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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur computerunterstützten Vorhersage der Form eines in einem Umformprozess umzuformenden Blech-Bauteils nach dem Oberbegriff des Patentanspruchs 1 sowie ein Computerprogramm nach Patentanspruch 12.
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Es ist bekannt, mittels einer FEM-Simulation (FEM: Finite Elemente Methode), einen Umformprozess zur Umformung eines Blech-Bauteils nachzubilden bzw. zu simulieren. Auf diese Weise kann bereits vor der Durchführung des realen Umformprozesses eine Aussage darüber getroffen werden, ob das Blech-Bauteil mittels eines Umformwerkzeugs, beispielsweise mittels einer Presse, in die gewünschte Form gebracht werden kann oder nicht. Zudem kann mit den durch die FEM-Simulation gewonnenen Informationen das Umformwerkzeug bereits frühzeitig bzw. noch vor der Durchführung des realen Umformprozesses optimiert werden. Auf diese Weise können Einarbeitungsschleifen verringert und Kosten eingespart werden.
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Für eine optimale Auslegung bzw. Gestaltung des Umformwerkzeugs mit Hilfe der FEM-Simulation ist es wesentlich, das Simulationsergebnis der FEM-Simulation bewerten bzw. auswerten zu können. Die Auswertung der FEM-Simulation erfolgt üblicherweise in einem sogenannten Postprocessing, bei dem aus dem Simulationsergebnis der FEM-Simulation relevante Ergebnisgrößen ermittelt und beispielsweise mittels einer Falschfarbendarstellung an einem Bildschirm angezeigt werden können. Als Ergebnisgrößen können dabei beispielsweise der Spannungsverlauf des Bauteil-Simulationsmodells, die Verformung des Bauteil-Simulationsmodells, die Krümmung des umgeformten Bauteil-Simulationsmodells oder der Biegemomentverlauf des Bauteil-Simulationsmodells angezeigt werden.
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Mit den bekannten anzeigbaren Ergebnisgrößen ist es jedoch schwierig, die Oberflächenqualität bzw. Oberflächenfehler, wie beispielsweise Einfallstellen, Nachlaufkanten, Beulen, Blechunruhe oder Dellen, eines umzuformenden, realen Blech-Bauteils zuverlässig vorherzusagen. Zwar sind zahlreiche Ergebnisgrößen bekannt, die eine Vorhersage bzw. eine Abschätzung der Oberflächenqualität des realen Blech-Bauteils ermöglichen sollen, beispielsweise mittels der Ergebnisgrößen „virtuelles Abziehen“ bzw. „virtual stoning“, „Krümmung“ oder „Winkel zwischen den finiten Elementen der FEM-Simulation“. Jedoch ist es mit diesen Ergebnisgrößen erfahrungsgemäß nicht möglich, die Oberflächenqualität des umzuformenden realen Blech-Bauteils zuverlässig bzw. verlässlich vorherzusagen.
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Aus der
US 2012 / 0 283 861 A1 ist ein gattungsgemäßes Verfahren und Computersystem zur Charakterisierung eines geformten Metallblechteils bekannt. Gleiches trifft auch zu auf die Druckschrift „
GARCIA, C. Artificial intelligence applied to automotic supervision, diagnosis and control in sheet metal stamping processes. Journal of Materials Processing Technology, 2005, 164. Jg., S. 1357“, und auf die Druckschrift „Fuzzylogik. In: Wikipedia, Internet-Enzyklopädie, Version vom 22.01.2016, abgerufen am 07.10.2016, S. 1 - 7, https://de.wikipedia.org/w/index.php?title= Fuzzylogik&oldid=150557882“. Aus der
US 2008 / 0 255 811 A1 ist ein System und ein Verfahren zur Bestimmung einer Oberflächenrauigkeit bekannt.
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Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein Verfahren zur computerunterstützen Vorhersage der Form eines in einem Umformprozess umzuformenden Blech-Bauteils bereitzustellen, mittels dem Oberflächenfehler an dem im realen Umformprozess umzuformenden Blech-Bauteil verlässlich und einfach vorhergesagt werden können.
