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Linköping verlängert Lebenszeit, Leistung von metallschneidenden Werkzeugen

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Forscher Linköping-Universitäts (Liu) haben eine neue Lösung für die Erhöhung der Leistung und der Lebenszeit von metallschneidenden Werkzeugen entwickelt.

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Das theoretische Modell der Universität ermöglicht Simulationen für das Zeigen, was in den harten Schneidstoffen geschieht, während sie vermindern.

Titan-Aluminiumnitrid ist ein keramisches Material, das als Beschichtung für metallschneidende Werkzeuge allgemein verwendet ist.

Wenn es durch einen Dünnfilm des Titanaluminiumnitrids geholfen wird, wird das innovative eines überzogenen Werkzeugs härtere, helfende Zunahme die Lebenszeit des Werkzeugs.

Eine bedeutende Eigenschaft der überzogenen Oberfläche ist, dass es während des Schneidvorgangs sogar härter wird – Forscher eines Phänomens spielen im Allgemeinen zu als ‚Aushärtung.‘ an

Die Legierung ist dennoch für hohe Temperatur, berichtet über Linköping-außerordentlichen Professor Kostas Sarakinos empfindlich.

Einige Minuten des Schneidvorgangs in einem wirklich harten Material unterwirft das innovative des Werkzeugs solch einem Hochdruck, dass er zu fast 900 Grad oder oben erhitzt wird.

Bei den Temperaturen ist bis 700 Grad, das Material unversehrt, aber es beginnt, bei den höheren Temperaturen zu vermindern.

Bis jetzt ist niemand in der Lage gewesen, zu bestimmen, was auf dem Atomniveau innerhalb des Dünnfilms während des Schneidvorgangs geschieht.

Das Linköping-Team – Georgios Almyras, Davide Sangiovanni und Sarakinos kennzeichnend – ist das erste, zum eines zuverlässigen theoretischen Modells zu entwickeln, um, was genau im Material, geschieht mit Picosekundenzeitentschließung zu zeigen.

Sie haben das neuentwickelte Modell benutzt und Lius Supercomputer, zum von Ereignissen im Material, im Zeigen, welche Atome und verlegt werden, in den Konsequenzen zu simulieren, die dieses für die Eigenschaften hat.

Nach Ansicht der Forscher berechnet das Modell die Kräfte zwischen den Atomen im Material. Diese Berechnungen werden dann eingeführt, indem man eine Mischung von Lernfähigkeit- einer Maschinealgorithmen und von AI verwendet.

„Die Vereinbarung ist sehr gut,“ berichtet über Sarakinos. „Es ist wichtig, dass wir auch Eigenschaften berechnet haben, die wir wissen, weil dann wir sicher sein können, dass die Berechnungen und die Vorhersagen des Modells sind zuverlässig.“

Die neue Methode könnte Produktionsgesellschaften wie Sandvik, ABB helfen und Seco-Werkzeuge, erreichen ihre Ausgaben auf sich entwickelnden Werkzeugen mit größerer Härte und Widerstand, um zu tragen.