Optimierung der Diffusionsmetallisierung. Anwendung der Versuchsplanung (Deutsch)

In: mo metalloberfläche   ;  53 ,  8  ;  49-51  ;  1999
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Für den Prozess der Diffusionsmetallisierung wurde ein mathematisches Modell entwickelt, um die Vorhersage des Bearbeitungsergebnisses zu ermöglichen und die Prozessparameter zu optimieren. Im ersten Schritt wurden hierzu die relevanten Einfluss- und Antwortgrößen ermittelt. Für die Diffusionsmetallisierung sind die Einflussgrößen die Abscheidedauer, Abscheidetemperatur und die Körnungsgröße des Metallpulvers. Die bezüglich der Oberflächengüte relevanten Antwortgrößen sind Rauhtiefe und Zunahme der Diffusionsschichtdicke. Da die vorhandene Anzahl der Faktoren nicht sehr groß ist, wird für die Modellierung der vollfaktorielle Versuchsplan ausgewählt. Anschließend wurde an Tauchkolbenpaarungen, die mit Chrompulver diffusionsbeschichtet wurden, der Effekt der Einflussgrößen experimentell ermittelt. Nach den Untersuchungen ist bekannt, dass zwischen Einstellparametern und Arbeitsergebnis eine Linearität existiert und der Zusammenhang wird als lineares Modell dargestellt. Danach wurden für jede Parameterkombination die Effekte der Faktoren und die Regressionskoeffizienten bestimmt. Die Prüfung der signifikanten Einflüsse der Koeffizienten auf die Antwortgröße wurde mit Hilfe des Konfidenzintervalls dargestellt. Die Zuverlässigkeit der Koeffizienten wurde durch eine Varianzanalyse und die Reproduzierbarkeit durch die Streuung der Abweichungen quantifiziert. Nach dem Vergleich der Koeffizienten im Konfidenzintervall erwiesen sich alle Koeffizienten für die Rauhtiefe und alle außer der der Wechselwirkung für die Zunahme der Diffusionsschichtdicke als signifikant. Die Qualität des resultierenden Polynoms erfolgte durch die Adäquatheitsprüfung mit Hilfe des F-Tests (Streuung der Summe der Quadrate der Abweichungen von den berechneten Werten der Antwortgröße dividiert durch die Versuchsstreuung). Im vorliegenden Fall wurde eine Adäquatheit von 95 % Wahrscheinlichkeit erhalten. Auf der Basis der erhaltenen Modelle wurden anschließend die Prozessparameter optimiert.

Inhaltsverzeichnis – Band 53, Ausgabe 8

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