Hintze, WolfgangWolfgangHintze11331090630000-0001-9025-8803Rana, PulkitPulkitRana2026-03-262026-03-262026Wissen schafft Innovation 58: (2026)https://hdl.handle.net/11420/62373In this thesis, various simulation methods for the analysis and optimization of turning processes in mass-scale production are developed and presented. The dry turning process was optimized by conducting simulations of different coating tools, coating thicknesses and tool cutting edge radii in commercial FEM software AdvantEdge. All simulations were experimentally validated. Two new simulation approaches were developed for flood lubricated turning process which significantly expanded the application of simulations. In the first approach, a coupling between two different software tools was developed and implemented. This solution coupled a commercial FEM tool (AdvantEdge) with a commercial CFD tool (Star-CCM+). In the second approach, a single software, LS-DYNA, was used to simulate flood lubricated orthogonal turning simulations. These simulations were additionally validated with literature and were compared to dry orthogonal turning simulations. Lastly, mechanistic modelling method was used in the MACHpro software to optimize the NC-program of inner contour turning process in mass production of turbine housing. For this purpose, a digital force model using FEM simulations was developed in order to optimize the NC program by means of feed-rate adjustments. By implementing these simulation results in mass-production, the tool life could be increased by 46%. Additionally, the best performing coating and coating thickness from the dry machining simulation was simulated with the mass production cutting insert geometry. In production tests, the optimized coating achieved a further increase of almost 75% in tool life and a reduction of 64% in the scrap costs.In dieser Thesis werden verschiedene Simulationsmethoden zum Analysieren und Optimieren von Drehprozessen in der Massenproduktion entwickelt und vorgestellt. Methodisch wird dafür „design of experiment“ (DoE) angewendet. Die Optimierung beginnt mit FEM-Simulationen von trockenen Drehprozessen (AdvantEdge Software) für verschiedene Werkzeuge, Beschichtungen, Schichtdicken und Werkzeugkantenverrundungen. Alle Simulationen werden experimentell validiert. Zusätzlich werden Nassbearbeitungsdrehprozesse mit den zwei vorgestellten neuen Ansätzen simuliert. Im ersten Ansatz wird eine Kopplung zwischen zwei verschiedenen Softwares entwickelt und die Simulation eines Innendrehprozesses mit Nassbearbeitung wird in einer Software namens Star-CCM+ realisiert. Auch hier werden alle Simulationsergebnisse mit den experimentell ermittelten Ergebnissen validiert. Im zweiten Ansatz werden Orthogonaldrehprozesse mit Nassbearbeitung in einer Software namens LS-DYNA simuliert. Diese Simulationen werden mithilfe von Literaturdaten validiert und mit Simulationen von Orthogonaldrehprozessen mit Trockenbearbeitung verglichen. Zuletzt werden mechanistische Methoden zur Optimierung des NC-Programmes eines Innenkonturdrehprozesses der Massenproduktion von Turbinengehäusen in der Software MACHPro genutzt. Um das zu realisieren, wird ein digitales Kraftmodell mittels FEM-Simulationen entwickelt und das NC-Programm wird mittels Vorschubanpassungen optimiert. Bei einer Implementierung der Simulationsergebnisse in der Massenproduktion kann man einen Anstieg der Standzeit von 46% beobachten. Zusätzlich werden die beste Beschichtung und Schichtdicke von der Simulation der Trockenbearbeitungs-DoE auf der Schneidgeometrie der Massenproduktion simuliert. Dieses neue Werkzeug performt deutlich besser als das alte Schneidwerkzeug der Massenproduktion. Beim Testen dieses neuen Werkzeugs in der Massenproduktion ist ein Anstieg von 74% in der Standzeit und eine Reduktion von 64% in den Ausschusskosten zu beobachten.enhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/SimulationMachiningFinite element methodComputational fluid dynamicsMass productionTechnology::620: EngineeringEfficient optimization of turning processes for powertrain components using multi model-based simulationDoctoral Thesishttps://doi.org/10.15480/882.1691710.15480/882.16917Bergs, ThomasThomasBergs