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Open Mind: Reinforcement Learning in der additiven Prozesskette

Post-Processing bereits im Pre-Processing mitdenken
Open Mind: Bestärkendes Lernen in der additiven Prozesskette

Ein Forschungsprojekt hat die Effizienzsteigerung hybrider, das heißt kombinierter additiver und zerspanender Fertigung mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz zum Ziel. Die Nachbearbeitung von im WAAM-Verfahren gefertigter Bauteile soll also bereits im Pre-Processing mit einbezogen werden. Open Mind Technologies leistet hier einen wichtigen Beitrag zu dem Verbundprojekt. Der Hersteller der CAD/CAM-Suite hyperMill liefert die dazu nötigen Prozesssimulationen.

Mit der draht- und lichtbogenbasierten additiven Fertigung (wire arc additive manufacturing, WAAM) erzeugte Werkstücke haben eine geringe Oberflächengüte und müssen deshalb zerspanend nachbearbeitet werden. Im Forschungsprojekt CICAM werden Methoden des bestärkenden Lernens (reinforcement learning) für den Einsatz in der rechnergestützten Prozessplanung für die hybride Prozesskette aus WAAM und spanender Nachbearbeitung entwickelt. CICAM steht für „Computational Intelligence for Computer-aided Manufacturing“. Beteiligt an dem Projekt sind das Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften an der Technischen Universität München und die Spanflug Technologies GmbH.

In einem Software-Framework wird ein virtueller Agent mit Prozesssimulationen interagieren, um die optimalen Prozessparameter (z. B. die Vorschubgeschwindigkeit oder Spindeldrehzahl) zu identifizieren. Zur quantitativen Bewertung der gewählten Aktionen des Agenten dient eine Kostenfunktion, die beispielsweise Maschinenbelegungszeit, Werkstoffkosten, Werkzeugverschleiß und Bauteilqualität berücksichtigt.

Auftragsmodell von Open Mind

Open Mind hat viel Erfahrung mit der Prozesssimulation in hyperMill gesammelt. Das gilt beispielsweise im Zusammenhang mit virtual Machining.

  • Für das TUM-Forschungsprojekt lieferte Open Mind das Auftragsmodell für den WAAM-Prozess und die Simulation der Schnittwerte zur Prozesskraftberechnung für die spanende Nachbearbeitung.
  • Das mathematische Prozessmodell zur Berechnung dieser Kräfte wurde von der TUM erstellt.

Das lernende System soll auf dieser Basis zum Beispiel zwischen Dauer des Prozesses und Werkzeugverschleiß abwägen können.

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Alexander Rautenberg, Innovations- und Patentmanager bei der Open MindTechnologies AG
Bild: Open Mind Technologies

„Mit Hilfe unserer Prozesssimulation wird das lernende System eine Balance finden können zwischen einer ausreichenden Effizienz beim additiven Aufbau und den resultierenden Anforderungen bei der spanenden Nachbearbeitung.“
– Alexander Rautenberg, Open Mind Technologies AG

„Wir freuen uns, einen Beitrag zu diesem faszinierenden Projekt leisten zu können. Mit Hilfe unserer Prozesssimulation wird das lernende System eine Balance finden können zwischen einer ausreichenden Effizienz beim additiven Aufbau und den resultierenden Anforderungen bei der spanenden Nachbearbeitung“, erklärt Alexander Rautenberg, Innovations- und Patentmanager bei Open Mind Technologies AG. „Prozessoptimierung ist schon in der Zerspanung allein eine lohnende Herausforderung. In den immer wichtiger werdenden hybriden Verfahren mit der additiven Herstellung des Rohlings ergeben sich komplexe Abhängigkeiten. Wir sind gespannt, was die ‚KI‘ hier erreichen wird.“

Das Projekt läuft noch bis Ende 2025. Projektförderer ist das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie, Projektträger die VDI/VDE Innovation + Technik GmbH. (eve)

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