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Diese Aufgabe wird durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche gelöst. Bevorzugte Weiterbildungen sind in den Unteransprüchen offenbart.
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Gemäß Patentanspruch 1 wird ein Verfahren zur computerunterstützen Vorhersage der Form eines in einem realen Umformprozess umzuformenden Blech-Bauteils vorgeschlagen, wobei zunächst in einem Simulationsschritt die Umformung des Blech-Bauteils mittels einer FEM-Simulation simuliert wird, wobei anschließend in einem Auswertungsschritt aus dem Simulationsergebnis der FEM-Simulation Ergebniswerte mehrerer Ergebnisgrößen ermittelt werden, mittels denen die simulierte Umformung des Blech-Bauteils ausgewertet werden kann. Erfindungsgemäß wird schließlich in einem Fehler-Ermittlungsschritt aus den Ergebniswerten der mehreren Ergebnisgrößen mittels einer Fuzzy-Logik-Berechnung wenigstens ein örtlicher Kennwert ermittelt, mittels dem angezeigt wird, ob an einem definierten Ort des im realen Umformprozess umzuformenden Blech-Bauteils wenigstens ein Oberflächenfehler vorliegen wird oder nicht.
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Auf diese Weise können Oberflächenfehler an dem umgeformten, realen Blech-Bauteil verlässlich und einfach vorhergesagt werden, da nun aus mehreren Ergebnisgrößen mit Hilfe der Fuzzy-Logik ein einziger Kennwert ermittelt wird, der ein Auftreten von Oberflächenfehlern an einem definierten Ort des umzuformenden, realen Blech-Bauteils zuverlässig bzw. verlässlich anzeigt. Die Fuzzy-Logik eignet sich für die Ermittlung eines derartigen Kennwerts dabei besonders, da diese eine besonders einfache und variable bzw. flexible Verknüpfung mehrerer Ergebnisgrößen der FEM-Simulation ermöglicht.
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Mittels des örtlichen Kennwerts kann dabei nicht nur die Oberflächenqualität einzelner Blech-Bauteile, sondern auch die Oberflächenqualität von ganzen Karosseriebaugruppen bewertet werden.
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In einer bevorzugten Verfahrensführung ist wenigstens eine der Ergebnisgrößen durch eine örtliche Kenngröße für virtuelles Abziehen bzw. für „virtual stoning“ gebildet. Diese Ergebnisgröße eignet sich besonders für die Erfassung von Oberflächenfehlern an einem in einer FEM-Simulation umgeformten, virtuellen Bauteil-Simulationsmodell. Mit dieser Ergebnisgröße soll das Schleifen der Oberfläche eines in einem realen Umformprozess umgeformten Blech-Bauteils mittels eines, eine plane Schleiffläche aufweisenden Schleifsteins simuliert bzw. nachgebildet werden. Alternativ und/oder zusätzlich kann die Ergebnisgröße auch durch die örtliche Krümmung eines Bauteil-Simulationsmodells der FEM-Simulation und/oder durch die globale Krümmung (konkav oder konvex) eines Bauteil-Simulationsmodells der FEM-Simulation gebildet sein. Über die örtliche Krümmung des Bauteils können Oberflächenfehler an dem virtuellen Bauteil-Simulationsmodell ebenfalls erfasst werden. Die globale Krümmung kann als Filterkriterium verwendet werden, mittels dem Oberflächenfehler, die mit einer anderen Ergebnisgröße (beispielsweise mit der Kenngröße für virtuelles Abziehen) erfasst wurden und an dem realen, umzuformenden Bauteil nicht auftreten, herausgefiltert werden können. Weiter alternativ und/oder zusätzlich kann die Ergebnisgröße auch durch eine Biegemomentgröße bzw. durch die aufgrund der simulierten Umformung des Blech-Bauteils wirkenden Biegemomente eines Bauteil-Simulationsmodells der FEM-Simulation und/oder durch den Winkel zwischen den finiten Elementen der FEM-Simulation gebildet sein.
