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KI-PUmBA

KI-PUmBA

KI-Vorhersagemodell zur Prognose des Umformverhaltens in Blechumformanwendungen mit Graph Neural Networks

Die fortschreitende Digitalisierung der industriellen Fertigung eröffnet neue Möglichkeiten, Produktionsprozesse mithilfe von Daten und künstlicher Intelligenz effizienter zu planen. In der Blechumformung beruht die Prozessauslegung bislang häufig auf Expertenwissen und zeitaufwendigen numerischen Simulationen. KI-basierte Vorhersagemodelle sollen helfen, Umformergebnisse frühzeitig abzuschätzen, den Planungsaufwand zu reduzieren und geeignete Prozessbedingungen schneller zu bestimmen.

Logokombination Kofinanzierung EU/NDS

Förderzeitraum: 10/2026-09/2028

Förderkennzeichen: ZW 3 87084692

Das Projekt wird im Rahmen des Programms „Zukunftsfähige Wirtschaft Niedersachsen (ZW3)“ durch die NBank gefördert – mit Mitteln des Landes Niedersachsen und des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

Partner: Ingenieurbüro J. Middelhoff GmbH & Co. KG

Projektziele und -inhalte

Im Mittelpunkt des Projekts steht die Entwicklung eines KI-basierten Vorhersagemodells für die Blechumformung. Experimentelle Daten und numerische Simulationsergebnisse bilden die Grundlage für das Training von Graph Neural Networks (GNN). Diese verknüpfen geometrische Informationen, Materialzustände und Prozessbedingungen, um qualitätsrelevante Umformergebnisse vorherzusagen. Die untersuchten Modelle werden hinsichtlich ihrer Genauigkeit und Rechengeschwindigkeit verglichen und mit unabhängigen Daten validiert.

Die Vorhersagen sollen außerdem die Auslegung hydraulischer Pressen unterstützen. Dazu wird untersucht, welche Anforderungen sich aus geeigneten Prozessbedingungen an Pressenkomponenten und Steuerungsstrategien ergeben. Als Ergebnis sollen ein validiertes Vorhersagemodell und ein Konzept für dessen zukünftige Nutzung als industrielle Engineering-Dienstleistung entstehen.

Syed Sarim Ali
Neubau, 1.OG, 103r
05313917685
syed-sarim.ali(at)tu-braunschweig.de
https://www.tu-braunschweig.de/iwf/fup/team/syed-sarim-ali
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