Prozessdatengetriebene Modellierung zur Robustifizierung von Scherschneid-Kragenzieh-Prozessen mittels effektiver Werkzeugwirkflächengestaltung unter Berücksichtigung der Kantenrisssensitivität

Teilprojekt SPP 2422

Projektübersicht

Principle Investigators

Prof. Dr.-Ing. habil. Verena Kräusel
Prof. Dr. Agnes Koschmider

Projektteam:

M.Sc. Jakub Korenek
M.Sc. Dominic Langhammer

Forschungseinrichtungen:

Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU Chemnitz
Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Process Analytics, Universität Bayreuth

Halbzeugwerkstoff:

S500MC

Fertigungsprozesse:

Scherschneiden (Lochen) und Kragenziehen

Motivation

  • Verbesserung der Prozessqualität und -robustheit im Scherschneid-Kragenzieh-Prozess durch Optimierung der Werkzeugwirkflächen zur Erhöhung der Prozesssicherheit hinsichtlich auftretender Kantenrisse
  • Integration des umformtechnischen Domänenwissens in ein hybrides Prozessmodell und die Anwendung fortgeschrittener Analysemethoden zur Schaffung einer fundierten Entscheidungsgrundlage für die Prozessoptimierung
  • Interdisziplinäre Zusammenarbeit der Partner mit unterschiedlichen Forschungskompetenzen zur ganzheitlichen Betrachtung des Prozesses
  • Schaffung nachvollziehbarer Zusammenhänge durch Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Ziele

Im Rahmen des im SPP 2422 angesiedelten Forschungsprojektes Data4Collar wird durch das interdisziplinäre Zusammenwirken von Umformtechnik und Datenwissenschaften die Entstehung von Kantenrissen sowie die effektive Werkzeugwirkflächenauslegung durch eine digitale Repräsentation der Prozesskette aus Scherschneiden und Kragenziehen untersucht. 

Zunächst wird eine datengetriebene Modellierung des Scherschneid-Kragenzieh-Prozesses verfolgt. Durch die Integration von in-line-Sensorik in ein dauerlauffähiges Versuchswerkzeug lässt sich eine umfassende Erfassung und Analyse von Prozessdaten ermöglichen. Dies bildet die Grundlage für die Entwicklung eines datenbasierten Modells, welches durch die Integration von formalisiertem Domänenwissen zu einem hybriden Modell erweitert wird, um die Erklärbarkeit und Transparenz im Sinne von XAI zu fördern. Über die Synthese des datengetriebenen Modells mit Domänenwissen durch die Integration von White-/Grey-Box-Modellen und den Aufbau eines hybriden Modelles soll neben der Transparenz und Interpretierbarkeit auch die Erklärung von Zusammenhängen zwischen Prozessdaten und Produktqualität ermöglicht werden. 

Beschreibung der Prozessauslegung und der Schritte der datengetriebenen Modellierung

Arbeitsprogramm

Arbeitspaket

Beschreibung

AP1

Experimentelle und datenanalytische Grundlagen

AP2

Auslegung des dauerlauffähigen Scherschneid-Kragenzieh-Prozesses zur In-Prozess-Datenerfassung

AP3

Analytische und numerische Prozessanalyse (Domänenwissen)

AP4

Entwicklung eines Datengenerators zur systematischen Evaluation entwickelter Verfahren

AP5

Prozessdatenakquise im Dauerlauf

AP6

Prozessdatengetriebene Modellierung

AP7

Hybrides Prozessmodell

Erwartete Ergebnisse

Das Ziel dieses Projekts ist die Schaffung übertragbaren Systemwissens, dass unter Berücksichtigung der Kantenrissempfindlichkeit eine effektive Gestaltung der Werkzeugwirkflächen bei der Prozessauslegung ermöglicht und somit zu einer Robustifizierung von Scherschneid-Kragenzieh-Prozessen beiträgt.

Kontakt

Prof. Dr. Agnes Koschmider
Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT
Wittelsbacherring 10
​95444 Bayreuth
E-Mail: agnes.koschmider@uni-bayreuth.de
Website: https://www.wi.fit.fraunhofer.de

Prof. Dr.-Ing. habil. Verena Kräusel
Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik IWU
Reichenhainer Straße 88
09126 Chemnitz
E-Mail: info@iwu.fraunhofer.de
Website: https://www.iwu.fraunhofer.de/de/forschung/leistungsangebot/kompetenzen-von-a-bis-z/umformen.html

M.Sc. Jakub Korenek
Abteilung Blechbearbeitung
Fraunhofer-Institut für Werkzeugmaschinen und Umformtechnik
Reichenhainer Straße 88
09126 Chemnitz
E-Mail:jakub.korenek@iwu.fraunhofer.de
Website: www.iwu.fraunhofer.de

M.Sc. Dominic Langhammer

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