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Konkret kann der wenigstens eine Oberflächenfehler beispielsweise durch eine Einfallstelle und/oder durch eine Nachlaufkante und/oder durch eine Beule und/oder durch Blechunruhe und/oder durch eine Delle gebildet sein. Eine zuverlässige bzw. verlässliche Vorhersage derartiger Oberflächenfehler ist besonders wichtig bzw. vorteilhaft.
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Erfindungsgemäß wird in dem Fehler-Ermittlungsschritt zur Ermittlung des örtlichen Kennwerts zunächst mittels einer Fuzzyfizierung zu jedem örtlichen Ergebniswert der Ergebnisgrößen eine Eingangs-Fuzzymenge ermittelt. Anschließend wird zu jeder Eingangs-Fuzzymenge mittels wenigstens einer Eingangs-Zugehörigkeitsfunktion wenigstens ein Wahrheitswert ermittelt und werden mittels einer Regelbasis die Wahrheitswerte wenigstens einer Ausgangs-Zugehörigkeitsfunktion zugeordnet. Anschließend werden aus den Wahrheitswerten und der wenigstens einen Ausgangs-Zugehörigkeitsfunktion eine Ausgangs-Fuzzymenge ermittelt und schließlich aus der Ausgangs-Fuzzymenge mittels einer Defuzzyfizierung der örtliche Kennwert ermittelt. So kann der örtliche Kennwert auf einfache Weise mittels der Fuzzy-Logik-Berechnung aus den Ergebniswerten der mehreren Ergebnisgrößen ermittelt werden. Jeder Wahrheitswert beschreibt dabei den Grad der Zugehörigkeit des jeweiligen Ergebniswerts zu der jeweiligen Eingangs-Zugehörigkeitsfunktion.
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Vorzugsweise erfolgt die Fuzzyfizierung von wenigstens einem der örtlichen Ergebniswerte durch Umwandlung des örtlichen Ergebniswerts in eine einelementige Fuzzymenge als Eingangs-Fuzzymenge. Dadurch kann der wenigstens eine örtliche Ergebniswert besonders einfach in eine Eingangs-Fuzzymenge umgewandelt werden. Bevorzugt ist dabei vorgesehen, dass zur Fuzzyfizierung der örtlichen Ergebnisgrößen alle örtlichen Ergebniswerte jeweils in eine einelementige Fuzzymenge umgewandelt werden.
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Erfindungsgemäß wird die wenigstens eine Eingangs-Zugehörigkeitsfunktion und/oder die wenigstens eine Ausgangs-Zugehörigkeitsfunktion empirisch ermittelt. Auf diese Weise kann die Eingangs-Zugehörigkeitsfunktion und/oder die Ausgangs-Zugehörigkeitsfunktion besonders einfach und ein bezüglich der Oberflächenqualität des umgeformten, realen Blech-Bauteils besonders aussagekräftiger Kennwert ermittelt werden. Die empirische Ermittlung der Eingangs-Zugehörigkeitsfunktion bzw. der Ausgangs-Zugehörigkeitsfunktion kann dabei beispielsweise durch einen Vergleich der mittels der Fuzzy-Logik-Berechnung ermittelten örtlichen Kennwerte mit einem im realen Umformprozess umgeformten Blech-Bauteil erfolgen.
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Weiter bevorzugt sind jeder Ergebnisgröße mehrere, insbesondere zwei, Eingangs-Zugehörigkeitsfunktionen zugeordnet, um die Aussagekraft des mittels der Fuzzy-Logik-Berechnung ermittelten örtlichen Kennwerts weiter zu erhöhen. Alternativ und/oder zusätzlich können auch mehrere, insbesondere zwei, Ausgangs-Zugehörigkeitsfunktionen vorgesehen sein.
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Vorzugsweise wird die Ausgangs-Fuzzymenge mittels einer Max-Min-Inferenz ermittelt, um die Aussagekraft des mittels der Fuzzy-Logik-Berechnung ermittelten örtlichen Kennwerts weiter zu erhöhen. Alternativ könnte die Ausgangs-Fuzzymenge beispielsweise aber auch mittels einer Max-Prod-Inferenz ermittelt werden.
