Effiziente Algorithmen zur Simulation von inkrementellen Umformverfahren

• Antragsteller: Professor Dr. Michael Schäfer
• Fachliche Zuordnung: Ur- und Umformtechnik, Additive Fertigungsverfahren
• Förderung: Förderung von 2003 bis 2006
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5406040

Derzeit verfügbare, kommerzielle FE-Programmsysteme eignen sich nur bedingt zur Modellierung inkrementeller Umformverfahren. Auch wenn ein Prozess numerisch abgebildet werden kann, ist die Simulation meist derart zeitintensiv, dass Parameterstudien zur Auslegung eines neuartigen Prozesses für den industriellen Einsatz zu langwierig sind. Inkrementelle Verfahren erzeugen durch den partiellen Eingriff der Werkzeuge eine sehr lokale Umformung mit hohem Umformgrad, während weite Bereiche des Werkstücks keine plastische Deformation erfahren. Diese verfahrensspezifische Besonderheit läßt sich durch den Einsatz adaptiver Diskretisierungstechniken für eine Effizienzsteigerung der Berechnung verwenden. Bisherige Simulationen inkrementeller Umformprozesse können die Ähnlichkeit der einzelnen Umformschritte nicht nutzen. Hier ist ein großes Potenzial zur Verkürzung der Rechenzeit zu vermuten. Durch die Ausnutzung quasistationärer Zustände während der Umformung können aufwendige Zeitintegrationsverfahren umgangen werden, wodurch sich ebenfalls ein duetlicher Vorteil in Bezug auf die Berechnungsdauer ergibt. Eine weitere Möglichkeit, die Rechendauer zu verkürzen, bietet der Einsatz von effizienten Gleichungslösern. Hier sollen parallele algebraische Mehrgitter-Methoden zum Einsatz kommen, die im Gegensatz zu den geometrischen Varianten keine spezielle hierarchische Gitterstruktur benötigen. Adaptive Diskretisierungsalgorithmen und Algorithmen zur Erkennung und Ausnutzung quasistationärer Zustände sollen im Rahmen dieses Vorhabens entwickelt, implementiert und bewertet werden.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1146: Modellierung inkrementeller Umformverfahren
• Beteiligte Person: Dr.-Ing. Sebastian Meynen