DE102022208464A1 - Method for simulating a forming tool for producing a component, computer program product and electronic computing device - Google Patents

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Simulieren eines Umformwerkzeugs (3) zum Erzeugen eines Bauteils (2) eines Kraftfahrzeugs mittels einer elektronischen Recheneinrichtung (5), mit den Schritten:- Bereitstellen eines digitalen Modells (6) des Umformwerkzeugs (3);- Vorgeben zumindest eines Prozessparameters (7) einer Erzeugungsmaschine (1) zum Erzeugen des Umformwerkzeugs (3); und- Simulieren zumindest einer Oberfläche (8) des Umformwerkzeugs (3) mittels eines maschinellen Lernalgorithmus (4) der elektronischen Recheneinrichtung (5) auf Basis des digitalen Modells (6) und des zumindest einen Prozessparameters (7)Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt sowie eine elektronische Recheneinrichtung (5).The invention relates to a method for simulating a forming tool (3) for producing a component (2) of a motor vehicle using an electronic computing device (5), with the steps: - providing a digital model (6) of the forming tool (3); - specifying at least a process parameter (7) of a generating machine (1) for generating the forming tool (3); and- Simulating at least one surface (8) of the forming tool (3) using a machine learning algorithm (4) of the electronic computing device (5) based on the digital model (6) and the at least one process parameter (7).The invention further relates to a computer program product and an electronic computing device (5).

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Simulieren eines Umformwerkzeugs zum Erzeugen eines Bauteils eines Kraftfahrzeugs mittels einer elektronischen Recheneinrichtung gemäß dem geltenden Patentanspruch 1. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt sowie eine elektronische Recheneinrichtung.The invention relates to a method for simulating a forming tool for producing a component of a motor vehicle by means of an electronic computing device according to applicable patent claim 1. The invention further relates to a computer program product and an electronic computing device.

Die Digitalisierung von Werkzeugoberflächen im Bereich der Presswerkzeuge ermöglicht es, den Anfertigungsprozess zu optimieren, indem beispielsweise geprüft wird, wie erfolgreich eine Fräsbearbeitung durchgeführt wurde, ob eine Oberflächengeometrie nach manueller Bearbeitung dem Soll-Zustand entspricht oder zur Dokumentation des finalen Zustands der Oberfläche. Zur Erstellung solcher digitaler Oberflächen müssen die physischen Oberflächen vorbereitet werden und anschließend auf einem Messsystem optisch vermessen werden. Dabei ergeben sich hohe Auslastungen des Messsystems, sodass nicht alle Prozessschritte durch digitale Oberflächenaufnahmen dokumentiert werden können.The digitization of tool surfaces in the area of pressing tools makes it possible to optimize the manufacturing process, for example by checking how successfully milling was carried out, whether a surface geometry corresponds to the target condition after manual processing, or to document the final condition of the surface. To create such digital surfaces, the physical surfaces must be prepared and then optically measured on a measuring system. This results in high utilization of the measuring system, so that not all process steps can be documented using digital surface images.

Hierzu sind aktuell optische Messsysteme zur ganzheitlichen Digitalisierung von Werkzeugoberflächen bekannt, welche bereits bekannte taktile Messtechniken ablösen, welche aus zeit- und wirtschaftlicher Sicht uninteressant sind.For this purpose, optical measuring systems are currently known for the holistic digitization of tool surfaces, which replace already known tactile measuring techniques, which are uninteresting from a time and economic perspective.

Die WO 2019/238755 A1 bezieht sich auf ein Verfahren umfassend: Empfangen einer Benutzereingabe, die priorisierte Aspekte der Herstellung eines Objekts angibt, wobei die priorisierten Aspekte die Werkzeugstandzeit oder die Oberflächenqualität oder die Objektherstellungsgeschwindigkeit umfassen; Erhalten eines Modells eines Objekts, das mittels subtraktiver Herstellung hergestellt werden soll; Identifizieren eines geometrischen Merkmals, das als Teil der Herstellung des Objekts bearbeitet werden soll, basierend auf dem Modell; Erhalten einer Vielzahl von Strategien zum Bearbeiten des geometrischen Merkmals durch Zugreifen auf eine Datenbank, wobei die Vielzahl von Strategien alternative Wege zum Bearbeiten des geometrischen Merkmals definiert; Auswählen von mindestens einer Strategie aus der Vielzahl von Strategien durch Einordnen der Vielzahl von Strategien unter Verwendung der priorisierten Aspekte der Herstellung und Auswählen von mindestens einer Strategie mit der höchsten Einordnung; Bereitstellen von Anweisungen auf der Grundlage der mindestens einen ausgewählten Strategie, um die eine oder die mehreren Werkzeugmaschinen zu veranlassen, das Objekt durch subtraktive Herstellung herzustellen.The WO 2019/238755 A1 refers to a method comprising: receiving user input indicating prioritized aspects of manufacturing an object, wherein the prioritized aspects include tool life or surface quality or object manufacturing speed; Obtaining a model of an object to be manufactured using subtractive manufacturing; Identifying a geometric feature to be manipulated as part of manufacturing the object based on the model; obtaining a plurality of strategies for editing the geometric feature by accessing a database, the plurality of strategies defining alternative ways of editing the geometric feature; selecting at least one strategy from the plurality of strategies by ranking the plurality of strategies using the prioritized aspects of manufacturing and selecting at least one strategy with the highest ranking; Providing instructions based on the at least one selected strategy to cause the one or more machine tools to produce the object through subtractive manufacturing.

