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: In einem Software-Framework interagiert ein virtueller Agent mit Prozesssimulationen, um die optimalen Prozessparameter wie etwa die Vorschubgeschwindigkeit zu identifizieren. Zur quantitativen Bewertung der gewählten Aktionen des Agenten dient eine Kostenfunktion, die beispielsweise Maschinenbelegungszeit, Werkstoffkosten, Werkzeugverschleiß und Bauteilqualität berücksichtigt.
Schnittkräfte simuliert
Open Mind hat mit seinem System HyperMill Erfahrung im Bereich der Prozesssimulation gesammelt – etwa im Zusammenhang mit Virtual Machining. Für das TUM-Forschungsprojekt lieferte das Unternehmen 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. Die Digitalisierungs- und Automatisierungslösungen von Retarus ermöglichen effiziente Abläufe ohne manuellen Aufwand oder Kompromisse bei der Datensouveränität ‣ weiterlesen
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Retarus beschleunigt Datenaustausch in der Produktion
„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. „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 bis Ende 2025. Projektförderer ist das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie, Projektträger die VDI/VDE Innovation + Technik.
