Bildung eines Prozessmodells für die Qualitätsüberwachung beim Gesenkschmieden durch den Einsatz Künstlicher Neuronaler Netze

• Applicant: Professor Dr.-Ing. Bernd-Arno Behrens
• Subject Area: Primary Shaping and Reshaping Technology, Additive Manufacturing
• Term: from 2005 to 2011
• Project identifier: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Project number 5456289

Bei Anwendung herkömmlicher Methoden zur Schmiedeteilprüfung kann es zwischen dem Auftreten eines Fehlers im Gesenkschmiedeprozess und dessen Erkennen zur Produktion zahlreicher Ausschussteile kommen, da vor dem Prüfen zunächst das Abkühlen des Schmiedeteils erfolgen muss. Ziel des geplanten Forschungsvorhabens ist es, ein prozessintegriertes Qualitätsüberwachungssystem zu schaffen, mit dem direkt nach der Umformung Aussagen über die erreichte Produktqualität getroffen werden können. Die hohen Werkstücktemperaturen beim Schmieden lassen eine direkte Kontrolle der qualitätsrelevanten Größen (z. B. Abmessungen) sowie eine Prüfung auf Freiheit von Schmiedefehlern (z. B. Risse) nicht zu. Daher sollen Methoden geschaffen werden, die es ermöglichen, auf der Basis messbarer Prozessgrößen (z. B. Umformkraft), indirekt auf die erreichte Produktqualität sowie eventuelle Fehlerursachen zu schließen. Zur Lösung dieser Aufgaben sollen die Zusammenhänge zwischen den messbaren und den qualitätsrelevanten Größen anhand eines Modells für den Schmiedeprozess bestimmt werden. Hierzu sollen Künstliche Neuronale Netze (KNN) eingesetzt werden, die selbständig aus bereits vorliegenden Messdaten durch sogenanntes Training die notwendigen mathematischen Zusammenhänge bilden. Nach erfolgter Trainingsphase ist es möglich, anhand aktueller Messdaten unmittelbar nach erfolgter Fertigung die erreichte Schmiedeteilqualität im Prozess zu bewerten. Darüber hinaus sollen mittels KNN Hinweise über mögliche Ursachen für Prozessfehler bzw. -störungen ausgegeben werden.

• DFG Programme: Research Grants