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IBF der RWTH Aachen University Blog

Ideen Form geben

Maschinelles Lernen beim Walzen

Februar 2019
08
Autor: IBF der RWTH Aachen University
Firma: IBF - Institut für Bildsame Formgebung, RWTH Aachen
Maschinelles Lernen beim Walzen

Maschinelle Lernverfahren wurden in den letzten Jahren auf immer komplexere Probleme angewandt. Doch lassen sich diese Konzepte auch auf die Umformtechnik anwenden?

Um diese Frage zu beantworten, hat sich das IBF mit RWTH-Experten für maschinelles Lernen am Cybernatics Lab (CL) und dem AMT (Advanced Mining Technologies) zusammengetan. Am Beispiel des Warmwalzens wurden zwei unterschiedliche Ansätze, ein neuronales Netz (CL) und ein evolutionärer Algorithmus (AMT), zur automatisierten Auslegung von Stichplänen erforscht.

Ziel war es, einen Stichplan für das neue warmwalzwerk am IBF auszulegen, der von einem definierten initialen Zustand (Höhe*Breite*Länge = 75*300*500 mm³; Korngröße = 200 μm) einen finalen Zustand (20*300*1875 mm³; 25 μm) erreicht. Zusätzlich mussten die Anlagengrenzen berücksichtigt und der Energieverbrauch minimiert werden.

Beide Verfahren konnten erfolgreich einen Stichplan auslegen, der die Anforderungen erfüllt und am Warmwalzwerk des IBF umgesetzt wurde. Die Abbildung zeigt das Höhenprofil und die sehr gut übereinstimmenden gemessenen sowie simulierten Walzmomente beider Verfahren. Es fällt jedoch auf, dass die Verfahren zu deutlich anderen Strategien neigen. Das neuronale Netz verfolgt, über sieben Stiche verteilt, monoton fallende Höhenreduktionen. Beim evolutionären Algorithmus ist hingegen die größte Höhenreduktion in den Stichen drei und vier von sechs.

Es konnte damit die Anwendbarkeit maschineller Lernverfahren auf die Stichplanauslegung beim Walzen erfolgreich demonstriert werden. Beide Konzepte erscheinen erfolgsversprechend und sollen in Zukunft, u.a. im kürzlich bewilligten Exzellenzcluster „Internet of Production“ als elementares Anwendungsbeispiel, weiterverfolgt werden. Damit einhergehend soll auch eine detaillierte Bewertung der Verfahren erfolgen.

 

Ansprechpartner:

Alexander Krämer, M.Sc.

Tel.: 0241-80-95954

alexander.kraemer@ibf.rwth-aachen.de

 

Mehr zu diesem Thema und weiteren spannenden Forschungsprojekten erfahren Sie in unserem Newsletter oder auf unserer Internetseite: www.ibf.rwth-aachen.de