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Vortrag (20 Min., 5 Min. Diskussion, 5 Min. Raumwechsel)

Von werkstoffbasierter Prozesssimulation zum Digitalen Zwilling

Thursday (19.09.2019)
15:00 - 15:30 Uhr Tammann
Bestandteil von:


Zu einer der wichtigsten Herausforderungen für die (Leicht-)Metallindustrie zählt die Reduktion des Energieverbrauchs bei gleichzeitig verbesserter Produktqualität. In der Ära der Digitalisierung (Industrie 4.0) versuchen die Hersteller, mithilfe von Konzepten der künstlichen Intelligenz "Smart Factories", also virtuelle Kopien realer Produktionsketten, zu erschaffen. Unter anderem wird der Begriff des digitalen Zwillings, der nach neuster Definition von Bolton et al. (2018) als „a dynamic virtual representation of a physical object or system across its lifecycle, using real-time data to enable understanding, learning and reasoning” bezeichnet, verwendet. Einerseits bedeutet dies für die Halbzeugindustrie, dass das Materialverhalten entlang der Prozesskette verstanden werden muss. Andererseits können dadurch zuverlässige Modelle, die sich schnell an veränderte Verarbeitungsbedingungen anpassen können, geschaffen werden. In dieser Arbeit wird, anhand der Simulation eines Umformprozesses, die Verbindung von physik- und daten-basierter Modellierung demonstriert. Eine dafür benötigte Werkstoffdatenbank wird mit den Ergebnissen umfangreicher Zylinderstauchversuche befüllt. Dies ermöglicht die zentrale Speicherung der gesamten Information des verwendeten Materials (chemische Zusammensetzung, Herstellungsroute usw.), der Prozessparameter (Online-Aufzeichnung während der Prüfung) und der Messdaten (Temperatur, Umformgrad, Spannung). Mithilfe der symbolischen Regressionsanalyse, eines Algorithmus des maschinellen Lernens, werden einfache Gleichungen erzeugt. Diese können als eigenständige, daten-basierte Materialmodelle oder zur Vervollständigung des physikalisch basierten Modells verwendet werden. Im zweiten Fall wird der Materialfluss anhand von internen Variablen, hierbei der mittleren Versetzungsdichte, beschrieben. Das Materialmodell kann dann beispielsweise relativ einfach in den Finite-Elemente-Solver für die Simulation realer Produktionsprozesse (Walzen, Strangpressen usw.) implementiert werden. Mithilfe solcher Simulationen kann die Produktqualität vor Beginn des Herstellungsprozesses eingeschätzt und dadurch die Kostenersparnis (Materialkosten, Energieverbrauch usw.) sowie die Prozessoptimierung ermöglicht werden.

Sprecher/Referent:
Dr. Evgeniya Kabliman
LKR Leichtmetallkompetenzzentrum Ranshofen GmbH
Weitere Autoren/Referenten:
  • Ana Helena Kolody
    LKR Leichtmetallkompetenzzentrum Ranshofen GmbH, AIT Austrian Institute of Technology GmbH
  • Johannes Kronsteiner
    LKR Leichtmetallkompetenzzentrum Ranshofen GmbH, AIT Austrian Institute of Technology GmbH
  • Dr. Michael Kommenda
    University of Applied Sciences Upper Austria
  • Prof. Dr. Gabriel Kronberger
    University of Applied Sciences Upper Austria