OptNeTol: Durchgängige, OPTimierungsbasierte NEnnmaß- und TOLeranzvergabe
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Damit technische Systeme trotz Fertigungsungenauigkeiten ihre Funktion erfüllen können, werden die unvermeidbaren geometrischen Abweichungen durch Maß-, Lage- und Formtoleranzen gezielt eingeschränkt. Damit werden jedoch bereits die Anforderungen an die nachfolgenden Fertigungsschritte und damit implizit die Herstellungskosten festgelegt. Die Methode der Toleranz-Kosten-Optimierung schafft den Spagat zwischen niedrigen Kosten und hoher Produktqualität, indem sie alle Toleranzwerte kostenoptimal und automatisiert aufeinander abstimmt. Bisher konnten die hierfür entwickelten Lösungsansätze jedoch nicht zur umfassenden Beantwortung praxisrelevanter Fragestellungen eingesetzt werden. Einschränkungen in Genauigkeit, Vollständigkeit und Effizienz sowie die fehlende Integration in den modernen Produktentwicklungsprozess erschweren die Lösung industrieller Problemstellungen, wodurch verborgene Kostenpotenziale meist ungenutzt bleiben. Um diese Hürden zu überwinden, wurden im Rahmen dieses zweieinhalbjährigen Projekts die Erkenntnisse aus dem vorangehenden Projekt „Toleranzoptimierung statisch unter- und überbestimmter Systeme“ genutzt und die Methode der samplingbasierten Toleranz-Kosten-Optimierung konsequent weiterentwickelt. Zum einen erlauben die neu entwickelten Methoden ihren Einsatz bei lediglich approximativ vorliegenden Kosteninformationen sowie die Festlegung von robusten Nennmaßen und damit ihre Anwendung in frühen Produktdesignphasen. Zum anderen befähigt die Integration von Form- und Lagetoleranzen sowie von Maschinenselektions- und –allokationsstrategien mit maschinenspezifischen Fertigungsverteilungen die Anwendung auf komplexe, nichtlineare Baugruppen bei zugleich frühzeitiger Berücksichtigung von Herstellungsrandbedingungen. Dabei stellt die Abstimmung der Optimierungsroutinen mit varianzreduzierenden Sampling- und Ausschussratenschätzverfahren unter Ausnutzung der Vorteile des sogenannten Inverse Tansform Samplings die Verlässlichkeit der Optimierungsergebnisse sicher. Durch neuartige Effizienzsteigerungsmethoden basierend auf adaptiven Stichprobengrößen und Metamodellen können die Rechenzeiten signifikant reduziert werden, ohne dabei die Aussagequalität der Ergebnisse zu beeinträchtigen. Die abschließende Evaluation des entwickelten und in einen Softwareprototyp überführten Gesamtrahmenwerks zeigt, dass die erforschten Methoden wesentlich zur universellen Anwendbarkeit beitragen und nun Produktentwickelnde ohne vertiefte Kenntnisse in Statistik und Optimierung Nennmaße und Toleranzen robust und kostenoptimal festlegen können.
Link zum Abschlussbericht
https://doi.org/10.25593/open-fau-1719
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Toward cost-efficient tolerancing of 3D-printed parts: a novel methodology for the development of tolerance-cost models for fused layer modeling. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 119(3-4), 2461-2478.
Roth, Martin; Schaechtl, Paul; Giesert, Andreas; Schleich, Benjamin & Wartzack, Sandro
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Concurrent Machine and Batch Size Selection in Sampling-based Tolerance-Cost Optimization. Procedia CIRP, 109(2022), 13-18.
Roth, Martin; Schleich, Benjamin & Wartzack, Sandro
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Coupling Sampling-Based Tolerance-Cost Optimization and Selective Assembly – An Integrated Approach for Optimal Tolerance Allocation. Volume 2A: Advanced Manufacturing. American Society of Mechanical Engineers.
Roth, Martin; Seitz, Markus Johannes; Schleich, Benjamin & Wartzack, Sandro
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Handling Sampling-induced Uncertainties in Tolerance-Cost Optimization. Procedia CIRP, 114(2022), 209-214.
Roth, Martin; Schleich, Benjamin & Wartzack, Sandro
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„Boosting the Accuracy of Sampling-based Tolerance-Cost Optimization”. Vortrag auf dem Meeting der European Research Group of Tolerancing (EGRT) 2023, 13.06-14.06.2023, Bordeaux, Frankreich
M. Roth, S. Goetz & S. Wartzack
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Accelerating sampling-based tolerance–cost optimization by adaptive surrogate models. Engineering Optimization, 57(2), 404-426.
Roth, Martin; Freitag, Stephan; Franz, Michael; Goetz, Stefan & Wartzack, Sandro
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Sampling-Based Tolerance-Cost Optimization: Automating Least-Cost Tolerance Allocation Through Joint Metaheuristic Optimization and Sampling-Based Tolerance Analysis. Research in Tolerancing, 101-127. Springer Nature Switzerland.
Roth, Martin & Wartzack, Sandro
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„Sampling-based Tolerance-Cost Optimization. The Key to Optimal Tolerance Allocation”, Dissertation, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, 2024.
M. Roth
