitet. Häufig stellt sich dann im Unternehmen die Aufgabe, optimale Maschinenparameter zu finden, die diesen wirtschaftlichen und technischen Anforderungen genügen. Einige Einflussgrößen sind in Bild 2 genannt.

Auch Teilprozesse können beim Schleifen optimiert werden

Werden nun schleifscheibenseitige Größen (Kornwerkstoff, Korngröße und -konzentration, Porosität des Gefüges, Bindungshärte, Bindungsart) und weitere Parameter wie Abrichtprozess, Kühlschmierbedingungen (Medium, Druck, Volumenstrom, Zufuhr), Ausfunken und andere konstant gehalten, kann beispielsweise der Teilprozess aus Schleifscheiben-Umfangsgeschwindigkeit v_s, Werkstück-Umfangsgeschwindigkeit v_w sowie radialer und axialer Vorschubgeschwindigkeit v_radund v_ax mit einem orthogonalen Versuchsplan optimiert werden. Technische Zielgröße des Prozesses ist die Zylinderformabweichung f_zyl.

Nach der Versuchsdurchführung können die Ergebnisse anhand einer statistischen Auswertung am PC analysiert und dargestellt werden [6]. Die Auswertung des orthogonalen Versuchsplans mit beispielsweise vier Realisierungen eines jeden Einzelversuches in Zufallsreihenfolge liefert ein komplexes quadratisches Modell, das erhebliche Wechselwirkungen erkennen lässt.

Erweiterung des Schleifmodells verbessert Bestimmtheitsmaß nur unwesentlich

Eine Modellerweiterung auf kubische Polynome bringt keine wesentliche Verbesserung des korrigierten Bestimmtheitsmaßes, ist damit also nicht notwendig. Das korrigierte Bestimmtheitsmaß berücksichtigt, wie viele Parameter des Modells anhand der Werte geschätzt werden müssen; es können somit mehrere Modelle mit einer unterschiedlichen Anzahl Parameter miteinander verglichen werden.

Neben dem hohen Bestimmtheitsmaß bestätigt auch die Durchführung des Linearitätstests nach Fisher (Lack-of-fit-Test) die Güte des Modells. Dieser Test wird nur dann durchgeführt, wenn Beobachtungswerte aus Wiederholbedingungen vorliegen.

Mit Wiederholbedingungen ist gemeint, dass mehr als ein Beobachtungswert der Zielgröße für eine ganz bestimmte Kombination der Einflussgrößenwerte vorliegt. Wird die Nullhypothese verworfen, so ist der gewählte Modellansatz nicht konsistent mit den Beobachtungsdaten. In diesem Fall sollte der Modellansatz modifiziert werden.

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