Die DE 10 2005 060 559 A1 betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Programmierung einer Bearbeitungsmaschine. Vorgegeben werden ein Konstruktionsmodell des Bauteils und eine Beschreibung der Konstruktur und der Kinematiken zu programmierenden Bearbeitungsmaschine. Die Bearbeitungsvorgänge sowie eine Abfolge unter diesen Bearbeitungsvorgängen werden festgelegt. Das Programm für die Bearbeitungsmaschine wird erzeugt. Hierfür werden die Bearbeitungsmaschinen-Beschreibung, die Festlegungen für die Bearbeitungsvorgänge und die Abfolge unter den Bearbeitungsvorgängen verwendet. Die Abfolge der Bearbeitungsvorgänge wird simuliert. Für diese Simulation werden das Bauteil-Konstruktionsmodell, die Bearbeitungsmaschinen-Beschreibung und das erzeugte Programm verwendet.The DE 10 2005 060 559 A1 relates to a method and a device for programming a processing machine. A construction model of the component and a description of the structure and kinematics of the processing machine to be programmed are specified. The editing operations and a sequence among these editing operations are determined. The program for the processing machine is generated. The processing machine description, the specifications for the processing operations and the sequence of the processing operations are used for this. The sequence of machining operations is simulated. The component design model, the processing machine description and the generated program are used for this simulation.

Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren, ein Computerprogrammprodukt sowie eine elektronische Recheneinrichtung zu schaffen, mittels welchen eine verbesserte Simulation eines Umformwerkzeugs realisiert werden kann.The object of the present invention is to create a method, a computer program product and an electronic computing device by means of which an improved simulation of a forming tool can be realized.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren, ein Computerprogrammprodukt sowie durch eine elektronische Recheneinrichtung gemäß den unabhängigen Patentansprüchen gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungsformen sind in den Unteransprüchen angegeben.This task is solved by a method, a computer program product and an electronic computing device according to the independent patent claims. Advantageous embodiments are specified in the subclaims.

Ein Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Simulieren eines Umformwerkzeugs zum Erzeugen eines Bauteils eines Kraftfahrzeugs mittels einer elektronischen Recheneinrichtung. Es erfolgt das Bereitstellen eines digitalen Modells des Umformwerkzeugs. Es wird zumindest ein Prozessparameter einer Erzeugungsmaschine zum Erzeugen des Umformwerkzeugs vorgegeben. Es erfolgt das Simulieren zumindest einer Oberfläche des Umformwerkzeugs mittels eines maschinellen Lernalgorithmus der elektronischen Recheneinrichtung auf Basis des digitalen Modells und des zumindest einen Prozessparameters.One aspect of the invention relates to a method for simulating a forming tool for producing a component of a motor vehicle using an electronic computing device. A digital model of the forming tool is provided. At least one process parameter of a production machine for producing the forming tool is specified. At least one surface of the forming tool is simulated using a machine learning algorithm of the electronic computing device based on the digital model and the at least one process parameter.

Insbesondere werden somit Prozessdaten, beispielsweise Maschinendaten, CAD-Modelle, Werkzeugdaten oder dergleichen genutzt, um durch ein datenbasiertes Modell die Erzeugung einer digitalisierten Oberfläche zu erreichen. Hierbei werden Prozessdaten genutzt, um den maschinellen Lernalgorithmus zu trainieren, welche wiederum die Formabweichung der Oberflächen beispielsweise klassifizieren und prädizieren können. Es umschließt dabei sowohl eine binäre Klassifikation in zum Beispiel in „in Ordnung“ beziehungsweise „nicht in Ordnung“ basierend auf gewählten Toleranzgrenzen, eine Multi-Class-Klassifikation oder auch eine Regression zur Vorhersage kontinuierlicher numerischer Werte.In particular, process data, for example machine data, CAD models, tool data or the like are used to create a digitized surface using a data-based model. Process data is used to train the machine learning algorithm, which in turn can classify and predict the shape deviation of the surfaces, for example. It includes both a binary classification in, for example, “okay” or “not okay” based on selected tolerance limits, a multi-class classification or even a regression for predicting continuous numerical values.

Das vorgestellte Verfahren kann auch in anderen Anwendungen außerhalb der Herstellung von Bauteilen eines Kraftfahrzeuges eingesetzt werden. Insbesondere ist ebenfalls ermöglicht das Verfahren bei sämtlichen subtraktiven Verfahren bei denen Prozessdaten erfasst werden können zu verwenden.The presented method can also be used in other applications outside of manufacturing of components of a motor vehicle. In particular, the method can also be used in all subtractive methods in which process data can be recorded.

In diesem Kontext kann somit durch die Substitution der optischen Messtechnik durch das datenbasierte Modell einerseits eine weitere Kapazität geschaffen werden, um die weiteren Prozessschritte durch digitale Oberflächen zu dokumentieren, andererseits ist damit auch eine schnellere Erzeugung einer digitalen Oberfläche nach dem Fräsen möglich, da die geraden Oberflächen und/oder die Freiformflächen nicht mehr vorbereitet, vermessen und ausgewertet werden müssen. Weiterhin ist es möglich, solche Modelle global einzusetzen und somit nicht nur an einem Standort den Anfertigungsprozess zu optimieren, sondern auch an anderen Werkzeugstandorten digitale Oberflächen zu erzeugen.In this context, by substituting the optical measurement technology with the data-based model, on the one hand, additional capacity can be created to document the further process steps using digital surfaces, and on the other hand, it also makes it possible to create a digital surface more quickly after milling, since the straight ones Surfaces and/or free-form surfaces no longer need to be prepared, measured and evaluated. Furthermore, it is possible to use such models globally and thus not only optimize the manufacturing process at one location, but also create digital surfaces at other tool locations.

