Sensorisches Spannfutter für dünnwandige Werkstücke/Sensory chuck for thin-walled workpieces – How can workpiece deformations be considered for workpiece clamping?

Berend Denkena; Henning Buhl; Eike Wnendt; Matthias Meier

doi:10.37544/1436-4980-2024-11-12-37

Contents
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- 1–5 Titelei/Inhaltsverzeichnis 1–5
- 710–769 Titelthema Aufsatz 710–769
  - 710–716 Qualitätssicherung von Brennstoffzellen/Quality assurance for fuel cells Johannes Buchholz, Richard Börgardts, Dominik Goes, Florian Stamer, Gisela Lanza Johannes Buchholz, Richard Börgardts, Dominik Goes, Florian Stamer, Gisela Lanza 710–716
  - 717–727 OCT-basierte Metrologie kleiner Glaslinsen/OCT-based metrology of small glas lenses Alfredo Velazquez Iturbide, Robert H. Schmitt Alfredo Velazquez Iturbide, Robert H. Schmitt 717–727
  - 728–734 Automatisierte Datenanalyse in der manuellen Montage/Potential for automating data analysis in manual assembly Kristina Nordwig, Patricia Berkhan, Thomas Bauernhansl, Markus Maurer Kristina Nordwig, Patricia Berkhan, Thomas Bauernhansl, Markus Maurer 728–734
  - 735–740 Propriozeption in der Soft Robotics/Simulation-Based Application of Biphasic Strain Gauges on Soft Actuators Eileen Müller, Christopher Marc Wurz, Benjamin-Hieu Cao, Jan Peters, Annika Raatz Eileen Müller, Christopher Marc Wurz, Benjamin-Hieu Cao, Jan Peters, Annika Raatz 735–740
  - 741–746 Sensorisches Spannfutter für dünnwandige Werkstücke/Sensory chuck for thin-walled workpieces – How can workpiece deformations be considered for workpiece clamping? Berend Denkena, Henning Buhl, Eike Wnendt, Matthias Meier Berend Denkena, Henning Buhl, Eike Wnendt, Matthias Meier 741–746
  - 747–754 Multimodale Foundation-Modelle in der Produktion/Possibilities of the Latest AI Models in Production – Multi-Modal Foundation Models in Production Hannes Behnen, Jan-Henrik Woltersmann, Dominik Wolfschläger, Robert Schmitt Hannes Behnen, Jan-Henrik Woltersmann, Dominik Wolfschläger, Robert Schmitt 747–754
  - 755–760 Der Aufbau von Vertrauen bei der KI-Implementierung/Building trust during AI implementation Jörg von Garrel, Simone Thomas, Maria Jung, Detlef Hüttemann, Maximilian Reuß, Bernd Locher, Sandra Beiersdorff Jörg von Garrel, Simone Thomas, Maria Jung, Detlef Hüttemann, Maximilian Reuß, Bernd Locher, Sandra Beiersdorff 755–760
  - 761–769 Ein Forschungsdatenmanagement- Rahmenwerk/A Research Data Management Framework 761–769
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CC-BY Access

wt Werkstattstechnik online , page 741 - 746

Sensorisches Spannfutter für dünnwandige Werkstücke/Sensory chuck for thin-walled workpieces – How can workpiece deformations be considered for workpiece clamping?

Autoren

Berend Denkena Henning Buhl Eike Wnendt Matthias Meier

DOI
- doi.org/10.37544/1436-4980-2024-11-12-37
- ISSN: 1436-4980
- ISSN online: 1436-4980
Zusammenfassung

Die Einhaltung enger Fertigungstoleranz stellt bei der Drehbearbeitung dünnwandiger Werkstücke eine Herausforderung dar. Aufgrund der hohen Nachgiebigkeit dünnwandiger Werkstücke können auch bei geringen Spannkräften unzulässig hohe Werkstückverformungen auftreten. Daher wird die Spannkraft derzeit iterativ eingestellt bis die maximal zulässige Werkstückverformung eingehalten wird. In diesem Beitrag wird eine Methode zur Messung von Werkstückverformungen vorgestellt. Die neue Methode erlaubt die Messung von Werkstückverformungen innerhalb eines engen Toleranzbereichs von bis zu ISO 286 IT5.

Abstract

Achieving tight tolerances is a challenge when turning thin-walled workpieces. Due to the low stiffness of thin-walled workpieces, high workpiece deformations can occur even when clamping forces are low. Currently, the clamping force is adjusted in an iterative, time-consuming process until tolerances are met. This article presents a method for measuring workpiece deformation. The new method enables the measurement of workpiece deformations within a tight tolerance range of up to ISO 286 IT5.
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