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wt-online - Ausgabe 3-2018, S. 186-190

Kompletter Beitrag im pdf-Format 186_89141.pdf

Neuronales Netzwerk, Simulation, Umformung

KI-Prognose der Umformkraft bei Umformsimulationen

Vorhersage der Umformkraft von teils unbekannten Simulationsergebnissen durch Neuronales Netzwerk

Auch heutzutage ist der Entwicklungsprozess von Massivumformverfahren in der Schmiedebranche durch eine getrennte Konstruktion und Simulation gekennzeichnet. Die dadurch entstehenden Iterationsschleifen benötigen viel Zeit. Am Beispiel eines gratlosen Umformprozesses für einen Flansch wird gezeigt, dass es mithilfe der Data-Mining Methode „Neuronales Netzwerk” möglich ist, die Umformkraft zu prognostizieren ohne zeitaufwendige Finite-Elemente-Simulation durchzuführen.

AI-Prognosis of metal forming simulation results – Prognosis of forming force of partly unknown simulation results by neuronal network

In forging industry, the development of new bulk metal forming technologies still is determined by a separation between construction and simulation. The resulting iterations take a lot of time. In this paper, the data mining method neuronal network is used to predict the forming force of a finite element forging simulation of a flange.

Autor:
Rasche, N.; Roe, C.; Langner, J.; Stonis, M.; Behrens, B.-A.

Der vollständige Beitrag ist erschienen in:
wt-online 3-2018, Seite 186-190
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