Insbesondere ist somit der maschinelle Lernalgorithmus als standardisiertes datenbasiertes Modell vorgeschlagen, wobei Prozess- und ergänzend auch Produktdaten aus einer Datenbank geladen werden können beziehungsweise auf der Werkzeugmaschine erfasst werden können. Bevor diese Daten durch das Modell ausgewertet werden, werden diese in einer sogenannten Datenpipeline vorbereitet und vorbearbeitet. Dabei werden verschiedenste Operationen an den Daten durchgeführt, wie beispielsweise Normierungen oder das Ersetzen falscher oder fehlender Werte. Nach der Vorverarbeitung werden die Daten an das eigentliche Modell weitergeleitet und ausgewertet. Hierbei kann der Modell-Output entweder die Auswertung einzelner Datenpunkte auf der Werkzeugoberfläche oder aber auch mehrere bis zu allen Datenpunkten gleichzeitig beinhalten. Nach der Auswertung kann die Oberfläche als Punktwolke dargestellt werden oder aber auch in ein Flächenmodell umgewandelt werden. Ferner kann auch ein CAD-Volumenmodell mit der erzeugten Fläche als mögliche Ausgabe erzeugt werde. Die Anwendung der Erfindung kann sowohl online auf der Maschine in Echtzeit aber auch offline nach beispielsweise einer Fräsbearbeitung stattfinden.In particular, the machine learning algorithm is proposed as a standardized data-based model, whereby process and additionally product data can be loaded from a database or recorded on the machine tool. Before this data is evaluated by the model, it is prepared and pre-processed in a so-called data pipeline. A wide variety of operations are carried out on the data, such as normalization or replacing incorrect or missing values. After preprocessing, the data is forwarded to the actual model and evaluated. The model output can either include the evaluation of individual data points on the tool surface or several up to all data points at the same time. After evaluation, the surface can be displayed as a point cloud or converted into a surface model. Furthermore, a CAD solid model with the created area can also be created as a possible output. The application of the invention can take place both online on the machine in real time and offline after, for example, milling.

In weiteren Ausführungsbeispielen können auch andere Datenarten höher priorisiert werden. Beispielsweise können, während in der bevorzugten Lösung die Prozessdaten aus der Werkzeugmaschine eine der wichtigsten Information darstellt, auch datenbasierte Modelle entwickelt werden, welche die zu bearbeitende Werkzeuggeometrie berücksichtigen. Dabei würden die digitalisierten Oberflächen rein aus der vorgegebenen CAD-Geometrie, den NC-Programmen zur Fräsbearbeitung und beispielsweise die Parameter des verwendeten Zerspanungswerkzeugs bestimmt. In dieser Anwendung ist dann ein Bestimmen der digitalen Oberfläche schon vor der eigentlichen Fräsbearbeitung möglich, sodass Maschinendaten der Werkzeugmaschine keine Rolle mehr spielen.In further exemplary embodiments, other types of data can also be given higher priority. For example, while in the preferred solution the process data from the machine tool represents one of the most important pieces of information, data-based models can also be developed that take the tool geometry to be machined into account. The digitized surfaces would be determined purely from the specified CAD geometry, the NC programs for milling and, for example, the parameters of the cutting tool used. In this application, it is then possible to determine the digital surface before the actual milling, so that machine data from the machine tool no longer plays a role.

Insbesondere hat die Erfindung gegenüber dem Stand der Technik die Vorteile, dass nach der Entwicklung keine physische Messtechnik benötigt wird, dass dadurch die Kapazität für Qualitätsprüfungen deutlich steigt, ohne neue Messtechnik zu beschaffen oder mehr Personal einzusetzen und dass eine nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit gegeben ist, indem das virtuelle datenbasierte Modell einfach auf weitere Werkzeugmaschinen übertragen wird. Die sind dann wiederum ebenfalls in der Lage, digitale Werkzeugoberflächen nach der Fräsbearbeitung zu erzeugen.In particular, the invention has the advantages over the prior art that no physical measurement technology is required after development, that the capacity for quality tests increases significantly without having to procure new measurement technology or employ more personnel and that there is almost unlimited scalability the virtual data-based model is easily transferred to other machine tools. They are then also able to create digital tool surfaces after milling.

Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltungsform wird der maschinelle Lernen-Algorithmus als neuronales Netzwerk bereitgestellt. Insbesondere ist das neuronale Netzwerk als trainiertes neuronales Netzwerk bereitgestellt. Das neuronale Netzwerk kann dabei auf Basis von bereits tatsächlich erzeugten Oberflächen beziehungsweise Umformwerkzeugen angelernt werden. Das neuronale Netzwerk kann sowohl als überwachtes neuronales Netzwerk als auch unüberwachtes neuronales Netzwerk bereitgestellt werden. Ferner kann das neuronale Netzwerk durch weitere der Daten trainiert werden, sodass auch zukünftige Umformwerkzeuge zuverlässig hergestellt werden können.According to an advantageous embodiment, the machine learning algorithm is provided as a neural network. In particular, the neural network is provided as a trained neural network. The neural network can be trained on the basis of surfaces or forming tools that have already been created. The neural network can be deployed as both a supervised neural network and an unsupervised neural network. Furthermore, the neural network can be trained using more of the data, so that future forming tools can also be reliably manufactured.