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Bevorzugt erfolgt die Defuzzyfizierung mittels eines Flächenschwerpunkt-Verfahrens, um mittels der Fuzzy-Logik-Berechnung einen besonders aussagekräftigen örtlichen Kennwert zu erhalten.
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Bevorzugt werden bei zumindest einem Teil der Regeln der Regelbasis die Eingangs-Zugehörigkeitsfunktionen mehrerer Ergebnisgrößen durch logische Verknüpfung miteinander verbunden. Die logische Verknüpfung der Eingangs-Zugehörigkeitsfunktionen kann dabei beispielsweise mittels wenigstens eines „und“-Operators oder mittels wenigstens eines „oder“-Operators erfolgen. Alternativ und/oder zusätzlich kann auch vorgesehen sein, dass bei zumindest einem Teil der Regeln der Regelbasis die wenigstens eine Eingangs-Zugehörigkeitsfunktion einer Ergebnisgröße nicht durch logische Verknüpfung der wenigstens einen Eingangs-Zugehörigkeitsfunktion einer anderen Ergebnisgröße verbunden wird.
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Vorzugsweise ist der mittels der Fuzzy-Logik-Berechnung ermittelte örtliche Kennwert derart ausgebildet, dass, sofern der dimensionslose örtliche Kennwert größer ist als ein definierter erster Zahlenwert, insbesondere größer ist als 0,7, ein Oberflächenfehler vorliegt. Sofern der dimensionslöse örtliche Kennwert kleiner ist als ein definierter, kleiner als der erste Zahlenwert ausgebildeter zweiter Zahlenwert, insbesondere kleiner ist als 0,3, liegt dann kein Oberflächendefekt vor. Mittels eines derart ausgebildeten örtlichen Kennwerts kann auf leicht erkennbare und aussagekräftige Weise angezeigt werden, ob an dem im realen Umformprozess umzuformenden Blech-Bauteil Oberflächenfehler vorliegen werden oder nicht. Bevorzugt ist der dimensionslose örtliche Kennwert dabei derart ausgebildet, dass er einen Zahlenwert von 0 bis 1 annehmen kann. Dadurch kann der ermittelte örtliche Kennwert besonders einfach bewertet bzw. ausgewertet werden.
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Weiter bevorzugt wird der örtliche Kennwert für jedes finite Element der FEM-Simulation ermittelt, um die Oberflächenqualität des umzuformenden, realen Blech-Bauteils umfassend auswerten zu können.
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Vorzugsweise werden die ermittelten örtlichen Kennwerte mittels einer Falschfarbendarstellung an einer optischen Anzeigeeinrichtung, insbesondere an einem Bildschirm, angezeigt, um die Oberflächenqualität des umzuformenden, realen Blech-Bauteils auf einfache Weise mittels der ermittelten örtlichen Kennwerte bewerten zu können.
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Des Weiteren wird auch ein Computerprogramm bzw. Computerprogrammprodukt zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens beansprucht. Die sich hieraus ergebenden Vorteile sind identisch mit den bereits gewürdigten Vorteilen der erfindungsgemäßen Verfahrensführung, so dass diese an dieser Stelle nicht wiederholt werden.
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Die vorstehend erläuterten und/oder in den Unteransprüchen wiedergegebenen vorteilhaften Aus- und/oder Weiterbildungen der Erfindung können - außer zum Beispiel in den Fällen eindeutiger Abhängigkeiten oder unvereinbarer Alternativen - einzeln oder aber auch in beliebiger Kombination miteinander zur Anwendung kommen.
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Die Erfindung und ihre vorteilhaften Aus- und/oder Weiterbildungen sowie deren Vorteile werden nach nachfolgend anhand von Zeichnungen lediglich beispielhaft näher erläutert.
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Es zeigen:
- 1 eine Darstellung, anhand der die erfindungsgemäße Verfahrensführung erläutert wird,
- 2 in schematisch angedeuteten Falschfarbendarstellungen Ergebnisgrößen einer FEM-Simulation;
- 3 in einer Darstellung von oben ein in einem realen Umformprozess umgeformtes Blech-Bauteil;
- 4 in schematisch angedeuteten Falschfarbendarstellungen mittels einer Fuzzy-Logik-Berechnung ermittelte örtliche Kennwerte;
- 5 eine Darstellung, anhand der der Einfallstellen-Ermittlungsschritt der erfindungsgemäßen Verfahrensführung erläutert wird; und
- 6 eine Darstellung, anhand der der Einfallstellen-Ermittlungsschritt erläutert wird.
