FORSIM

BAYERISCHER FORSCHUNGSVERBUND SIMULATIONSTECHNIK

P2 Berücksichtigung stochastischer Einflußgrößen bei der Prozesssimulation in der Umformtechnik

Arbeitsfeld:

Das bislang praktizierte Vorgehen bei der Auslegung eines Umformprozesses und der Dimensionierung der Werkzeugaktivelemente ist im wesentlichen noch immer von einer empirischen Vorgehensweise geprägt. Der Einsatz der numerischen Prozesssimulation, welche die Basis für eine deterministische Betrachtung für diese Problematik bildet, gewinnt jedoch zunehmend an Bedeutung. Die im Zuge dieser Entwicklungen eingesetzten FEM-Programme (sog. Special-Purpose-Codes) eröffnen - neben der Analyse des Stoffflusses - die Möglichkeit zu genauen Informationen über die vorliegenden, i.a. zeitvarianten Werkzeugbeanspruchungen zu gelangen. Die mit dieser Vorgehensweise erzielbaren Ergebnisse, die eine optimale Prozessauslegung und eine möglichst exakte Vorhersage der Werkzeuglebensdauer sicherstellen sollen, spiegeln aber nur die Resultate der FEM-Berechnung auf der Grundlage einer einzigen Konstellation der signifikanten Prozesseinflussgrößen wider, die zwangsläufig in Form diskreter Werte in die Modellbildung eingehen. Es besteht daher generell die Gefahr, dass die aus der Simulation gewonnenen Ergebnisse, aufgrund einer ungeeigneten bzw. ungünstigen Parameterkonstellation, die tatsächlich auftretenden Prozesszustände fehlerhaft darstellen. Verwertbare Vorhersagen über den Umformprozess oder gar der Werkzeuglebensdauer sind somit nur in stark eingeschränkter Form möglich.

Anwendung in der Praxis:
Ausgehend von der beschriebenen Problematik verfolgt das geplante Projekt das Ziel, die Finite-Elemente-Methode für die Prozesssimulation in der Umformtechnik um ein eigenständiges System zu erweitern, welches

• beim Pre-Processing die Eingabe von Streubreiten bzw. Wahrscheinlichkeitsverteilungen der relevanten Eingangsgrößen und Randbedingungen ermöglicht.
• während des Simulationslaufes diese Streubreiten und deren statistische Verteilung berücksichtigt und automatisch Variationsrechenläufe durchführt; diese Aufgabe steht im Mittelpunkt des Vorhabens und wird durch Methoden der statistischen Versuchsplanung und der Informatik effizient realisiert.
• beim Post-Processing die Resultate mit Streubreiten bzw. Wahrscheinlichkeiten versieht und sog. "Worst-Case"- und "Best-Case"-Analysen zulässt.

Damit wird u.a. die Möglichkeit geschaffen, die Prozesssicherheit und die Streubreite der Qualitätsmerkmale des Werkstücks bereits während der Entwicklungsphase abschätzen zu können.