Ferner hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn eine als Wirkfläche des Umformwerkzeugs ausgebildete Oberfläche des Umformwerkzeugs simuliert wird. Als Wirkfläche wird insbesondere diejenige Fläche bezeichnet, welche mit dem Material des Bauteils in Berührung kommt und beispielsweise auf der Wirkfläche entsprechend geformt wird. Somit kann zuverlässig die Wirkfläche simuliert werden.Furthermore, it has proven to be advantageous if a surface of the forming tool designed as an effective surface of the forming tool is simulated. The active surface is in particular the surface that comes into contact with the material of the component and is shaped accordingly on the active surface, for example. This means that the effective surface can be reliably simulated.

Eine weitere vorteilhafte Ausgestaltungsform sieht vor, dass auf Basis der Simulation eine Klassifizierung der Oberfläche durchgeführt wird. Insbesondere kann die Oberfläche in zumindest zwei Klassen, insbesondere in eine für die Produktion geeignete Klasse oder in eine für die Produktion nicht-geeignete Klasse klassifiziert werden. Eine für die Produktion geeignete Klasse kann auch als „In-Ordnung-Klassifikation“ angesehen werden und eine für die Produktion nicht-geeignete Klasse kann als eine für die Produktion „nicht-in-Ordnung“ geeignete Klasse klassifiziert werden. Ferner sind auch weitere Klassifizierungen möglich. Somit ist es ermöglicht, dass einem Nutzer der elektronischen Recheneinrichtung angezeigt werden kann, ob das simulierte Umformwerkzeug den entsprechenden Randbedingungen entspricht.A further advantageous embodiment provides that a classification of the surface is carried out on the basis of the simulation. In particular, the surface can be classified into at least two classes, in particular into a class suitable for production or into a class not suitable for production. A class suitable for production can also be regarded as an “in-order” classification and a class not suitable for production can be classified as a class suitable for production “not in order”. Further classifications are also possible. This makes it possible for a user of the electronic computing device to be shown whether the simulated forming tool corresponds to the corresponding boundary conditions.

Eine weitere vorteilhafte Ausgestaltungsform sieht vor, dass als Prozessparameter zumindest eine Drehzahl der Erzeugungsmaschine und/oder eine Vorschubkraft der Erzeugungsmaschine und/oder eine Positionsabweichung eines Werkzeugs der Erzeugungsmaschine und/oder eine Werkzeugbelastung auf das Werkzeug berücksichtigt werden. Es ist ferner möglich, dass auch weitere Prozessparameter, wie beispielsweise eine Spannung innerhalb der Erzeugungsmaschine oder ein Strom innerhalb der Erzeugungsmaschine als weitere Parameter genutzt werden können, um zuverlässig die Simulation durchführen zu können. Ferner kann auch eine Beschreibung der Maschinencharakteristik basierend auf Prozessdaten oder anderen Messdaten miteinfließen. Dies ist insbesondere wichtig für die Anwendung auf verschiedeneren Maschinen, bei denen beispielsweise Positionsabweichungen durch unterschiedliche Wartungszustände variieren können.A further advantageous embodiment provides that at least a speed of the generating machine and/or a feed force of the generating machine and/or a position deviation of a tool of the generating machine and/or a tool load on the tool are taken into account as process parameters. It is also possible that further process parameters, such as a voltage within the generating machine or a current within the generating machine, can also be used as further parameters in order to be able to carry out the simulation reliably. Furthermore, a description of the machine characteristics based on process data or other measurement data can also be included. This is particularly important for use on different machines where, for example, position deviations can vary due to different maintenance conditions.

Gemäß einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltungsform wird bei der Simulation zumindest eine Abweichung von dem digitalen Modell zum simulierten Modell bestimmt. Beispielsweise kann eine absolute Abweichung, beispielsweise in Höhenangaben, durchgeführt werden. Somit kann beispielsweise das simulierte Umformwerkzeug auf einer Anzeigeeinrichtung angezeigt werden und einem Nutzer kann dann wiederum die Abweichung angezeigt werden, sodass dieser überprüfen kann, ob das simulierte Umformwerkzeug noch den Randbedingungen entspricht.According to a further advantageous embodiment, at least one deviation from the digital model to the simulated model is determined during the simulation. For example, an absolute deviation, for example in height information, can be carried out. Thus, for example, the simulated forming tool can be displayed on a display device and the deviation can then be displayed to a user so that the user can check whether the simulated forming tool still corresponds to the boundary conditions.

Ebenfalls vorteilhaft ist, wenn die Simulation in Echtzeit während einer Erzeugung des Umformwerkzeugs mittels der Erzeugungsmaschine durchgeführt wird. Beispielsweise kann dann die Simulation in Echtzeit auf einer Anzeigeeinrichtung an der Erzeugungsmaschine angezeigt werden, sodass ein Bediener der Erzeugungsmaschine beobachten kann, ob das Umformwerkzeug zuverlässig erzeugt wird.It is also advantageous if the simulation is carried out in real time while the forming tool is being generated using the generating machine. For example, the simulation can then be displayed in real time on a display device on the generating machine, so that an operator of the generating machine can observe whether the forming tool is being produced reliably.

