{"id":1801,"date":"2023-03-15T17:29:29","date_gmt":"2023-03-15T16:29:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/imb\/?page_id=1801"},"modified":"2023-03-15T17:38:39","modified_gmt":"2023-03-15T16:38:39","slug":"dfg-spp-2422-datenbasierte-werkzeugeinarbeitung-in-der-blechumformung","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.hsu-hh.de\/imb\/projekte\/dfg-spp-2422-datenbasierte-werkzeugeinarbeitung-in-der-blechumformung","title":{"rendered":"DFG (SPP 2422): Datenbasierte Werkzeugeinarbeitung in der Blechumformung"},"content":{"rendered":"\n

30 % der Entwicklungskosten eines Werkzeugs in der Blechumformung fallen auf die manuelle Werkzeugeinarbeitung. Diese Einarbeitung ist komplex und eine sehr zeitaufwendige Arbeit mit starker k\u00f6rperlicher Belastung. Sie stellt aufgrund
komplexer Wechselwirkungen und hoher Unsicherheiten eine herausfordernde Aufgabenstellung dar und erfordert eine individuelle Vorgehensweise f\u00fcr jedes Werkzeug.<\/p>\n\n\n\n

Im Wesentlichen k\u00f6nnen zwei Arten von Freiheitsgraden beeinflusst werden: (i)<\/em> die Beschaffenheit der Aktivfl\u00e4chen des Umformwerkzeugs und (ii)<\/em> die einstellbaren Parameter des Systems \u201cWerkzeug-Maschine\u201d. Ausgehend von einer formalen Beschreibung des zu fertigenden Endproduktes wird das Umformwerkzeug entwickelt. Ideale Werte der Werkzeugaktivfl\u00e4chen und Maschinenparameter werden w\u00e4hrend der Werkzeugentwicklung definiert (Designfunktion f<\/strong>). Die Werkzeuginbetriebnahme inkl.<\/abbr> der mechanischen Einarbeitung erfolgt dann auf einer Tryout-Presse. Eine erfolgreiche Optimierung der Freiheitsgrade durch das
Werkstattpersonal (Verbesserungsfunktion g<\/strong>) erm\u00f6glicht die Freigabe f\u00fcr die Produktionspresse. <\/p>\n\n\n\n

Derzeit werden die Funktionen f<\/strong> und g<\/strong> manuell von menschlichen Experten implementiert, sie verlassen sich stark auf Erfahrungs- und heuristisches Wissen. Dies f\u00fchrt zu nicht deterministischen Ergebnissen, zu verl\u00e4ngerten Anlaufphasen und zu suboptimalen Produkten. In diesem Projekt werden Verfahren des maschinellen Lernens entwickelt, welche f<\/strong> und g<\/strong> aus Daten erlernen, um sowohl die Einarbeitung zu automatisieren als auch die Gestaltung der Werkzeugaktivfl\u00e4che schon im Werkzeugentwicklungsprozess an die komplexen Wechselwirkungen des realen Systems anpassen zu k\u00f6nnen. Auf dieser Basis werden in diesem Projekt die folgenden drei Forschungsfragen bearbeitet:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Welche Art von neuronalen Netzwerken mit welcher Netztopologie eignen sich zur automatisierten Generierung der Aktivfl\u00e4chen der Umformwerkzeuge unter Ber\u00fccksichtigung der Werkzeug-Maschine-Interaktion, d.h.<\/abbr> wie kann f <\/strong>f\u00fcr das Designproblem der Aktivfl\u00e4chen unter Voraussetzung einer zun\u00e4chst geringen Datenmenge erlernt werden?<\/li>\n\n\n\n
  2. Welche Art und Topologie von neuronalen Netzwerken eignet sich f\u00fcr das Erlernen der Funktion f<\/strong> in Bezug auf Maschinenparameter wie Kraft- und Geschwindigkeitsverl\u00e4ufe?<\/li>\n\n\n\n
  3. Wie kann der menschliche Bediener bei der Aufgabe der Werkzeugeinarbeitung auf der Tryout-Presse unterst\u00fctzt bzw.<\/abbr> diese T\u00e4tigkeit automatisiert werden? D.h.<\/abbr> k\u00f6nnen wir Daten und technisches Know-how verwenden, um die Funktion g<\/strong> zu berechnen und die T\u00e4tigkeit zu automatisieren? <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    <\/p>\n\n\n\n

    Laufzeit: 1.7.2023 bis 1.7.2026 (nur Phase I)
    Dieses Projekt wird im Rahmen des DFG-Schwerpunktprogramms \u201eDatengetriebene Prozessmodellierung in der Umformtechnik\u201c (SPP 2422) gef\u00f6rdert.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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