Optimierung von Umform-Prozessen mittels Künstlicher Intelligenz

Steigende Qualitätsanforderungen an kaltumgeformte Bauteile erschweren die klassische Bestimmung der idealen Prozessparameter durch Erfahrungswerte zunehmend. Dies führt oft dazu, dass die optimalen Prozessparameter trotz hohem Aufwand nicht gefunden werden. Dadurch müssen Kompromisse bezüglich Qualität und Kosten eingegangen werden.

In dieser Arbeit werden auf der Basis von Umformsimulationen für die heute üblichen Prozessparameter der beiden Umformprozesse Blechbiegen und Rohrziehen systematisch die optimalen Werte für verschiedene Optimierungsziele identifiziert. Dafür werden Optimierungsmethoden der Künstlichen Intelligenz eingesetzt. Für den untersuchten Rohrziehprozess kann anhand der Simulationen gezeigt werden, dass am Rohr auftretende Zug-Eigenspannungen durch die optimale Matrizengeometrie in Druckspannungen umgewandelt werden können. Dies wirkt sich positiv auf die Lebensdauer und die weitere Verarbeitbarkeit der Rohre aus. Bei der Herstellung entstehen dabei keine Mehrkosten.

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Datum 08.09.2019
Institut ICE
Typ Bachelorarbeit
Studierende Ivo Lenherr
Partner kein