Bei dem vorgestellten Verfahren handelt es sich insbesondere um ein computerimplementiertes Verfahren. Daher betrifft ein weiterer Aspekt der Erfindung ein Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln, welche eine elektronische Recheneinrichtung dazu veranlassen, wenn die Programmcodemittel von der elektronischen Recheneinrichtung abgearbeitet werden, ein Verfahren nach dem vorhergehenden Aspekt durchzuführen. Das Computerprogrammprodukt kann auch als Computerprogramm bezeichnet werden. Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft daher auch ein computerlesbares Speichermedium mit dem Computerprogrammprodukt.The method presented is in particular a computer-implemented method. Therefore, a further aspect of the invention relates to a computer program product with program code means which cause an electronic computing device to carry out a method according to the previous aspect when the program code means are processed by the electronic computing device. The computer program product can also be referred to as a computer program. A further aspect of the invention therefore also relates to a computer-readable storage medium with the computer program product.

Ferner betrifft die Erfindung auch eine elektronische Recheneinrichtung zum Simulieren des Umformwerkzeugs zum Erzeugen eines Bauteils eines Kraftfahrzeugs, wobei die elektronische Recheneinrichtung zum Durchführen des Verfahrens nach dem vorhergehenden Aspekt ausgebildet ist. Insbesondere wird das Verfahren mittels der elektronischen Recheneinrichtung durchgeführt.Furthermore, the invention also relates to an electronic computing device for simulating the forming tool for producing a component of a motor vehicle, the electronic computing device being designed to carry out the method according to the preceding aspect. In particular, the method is carried out using the electronic computing device.

Die elektronische Recheneinrichtung weist beispielsweise Prozessoren, Schaltkreise, insbesondere integrierte Schaltkreise, sowie weitere elektronische Bauteile auf, um die entsprechenden Verfahrensschritte durchführen zu können.The electronic computing device has, for example, processors, circuits, in particular integrated circuits, and other electronic components in order to be able to carry out the corresponding method steps.

Vorteilhafte Ausgestaltungsformen des Verfahrens sind als vorteilhafte Ausgestaltungsformen des Computerprogrammprodukts sowie der elektronischen Recheneinrichtung anzusehen. Die elektronische Recheneinrichtung weist insbesondere gegenständliche Merkmale auf, um entsprechende Verfahrensschritte durchführen zu können.Advantageous embodiments of the method are to be viewed as advantageous embodiments of the computer program product and the electronic computing device. The electronic computing device has, in particular, objective features in order to be able to carry out corresponding procedural steps.

Für Anwendungsfälle oder Anwendungssituationen, die sich bei dem Verfahren ergeben können und die hier nicht explizit beschrieben sind, kann vorgesehen sein, dass gemäß dem Verfahren eine Fehlermeldung und/oder eine Aufforderung zur Eingabe einer Nutzerrückmeldung ausgegeben und/oder eine Standardeinstellung und/oder ein vorbestimmter Initialzustand eingestellt wird.For use cases or application situations that may arise with the method and that are not explicitly described here, it can be provided that an error message and/or a request to enter user feedback and/or a standard setting and/or a predetermined one can be issued according to the method Initial state is set.

Zu der Erfindung gehören auch Weiterbildungen der erfindungsgemäßen elektronischen Recheneinrichtung, die Merkmale aufweisen, wie sie bereits im Zusammenhang mit den Weiterbildungen des erfindungsgemäßen Verfahrens beschrieben worden sind. Aus diesem Grund sind die entsprechenden Weiterbildungen der erfindungsgemäßen elektronischen Recheneinrichtung hier nicht noch einmal beschrieben.The invention also includes further developments of the electronic computing device according to the invention, which have features as have already been described in connection with the further developments of the method according to the invention. For this reason, the corresponding developments of the electronic computing device according to the invention are not described again here.

Die Erfindung umfasst auch die Kombinationen der Merkmale der beschriebenen Ausführungsformen.The invention also includes the combinations of the features of the described embodiments.

Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele der Erfindung beschrieben. Hierzu zeigt:

• die einzige 1 ein schematisches Ablaufdiagramm gemäß einer Ausführungsform des Verfahrens.

Exemplary embodiments of the invention are described below. This shows:

• the only 1 a schematic flow diagram according to an embodiment of the method.

Bei dem im Folgenden erläuterten Ausführungsbeispiel handelt es sich um ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel der Erfindung. Bei dem Ausführungsbeispiel stellen die beschriebenen Komponenten jeweils einzelne, unabhängig voneinander zu betrachtende Merkmale der Erfindung dar, welche die Erfindung jeweils auch unabhängig voneinander weiterbilden und damit auch einzeln oder in einer anderen als der gezeigten Kombination als Bestandteil der Erfindung anzusehen sind. Des Weiteren ist das beschriebene Ausführungsbeispiel auch durch weitere der bereits beschriebenen Merkmale der Erfindung ergänzbar.The exemplary embodiment explained below is a preferred exemplary embodiment of the invention. In the exemplary embodiment, the components described each represent individual features of the invention that can be viewed independently of one another, which also develop the invention independently of one another and thus individually or in one Combinations other than those shown are to be regarded as part of the invention. Furthermore, the exemplary embodiment described can also be supplemented by further features of the invention that have already been described.

