Detailseite
Projekt
Datengetriebene Modellierung von mehrstufigen Stanzbiegeprozessen
Antragstellerinnen / Antragsteller
Professorin Dr. Barbara Hammer; Professor Dr.-Ing. Werner Homberg; Professor Dr.-Ing. Ansgar Trächtler
Fachliche Zuordnung
Ur- und Umformtechnik, Additive Fertigungsverfahren
Förderung
Förderung seit 2023
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 520459685
Die Qualität von komplexen Stanzbiegeteile hängt signifikant von der Auslegung, Abstimmung und Umsetzung der dazu genutzten mehrstufigen Biege- und Richtoperationen ab. Eine besondere Herausforderung stellt dabei die Beherrschung stufenübergreifende bzw. stückzahlabhängiger Effekte dar. Dies gelingt derzeit oftmals nur durch Einsatz von Expertenwissen und ist aufgrund der Komplexität der Wechselwirkungen nicht immer erfolgreich. Insbesondere zeitlich und örtlich schwankende Störgrößen (stochastischer Art), welche z. B. die Halbzeugeigenschaften, das zugrundeliegende tribologische System oder das thermische und mechanische Werkzeug- und Maschinenverhalten betreffen, sind problematisch. Ein Ansatzpunkt für dramatische Verbesserungen von u. a. Genauigkeit und Wiederholgenauigkeit von einzelnen Merkmalen in komplexen Biegeteilen aus Draht besteht in der Kombination eines mehrstufigen mechatronischen Richtapparates mit ebensolchen Stanzbiegeeinheiten zu einem Gesamtmaschinensystem (mechatronischer Stanzbiegeautomat (MSA)). Hinsichtlich einer zielgerichteten Einsatzbarkeit ist jedoch eine zielgerichtete, stufenübergreifende und stückzahlabhängige Modellierung zur Auslegung eines ebensolchen Herstellprozesses sowie Maschinensystems und entsprechender Werkzeuge erforderlich. Ziel des geplanten Forschungsvorhabens ist daher die Erforschung von datengetriebenen, hybriden Modellen unter Einbindung von KI-Methoden und deren Einsetzbarkeit in ebensolchen mehrstufigen und stückzahlabhängigen Stanzbiegeprozessen. Diese soll unter anderem eine hinreichende Fehler- bzw. Datenverfolgung stufen- und stückzahlübergreifend ermöglichen. Dementsprechend ergeben sich Forschungsschwerpunkte in den Bereichen Datenerhebung bzw. Datengrundlagen, Relationen bzw. Wechselwirkungen zwischen Bauteileigenschaften und Qualitätsmerkmalen. Eine gezielte Kombination der so erfassten Daten soll unter Einsatz entsprechender hybrider KI-Modelle, die die Integration von Expertenwissen und physikalische Gegebenheiten erlauben, durch Komponenten der Erklärbarkeit eine interaktive Datenanalyse ermöglichen. Dies stellt die Grundlage für ein wesentliches Ergebnis der ersten Förderperiode - erste Referenzdatensätze mit einer datenbasierten Repräsentation der Prozessfolge, d. h. mehrstufigem Richten und Stanzbiegen, mit einer ersten Adaption von Methoden des maschinellen Lernens in der Kombination mit Domänenwissen und den erlernten Analyseergebnissen.
DFG-Verfahren
Schwerpunktprogramme
