Zeiteffiziente Prozesskettenmodellierung und -berechnung in der Blechumformung und -verarbeitung

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Die durchgängige Modellierung und Berechnung des Entstehungsprozesses eines Blechbauteils, beginnend mit der Halbzeugherstellung bis zum Fügen des vergüteten Blechbauteils, ist aufgrund derzeitiger Berechnungsansätze und der damit verbundenen langen Rechenzeiten nur zu nachträglichen Analysezwecken möglich. Aus diesem Grund wird in dem beantragten Forschungsvorhaben die Entwicklung einer Methodik am Beispiel des Stahlwerkstoffes LH800 vorgeschlagen, die eine durchgängige Modellierung der Prozesskette Dressieren (Walzen) - Umformen - Vergüten - thermisches Fügen bei sehr kurzen Berechnungszeiten erlaubt. Die Gesamtmethode verfolgt dabei zwei parallele Strategien. Zunächst wird, basierend auf experimentellen Untersuchungen und konventionellen Finite-Element-Simulationen, die Analyse der Einzelprozesse durchgeführt. Basierend auf den dabei identifizierten dominanten Effekten erfolgt die Entwicklung einer vereinfachten, die jeweiligen Effekte berücksichtigende Berechnungsstrategie für den jeweiligen Einzelprozess. Die separaten Berechnungsmodelle, die aufgrund der prozessspezifischen Vereinfachungen bereits eine wesentliche Verkürzung der Berechnungszeit ermöglichen sollen, können direkt genutzt werden, um die gesamte Prozesskette hinsichtlich des Einflusses auf die Eigenschaften des Endprodukts zu analysieren. Um eine weitere Verringerung der Gesamtberechnungszeit zu erreichen, werden Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) angewendet, um unter Zuhilfenahme selbst lernender Algorithmen ein Berechnungsmodell zu trainieren, das Antwortzeiten im Bereich weniger Sekunden ermöglicht. Da das Trainieren dieser Modelle eine Vielzahl von Datensätzen erfordert, die weder experimentell noch mittels konventioneller Finite-Element-Simulationen bereitgestellt werden können, werden hier die vorab entwickelten, prozessspezifischen Berechnungsmodule zur Generierung der Trainingsdaten eingesetzt. Der Vorteil dieser zweigeteilten Vorgehens weise besteht in der Bereitstellung eines (in Grenzen allgemeinen) Analysewerkzeugs für jeden Prozessabschnitt und der Möglichkeit, die erhaltenen Einzellösungen in eine sehr schnelle und auf einen Werkstoff spezialisierte Berechnungsmethodik der betrachteten Prozesskette einfließen zu lassen. D.h. die hier entwickelte Methodik ist direkt übertragbar auf andere Werkstoffe, solange diese nicht vollkommen konträre Effekte aufweisen. Das anschließende Trainieren der selbst lernenden Algorithmen bietet zusätzlich bei extrem zeitkritischen Berechnungsvorgängen das notwendige Potenzial zur Rechenzeitreduzierung.