In der 1 sind funktionsgleiche Elemente jeweils mit denselben Bezugszeichen versehen.In the 1 Functionally identical elements are each provided with the same reference numerals.

Die 1 zeigt ein schematisches Ablaufdiagramm gemäß einer Ausführungsform des Verfahrens. Insbesondere ist ein erster Schritt S1 gezeigt, in welchem Prozessdaten von einer Erzeugungsmaschine 1 erfasst werden. In einem zweiten Schritt S2 erfolgt das Labeln eines Bauteils 2, wobei mittels des erzeugten Umformwerkzeugs 3 das Bauteil 2 erzeugt werden kann. In einem dritten Schritt S3 ist ein maschineller Lernalgorithmus 4 gezeigt, welcher auch auf Basis der gelabelten Daten aus dem zweiten Schritt S2 wiederum in einem vierten Schritt S4 eine Simulation des Umformwerkzeugs 3 erzeugt.The 1 shows a schematic flow diagram according to an embodiment of the method. In particular, a first step S1 is shown, in which process data from a generating machine 1 is recorded. In a second step S2, a component 2 is labeled, and the component 2 can be produced using the forming tool 3 created. In a third step S3, a machine learning algorithm 4 is shown, which in turn generates a simulation of the forming tool 3 in a fourth step S4 based on the labeled data from the second step S2.

Insbesondere zeigt die 1, dass zum Simulieren des Umformwerkzeugs 3 zum Erzeugen des Bauteils 2 eine elektronische Recheneinrichtung 5 zumindest ein digitales Modell 6 des Umformwerkzeugs 3 bereitstellt. Es erfolgt das Vorgeben von zumindest einem Prozessparameter 7 der Erzeugungsmaschine 1 zum Erzeugen des Umformwerkzeugs 3. Es erfolgt dann wiederum das Simulieren zumindest einer Oberfläche 8 des Umformwerkzeugs 3 mittels des maschinellen Lernalgorithmus 4 der elektronischen Recheneinrichtung 5 auf Basis des digitalen Modells 6 und des zumindest einen Prozessparameters 7.In particular, it shows 1 that in order to simulate the forming tool 3 to produce the component 2, an electronic computing device 5 provides at least one digital model 6 of the forming tool 3. At least one process parameter 7 of the generating machine 1 is specified for generating the forming tool 3. At least one surface 8 of the forming tool 3 is then simulated using the machine learning algorithm 4 of the electronic computing device 5 based on the digital model 6 and the at least one Process parameters 7.

Insbesondere ist in der 1 gezeigt, dass der maschinelle Lernalgorithmus 4 als neuronales Netzwerk bereitgestellt wird.In particular, in the 1 shown that the machine learning algorithm 4 is provided as a neural network.

Des Weiteren ist gezeigt, dass eine als Wirkfläche des Umformwerkzeugs 3 ausgebildete Oberfläche 8 des Umformwerkzeugs 3 simuliert wird.Furthermore, it is shown that a surface 8 of the forming tool 3 designed as an effective surface of the forming tool 3 is simulated.

Insbesondere kann vorgesehen sein, dass auf Basis der Simulation eine Klassifizierung der Oberfläche 8 durchgeführt wird. Die Oberfläche 8 kann dabei zumindest in zwei Klassen, insbesondere eine für die Produktion geeignete Klasse und in eine für die Produktion nicht-geeignete Klasse klassifiziert werden.In particular, it can be provided that a classification of the surface 8 is carried out on the basis of the simulation. The surface 8 can be classified into at least two classes, in particular a class suitable for production and a class not suitable for production.

Der Prozessparameter 7 beschreibt dabei beispielsweise eine Drehzahl der Erzeugungsmaschine 1 und/oder eine Vorschubkraft der Erzeugungsmaschine 1 und/oder die Positionsabweichung eines Werkzeugs 9 der Erzeugungsmaschine 1 und/oder eine Werkzeugbelastung auf das Werkzeug 9.The process parameter 7 describes, for example, a speed of the generating machine 1 and/or a feed force of the generating machine 1 and/or the position deviation of a tool 9 of the generating machine 1 and/or a tool load on the tool 9.

Des Weiteren kann vorgesehen sein, dass bei der Simulation zumindest eine Abweichung von dem digitalen Modell 6 zu dem simulierten Modell bestimmt wird.Furthermore, it can be provided that at least one deviation from the digital model 6 to the simulated model is determined during the simulation.

Die Simulation kann dabei in Echtzeit während einer Erzeugung des Umformwerkzeugs 3 mittels der Erzeugungsmaschine 1 durchgeführt werden.The simulation can be carried out in real time while the forming tool 3 is being generated using the generating machine 1.

