Das Projekt konzentrierte sich auf die Entwicklung eines Vorhersagemodells für die Entwicklung der Mikrostruktur beim Squeeze-Casting von Aluminiumlegierungen, einem Schlüsselprozess für die Herstellung leichter, hochfester Komponenten in der Automobilindustrie und anderen Hochleistungssektoren. Das wissenschaftliche Hauptziel bestand darin, das Rekristallisationsverhalten von zwei weit verbreiteten Legierungen, EN AW-6060 und EN AW-6082, zu charakterisieren und dieses Wissen in ein Mean-Field-Modell einzubetten, das den rekristallisierten Anteil und die durchschnittliche Korngröße als Funktionen von Verformung, Temperatur und Haltezeit vorhersagen kann.
Die ersten Experimente umfassten Warmstrangpressversuche bei verschiedenen Dehnungsgeschwindigkeiten und Temperaturen. Die daraus resultierenden Fließkurven und mikrostrukturellen Analysen – die Messung des rekristallisierten Volumenanteils und der mittleren Korngröße – lieferten die Kalibrierungsdaten für das Mittelfeldmodell. Für EN AW-6060 reproduzierte das Modell erfolgreich das schnelle Einsetzen der vollständigen Rekristallisation bei mäßigen Verformungsgraden und entsprach damit dem experimentell beobachteten Trend der Kornverfeinerung. Im Gegensatz dazu zeigte EN AW-6082 aufgrund seines höheren Legierungsgehalts eine deutlich langsamere Rekristallisationsreaktion; die vollständige Rekristallisation erforderte Verformungsgrade, die über die in den Strangpressversuchen erreichbaren hinausgingen. Daher wurde die Kalibrierung für diese Legierung auf Miniatur-Quetschgießversuche verlagert, bei denen das Modell auf die an den Profilkanten gemessene Mikrostruktur abgestimmt wurde. Das kalibrierte Modell wurde dann anhand einer Reihe von Miniatur-Quetschgießversuchen validiert. Dabei zeigte sich, dass die vorhergesagten rekristallisierten Anteile und Korngrößen mit den gemessenen Werten innerhalb der experimentellen Unsicherheit übereinstimmten. Diese Ergebnisse zeigen, dass der Mean-Field-Ansatz die wesentlichen physikalischen Zusammenhänge der Rekristallisation beim Squeeze-Casting erfassen kann und zur Vorhersage der mikrostrukturellen Ergebnisse für eine Reihe von Prozessparametern verwendet werden kann.
Über die technischen Errungenschaften hinaus lieferte das Projekt einen robusten Rahmen für die Integration von Mikrostrukturvorhersagen in die Prozessgestaltung, wodurch die Notwendigkeit kostspieliger Versuch-und-Irrtum-Experimente in kleinen und mittleren Unternehmen reduziert wird. Das Modell ermöglicht es den Entwicklern, im Vorfeld Prozesseinstellungen zu wählen, die ein unerwünschtes Kornwachstum oder eine ungleichmäßige Rekristallisation verhindern und so die Produktkonsistenz und -leistung verbessern.
An der Zusammenarbeit waren mehrere deutsche Forschungs- und Industriepartner beteiligt. Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss- und Prozeßtechnik (IWM) leitete die Modellierungs- und Versuchsarbeiten, während die Hochschule für angewandte Wissenschaften (IUL) zur Datenanalyse und -verbreitung beitrug. Weitere Partner waren die Technische Universität HET, die Stiftung Metall und der Deutsche Verband für Squeeze Casting. Das Projekt wurde im Rahmen der Industriellen Forschungsförderung 21682 (IGF-Vorhaben) finanziert und erstreckte sich von Anfang 2021 bis Ende 2024. Während des gesamten Projekts hielten die Partner regelmäßige virtuelle und persönliche Treffen ab, präsentierten Zwischenergebnisse vor Industriebeiräten und nahmen an nationalen und internationalen Konferenzen wie der LightMat 2023 und der European Technology Conference 2024 teil. Zu den geplanten Transferaktivitäten gehörten die Veröffentlichung der Ergebnisse in Fachzeitschriften mit Peer-Review, die Integration des Modells in Lehrpläne und die Beratung von Industriekunden bei der Implementierung der Technologie in ihre Produktionslinien. Die koordinierten Bemühungen stellten sicher, dass die wissenschaftlichen Ergebnisse effektiv in praktische Werkzeuge für den Squeeze-Casting-Sektor umgesetzt werden.