Modellierung inkrementeller Blechumformprozesse mit kinematischer Gestalterzeugung
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Im vorliegenden Projekt wird zur Erweiterung des Wissensstands die über Inkrementelle Kinematische Blechumformprozesse (IKB) ein durchgehendes Modellierungssystem entwickelt und erforscht. Hierbei sollen unterschiedliche Modellierungsansätze der FE-Simulation sowie eine Modellierung technologischer Prozessdaten in geschlossener Weise zusammengeführt werden. Um die Besonderheiten der IKB, wie sehr lange Prozesszeiten und damit verbunden sehr große Datenmengen und Rechenzeiten, zu berücksichtigen, war eine gezielte Weiterentwicklung der Algorithmen sowohl im Bereich der technologischen Prozessmodellierung als auch im Bereich der FEA notwendig. Die bisherigen Entwicklungen, wie ein integriertes CBR-System, ein Optimierungstool zur Planung der Werkzeugbahn, sowie ein entkoppeltes FEM-Berechnungsmodell, bilden zusammen mit der experimentellen Verifikation die Basis für die Weiterentwicklung der Module und Implementierung in ein Gesamtsystem. Die Arbeiten des letzten Förderzeitraumes wurden dabei speziell auf die zur virtuellen Prozessplanung notwendige Weiterentwicklung der FEM fokussiert. Bei der virtuellen Prozessplanung inkrementeller Umformprozesse (IBU) stößt die FEM an ihre Grenzen. Betrachtet man die asymmetrische IBU, so zeigen Rechenzeiten von mehreren Tagen die Notwendigkeit effizienterer Lösungsstrategien. Das Projekt realisiert eine derartige Modellierung innerhalb des Systems MSC.Marc. AIBU-Prozesse kennzeichnen sich durch eine kleine, nicht lineare Umformzone auf einem großen, elastischen Blech. Reduziert man diese auf ihren Steifigkeitsanteil am Rand, so kann die Problemgröße drastisch reduziert und damit Rechenzeit eingespart werden. Um den großen Verschiebungen des Randes Rechnung zu tragen, ist ein regelmäßiger Neuaufbau beider Zonen notwendig. Das vorgestellte Modell realisiert dies durch die gezeigte Entkopplung beider Zonen, verwendet allerdings dabei die statische Kondensation zur Reduktion der Modellgröße. Innerhalb der Arbeit wurde der Entkopplungsalgorithmus entwickelt und hinsichtlich Verkürzung der Rechenzeit und Genauigkeit untersucht.