Insbesondere ist somit vorgesehen, dass beispielsweise im ersten Schritt S1 die lokalen Maschinendaten, wie Koordinaten, Positionsabweichung, Drehzahl, Vorschub sowie Spindelbelastung, erfasst beziehungsweise bestimmt werden. Dies kann insbesondere als Prozessmining bezeichnet werden. Im zweiten Schritt S2 erfolgt wiederum ein Labeling, um beispielsweise eine lokale Geometrieabweichung zu bestimmen. Hierbei können beispielsweise eine polygonisierte Punktewolke sowie Eigenschaften der Elemente und Abweichungen bestimmt werden. Dies kann insbesondere als Datenanalyse bezeichnet werden. Im dritten Schritt S3 erfolgt eine Prädiktion der Abweichung, insbesondere auf Basis der gelabelten Trainingsdaten, wobei hierbei geeignete Modelle sowie eine Maschinenübertragbarkeit genutzt werden. Hierbei erfolgt dann wiederum die Modellierung und Analyse. Es erfolgt im gesamten Prozessschritt dann, insbesondere im vierten Schritt S4, die Bestimmung der Werkzeugoberfläche und des Formfehlers auf Basis der Prozessdaten 7.In particular, it is therefore provided that, for example, in the first step S1, the local machine data, such as coordinates, position deviation, speed, feed and spindle load, are recorded or determined. This can be specifically referred to as process mining. In the second step S2, labeling takes place again, for example to determine a local geometry deviation. For example, a polygonized point cloud as well as properties of the elements and deviations can be determined. This can be specifically referred to as data analysis. In the third step S3, the deviation is predicted, in particular on the basis of the labeled training data, using suitable models and machine transferability. This is where the modeling and analysis takes place. In the entire process step, in particular in the fourth step S4, the tool surface and the shape error are determined based on the process data 7.

Insbesondere ist somit vorgesehen, dass zur Erzeugung einer digitalen Oberfläche 8 mit Informationen über die Formabweichung die Prozessparameter 7 beziehungsweise auch Produktparameter verwendet werden können. Diese Parameter, welche auch als Daten bezeichnet werden, sind unterschiedlich und bestehen aus CAD-Modellen der Bauteile beziehungsweise Werkzeuge, CAM-Daten in Form von Fräsprogrammen, Daten über genutzte Bearbeitungswerkzeuge sowie Schneiden, Geometrien, Verschleißverläufe, welche ebenfalls durch datenbasierte Modelle abgebildet werden können, und vor allem Maschinendaten. Diese Maschinendaten werden hauptsächlich aus der internen Sensorik der Erzeugungsmaschine 1 gewonnen umfassend beispielsweise Vorschübe und andere Geschwindigkeiten, welche die Bewegung der Maschine beschreiben, Ströme, Spannungen und Leistungen im Rahmen der Energieversorgung der gesamten Erzeugungsmaschine 1, aber auch spezifischer einzelner Komponenten, beispielsweise Achsantrieb, sowie Fertigungsparameter wie Drehzahlen, Fräserwinkel und Positionsfehler des Fräsers oder Betriebskennwerte wie Öldrücke oder Temperaturen. Zusätzlich werden auch Daten genutzt, die durch externe Sensorik gewonnen werden. Im Rahmen der Fräsbearbeitung werden hier die Schnittkräfte und auftretenden Momente, sowie Vibrationen des Fräsers und der Spindel betrachtet. Die Gesamtheit der gerade beschriebenen Daten bildet die Basis für die Entwicklung datenbasierter Modelle. Da Klassifikation und Regression Verfahren des überwachten Lernens sind, werden die Daten durch die an jedem Punkt auftretende Formabweichung aus den digitalisierten Oberflächen 3 gelabelt. Die Abweichungen an jedem Punkt bilden die Zielgröße, die durch datengetriebene Modelle, insbesondere dem maschinellen Lernalgorithmus 4, bestimmt werden. Hier sind, wie vorher bereits erwähnt, binäre Klassifikationen in „in Ordnung“ oder in „nicht in Ordnung“ sowie Multi-Class-Klassifikationen zum Einteilen der Punkte in bestimmte Abweichungsbereiche und Regressionen zur Bestimmung von kontinuierlichen numerischen Werten möglich. Der Einsatz solcher Modelle kann online auf der Erzeugungsmaschine 1 in Echtzeit, aber auch offline als nachgelagerte Prozesse erfolgen. Insgesamt umfasst die Erfindung die Nutzung der beispielsweise vorgenannten Daten, aber auch weiterer Daten zur Entwicklung und Erzeugung digitaler Werkzeugoberflächen mit Informationen über die Formabweichung, die Nutzung von Datenpipelines zur Vorverarbeitung von Maschinenrohdaten, sowie die Erzeugung von Flächenmodellen aus den Ergebnissen der datenbasierten Modelle beziehungsweise des maschinellen Lernalgorithmus 4.In particular, it is thus provided that the process parameters 7 or also product parameters can be used to generate a digital surface 8 with information about the shape deviation. These parameters, which are also referred to as data, are different and consist of CAD models of the components or tools, CAM data in the form of milling programs, data about the processing tools used as well as cutting, geometries, wear profiles, which can also be represented by data-based models , and above all machine data. This machine data is mainly obtained from the internal sensors of the generating machine 1, including, for example, feeds and other speeds that describe the movement of the machine, currents, voltages and powers as part of the energy supply of the entire generating machine 1, but also specific individual components, for example axle drive, as well Manufacturing parameters such as speeds, cutter angles and position errors of the cutter or operating parameters such as oil pressures or temperatures. In addition, data obtained through external sensors is also used. As part of milling, the cutting forces are here and occurring moments, as well as vibrations of the milling cutter and the spindle. The entirety of the data just described forms the basis for the development of data-based models. Since classification and regression are supervised learning methods, the data is labeled from the digitized surfaces 3 by the shape deviation that occurs at each point. The deviations at each point form the target size, which is determined by data-driven models, in particular the machine learning algorithm 4. Here, as already mentioned, binary classifications into “okay” or “not okay” as well as multi-class classifications to divide the points into specific deviation ranges and regressions to determine continuous numerical values are possible. Such models can be used online on the generating machine 1 in real time, but also offline as downstream processes. Overall, the invention includes the use of the data mentioned above, but also other data for the development and generation of digital tool surfaces with information about the shape deviation, the use of data pipelines for the preprocessing of raw machine data, as well as the generation of surface models from the results of the data-based models or the machine Learning algorithm 4.

