Prozessentwicklung und Produktcharakterisierung bei hochfesten Aluminiumlegierungen / Process Design and Product Characterization for High Strength Aluminium Alloys

Unter Verwendung von drei integrierten Forschungsansätzen setzt die Abhandlung ihren Schwerpunkt auf die synergetische Anwendung von hochentwickelter numerischer Werkstoffmodellierung, experimenteller Verfahrensentwicklung und Produktcharakterisierung. Der numerische Teil konzentriert sich auf eine physikalische Beschreibung der Materialverfestigung sowie -entfestigung, wie sie während der Wärmebearbeitung bei kalt verformten Aluminiumblechen auftritt; vergleiche [1]. Das hauptsächliche praktische Interesse liegt in der Vorhersage mikrostruktureller Veränderungen, insbesondere der Ausscheidungen und Versetzungen sowie deren Einfluss auf die Fließgrenze. Außerdem wird ein in [14] präsentierter viel versprechender Ansatz zur Unterstützung der Formbarkeit von AlZnMgCu Aluminiumlegierungen durch die Anwendung der Warmverformung diskutiert. Charakterisierung der Materialeigenschaften dieser Legierungen wird insbesondere für die Bruchzähigkeit behandelt, und zwar mithilfe der Daten aus einem minimierten Kerbschlagbiegeversuchs nach Charpy; dargestellt unter [19]. Utilizing three integrated research approaches the paper emphasize on the synergetic application of advanced numerical material modelling, experimental process development and product characterization. The numerical part focuses on a physical description of material softening occurring during the heat treatment of a cold deformed aluminium sheet, compare [1]. The major practical interest lies in the prediction of microstructural changes, e.g. precipitation and dislocation, and their impact on the yield strength. A promising approach to enhance the formability of AlZnMgCu aluminium alloys by the application of warm forming presented in [14] is discussed. The feasibility to characterize the material properties of these alloys is treated especially for fracture toughness utilizing a miniaturized Charpy impact data, as reported in [19].