Methodenentwicklung zur multikriteriellen Optimierung einer Prozesskette zur Herstellung hybrider Leichtbaukomponenten
Projekt 5 - DFG GEPRIS 558607696
Projektbeschreibung
Untersuchungsgegenstand des Projektes ist eine vierstufige Prozesskette zur Herstellung eines Leichtbauhelmes aus einer Al/Mg/Al-Sandwichstruktur mit gezielt einstellbaren Eigenschaften. Diese umfasst Walzplattieren, Platinenzuschnitt, Tiefziehen und Beschnitt. Die in technologischen Grenzen einstellbaren Eigenschaften sind hierbei das Gewicht, die Steifigkeit, die Form- und Maßhaltigkeit sowie der resultierende CO2-Fußabdruck.
Die Prozesskette wird sowohl vorwärts modelliert als auch rückwärts hinsichtlich der genannten Eigenschaften optimiert und ausgelegt. Dafür ist eine hybride Modellbildung erforderlich, die ein verallgemeinertes Schichtenmodell für das Walzplattieren mit FE-Ansätzen für die nachfolgenden Verarbeitungsschritte kombiniert. Hieraus wird ein für verkettete Prozesse verallgemeinerbares Datenmodell geschaffen, das den Austausch auch zwischen grundsätzlich verschiedenen Modellansätzen gestattet. Hierbei soll eine Voxel-basierte Modellierung in Kombination mit einem Oktalbaum-Ansatz zur Anwendung kommen.
Dabei sollen erforderliche (Soft-)Sensoren und die mathematischen Methoden im Bereich der hybriden Prozessmodellierung und -optimierung sowie der Unsicherheitsquantifizierung in hochdimensionalen Parameterräumen entwickelt werden. Neben den typischen Messgrößen der Teilprozesse werden indirekt Daten erhoben, wie z. B. Temperaturen im Schichtenverbund auf Basis von Oberflächenmessungen und die zugehörigen Schichtdicken zur Ableitung des verbleibenden Formänderungsvermögens.
Die Modellkopplung in Prozessdurchlaufrichtung, d.h. vorwärtsgerichtet, ermöglicht eine Bewertung der Auswirkungen auf die Aussagegenauigkeit für das finale Produkt, die durch experimentelle Untersuchungen verifiziert werden kann. Aus der Synergie der vollständigen Kopplung aller Prozessmodellierungen bei der Rückwärtsauslegung mit definierten Randbedingungen sollen bestmögliche Prozessrouten prognostiziert und unter Berücksichtigung von Unsicherheiten umgesetzt werden.
Kontakt
Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Alexander Brosius
Projektbearbeiterin: Qinwen Wang; qinwen.wang(at)tu-dresden.de
Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Ulrich Prahl
Projektbearbeiterin: Jennifer Mantel; jennifer.mantel(at)imf.tu-freiberg.de
