ZIM – SmartPress

Motivation:
Es findet keine kontinuierliche Anpassung der Anlagenparameter (z. B. Haltekräfte) an veränderte Rahmenbedingungen statt, die zu einem robusteren Produktionsprozess führen würde.


Ziel:
Entwicklung eines innovativen datengetriebenen Systems, das Fertigungsanlagen zur Kaltumformung von Blechen robust gegenüber Veränderungen der Produkteigenschaften und der Umgebung macht.


Ansatz:
Neuronale Netze und weitere Regressionsverfahren, bspw. Gaußsche Prozesse, werden zur Erkennung und Prognose des Produktionszustands verwendet. Eine Datengrundlage wird genutzt, um Wechselwirkungen zwischen Materialeigenschaften und Anlagenparametern zu erkennen. Das ermöglicht u. a. die proaktive Anpassung von Steuerungsregeln. Das entwickelte Modell kann dann die künftige Entwicklung der Ziehrandgröße prognostizieren und dadurch das Auftreten von weiteren Rissen vorhersehen. Schließlich werden entsprechende Gegenmaßnahmen vorgeschlagen, um Risse zu vermeiden.

http://fox.leuphana.de/portal/de/projects/projects%2893dccaa4-d859-41cc-ae5d-f5db690844ec%29.html

Team

Prof. Dr.-Ing. Jens Heger
Universitätsallee 1, C12.221
21335 Lüneburg
Fon +49.4131.677-1881
jens.heger@leuphana.de

Mazhar Zein El Abdine, M.Sc.
Universitätsallee 1, C12.223
21335 Lüneburg
Fon +49.4131.677-1885
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