Automatisierte Fertigung von 2D-Blechbauteilen durch Treiben
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Mit dem Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen zur Berechnung von Fertigungsstrategien für das Treiben von 2D-Blechbauteilen konnte eine Automatisierung des Prozesses realisiert und damit das Ziel des Forschungsvorhabens erreicht werden. Nachdem eine anwendungsnahe Struktur für Ein- und Ausgabedaten für das neuronale Netz erarbeitet wurde, sind Trainingsdatensätze generiert worden. Dazu wurden Fertigungsstrategien erzeugt und die entsprechenden Bauteile gefertigt. Im Anschluss wurden die Bauteile digitalisiert und entsprechend der Netzeingabedaten aufbereitet. Der Netzarchitektur wurden damit die digitalen Darstellungen der Blechbauteile als zu fertigende Geometrien und die entsprechenden Fertigungsstrategien als zugehörige Ausgabedaten für eine Trainingsphase übergeben. Die Verfahrensstruktur wurde schließlich mit dem Netz unbekannten Bauteilen durch das Fertigungssystem Kraftformer-Roboter validiert und durch den Vergleich von Soll- und Ist-Geometrie verifiziert. Die Ergebnisse zeigen, dass eine effiziente Berechnung von Fertigungsstrategien für den Treibprozess mit künstlichen neuronalen Netzen für praxisrelevante Blechbauteilgeometrien möglich ist. Zudem legt die durchgeführte Machbarkeitsstudie für 3D-Geometrien nahe, dass sich diese Methode auch auf die Fertigung komplexer 3D-Blechbauteile übertragen lässt.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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„Methoden zur Automatisierung der inkrementellen Blechumformung“, München, Technische Universität München, Diss., 2014
Scherer, D.
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„Variation of components by automated driving – An efficient approach for geometric variance“ International Journal of Material Forming, 2016, Volume 9, Issue 1, pp 9–19
Opritescu, D.; Volk, W.