BezugszeichenlisteReference symbol list

11

Erzeugungsmaschinegenerating machine

22

BauteilComponent

33

Umformwerkzeugforming tool

44

maschineller Lernalgorithmusmachine learning algorithm

55

elektronische Recheneinrichtungelectronic computing device

66

digitales Modelldigital model

77

ProzessparameterProcess parameters

88th

Oberflächesurface

99

WerkzeugTool

S1 bis S4S1 to S4

Schritte des VerfahrensSteps of the procedure

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNGQUOTES INCLUDED IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

• WO 2019238755 A1 [0004]WO 2019238755 A1 [0004]
• DE 102005060559 A1 [0005]DE 102005060559 A1 [0005]

Claims (10)

Verfahren zum Simulieren eines Umformwerkzeugs (3) zum Erzeugen eines Bauteils (2) eines Kraftfahrzeugs mittels einer elektronischen Recheneinrichtung (5), mit den Schritten: - Bereitstellen eines digitalen Modells (6) des Umformwerkzeugs (3); - Vorgeben zumindest eines Prozessparameters (7) einer Erzeugungsmaschine (1) zum Erzeugen des Umformwerkzeugs (3); und - Simulieren zumindest einer Oberfläche (8) des Umformwerkzeugs (3) mittels eines maschinellen Lernalgorithmus (4) der elektronischen Recheneinrichtung (5) auf Basis des digitalen Modells (6) und des zumindest einen Prozessparameters (7).Method for simulating a forming tool (3) for producing a component (2) of a motor vehicle by means of an electronic computing device (5), with the steps: - Providing a digital model (6) of the forming tool (3); - Specifying at least one process parameter (7) of a generating machine (1) for generating the forming tool (3); and - Simulating at least one surface (8) of the forming tool (3) using a machine learning algorithm (4) of the electronic computing device (5) based on the digital model (6) and the at least one process parameter (7). Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der maschinelle Lernalgorithmus (4) als neuronales Netzwerk bereitgestellt wird.Procedure according to Claim 1 , characterized in that the machine learning algorithm (4) is provided as a neural network. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass eine als Wirkfläche des Umformwerkzeugs (3) ausgebildete Oberfläche (8) des Umformwerkzeugs (3) simuliert wird.Procedure according to Claim 1 or 2 , characterized in that a surface (8) of the forming tool (3) designed as an active surface of the forming tool (3) is simulated. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass auf Basis der Simulation eine Klassifizierung der Oberfläche (8) durchgeführt wird.Method according to one of the preceding claims, characterized in that a classification of the surface (8) is carried out on the basis of the simulation. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die Oberfläche (8) zumindest in zwei Klassen, insbesondere in eine für Produktion geeignete Klasse oder in eine für die Produktion nicht-geeignete Klasse, klassifiziert wird.Procedure according to Claim 4 , characterized in that the surface (8) is classified at least into two classes, in particular into a class suitable for production or into a class not suitable for production. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Prozessparameter (7) zumindest eine Drehzahl der Erzeugungsmaschine (1) und/oder eine Vorschubkraft der Erzeugungsmaschine (1) und/oder eine Positionsabweichung eines Werkzeugs (9) der Erzeugungsmaschine (1) und/oder eine Werkzeugbelastung auf das Werkzeug (9) berücksichtigt werden.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the process parameter (7) is at least a speed of the generating machine (1) and/or a feed force of the generating machine (1) and/or a position deviation of a tool (9) of the generating machine (1) and /or a tool load on the tool (9) can be taken into account. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Simulation zumindest eine Abweichung von dem digitalen Modell (6) zu dem simulierten Modell (10) bestimmt wird.Method according to one of the preceding claims, characterized in that during the simulation at least one deviation from the digital model (6) to the simulated model (10) is determined. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Simulation in Echtzeit während einer Erzeugung des Umformwerkzeugs (3) mittels der Erzeugungsmaschine (1) durchgeführt wird.Method according to one of the preceding claims, characterized in that the simulation is carried out in real time while the forming tool (3) is being generated by means of the generating machine (1). Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln, welche eine elektronische Recheneinrichtung (5) dazu veranlassen, wenn die Programmcodemittel von der elektronischen Recheneinrichtung (5) abgearbeitet werden, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 durchzuführen.Computer program product with program code means which cause an electronic computing device (5) to use a method according to one of the following when the program code means are processed by the electronic computing device (5). Claims 1 until 8th to carry out. Elektronische Recheneinrichtung (5) zum Simulieren eines Umformwerkzeugs (3) zum Erzeugen eines Bauteils (2) eines Kraftfahrzeugs, wobei die elektronische Recheneinrichtung (5) zum Durchführen eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 ausgebildet ist.Electronic computing device (5) for simulating a forming tool (3) for producing a component (2) of a motor vehicle, the electronic computing device (5) for carrying out a method according to one of Claims 1 until 8th is trained.

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