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Zur Vermeidung von Adhäsion und Aufbauschneiden bei der Bohrbearbeitung von Aluminiumwerkstoffen wurden in der vorliegenden Studie Bohrwerkzeuge mittels Laser auf der Spanfläche mikrostrukturiert. Damit konnten die tribologischen Eigenschaften verbessert und die Prozesskräfte gesenkt werden.   To avoid built-up edge and adhesion in drilling aluminum alloys, the study presents an approach for tribological optimization of tools applying mikrostructures with laser technology. Process forces are reduced and quality output is improved by using optimized tools.

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Zusammenfassung Die Optimierung von Zerspanprozessen erfordert ein grundlegendes Verständnis des Werkzeugverschleißverhaltens. Um hierauf künstliche Intelligenzalgorithmen anlernen zu können, ist eine Auswahl an signifikanten und technisch relevanten Kennwerten notwendig. Diese Arbeit präsentiert eine Methode zur Datenselektion und -skalierung, um die Anwendungsanforderungen einer künstlichen Intelligenz zu erfüllen. Die entwickelte Lösung zeigt auf Basis reduzierter experimenteller Umfänge eine hohe Übereinstimmung mit den gemessenen Verschleißkennwerten.