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In 1 ist der Ablauf der erfindungsgemäßen Verfahrensführung zur computerunterstützten Vorhersage der Form eines in einem realen Umformprozess umgeformten Blech-Bauteils schematisch gezeigt. Hierbei wird zunächst in einem Simulationsschritt 3 die Umformung des Blech-Bauteils mittels einer FEM-Simulation simuliert. Anschließend werden in einem Auswertungsschritt 5 bzw. in einem sogenannten Postprocessing aus dem Simulationsergebnis der FEM-Simulation Ergebniswerte mehrerer Ergebnisgrößen ermittelt, mittels denen die simulierte Umformung des Blech-Bauteils ausgewertet werden kann. Die Ergebniswerte der Ergebnisgrößen werden dann beispielsweise mittels einer Falschfarbendarstellung an einem Bildschirm angezeigt.
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In 2 sind mehrere Beispiele für derartige Ergebnisgrößen gezeigt. In den 2a bis 2d sind örtliche Kenngrößen ta bis td für virtuelles Abziehen bzw. für „virtual stoning“ als Ergebnisgrößen der FEM-Simulation dargestellt. Mit den Kenngrößen ta bis td wird ein Schleifen des umgeformten, realen Blech-Bauteils mit einem, eine plane Schleiffläche aufweisenden Schleifstein an einem umgeformten, virtuellen Bauteil-Simulationsmodell 7 nachgebildet bzw. simuliert. Die in den 2a bis 2d gezeigten Kenngrößen ta bis td unterscheiden sich hier beispielhaft bezüglich der einstellbaren Parameter Länge l der planen Schleiffläche des Schleifsteins und der Schleifrichtung r.
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Mit Hilfe der in den 2a bis 2d schematisch angedeuteten Falschfarbendarstellungen kann jedoch erfahrungsgemäß keine verlässliche bzw. zuverlässige Aussage darüber getroffen werden, ob an einem definierten Ort des umzuformenden, realen Blech-Bauteils eine Einfallstelle vorliegen wird oder nicht. Dasselbe gilt auch für die in 2e und 2f dargestellten Ergebnisgrößen. In 2e ist hier beispielhaft die Ergebnisgröße Winkel α zwischen den finiten Elementen der FEM-Simulationen dargestellt. In 2f ist hier beispielhaft die Ergebnisgröße lokale Krümmung k des virtuellen Bauteil-Simulationsmodells 7 dargestellt.
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Wie aus 1 weiter hervorgeht, wird nach dem Auswertungsschritt 5 ein Fehler-Ermittlungsschritt 9 durchgeführt, bei dem mittels einer Fuzzy-Logik-Berechnung aus den Ergebniswerten mehrerer Ergebnisgrößen wenigstens ein örtlicher Kennwert ermittelt wird, mittels dem angezeigt wird, ob an einem definierten Ort des im realen Umformprozess umzuformenden Blech-Bauteils wenigstens ein Oberflächenfehler vorliegen wird oder nicht. Der Oberflächenfehler kann dabei beispielsweise durch eine Einfallstelle, durch eine Nachlaufkante, durch eine Beule, durch Blechunruhe oder durch eine Delle gebildet sein.
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In 4 sind, hier lediglich beispielhaft, ermittelte örtliche Kennwerte KE in schematisch angedeuteten Falschfarbendarstellungen gezeigt, mittels denen angezeigt wird, ob an einem definierten Ort des im realen Umformprozess umzuformenden Blech-Bauteils eine Einfallstelle vorliegen wird oder nicht. Bei der oberen Falschfarbendarstellung der 4 wurden zur Ermittlung der Kennwerte KE die Ergebnisgrößen eines ersten FEM-Simulationsprogramms verwendet. Bei der unteren Falschfarbendarstellung der 4 wurden zur Ermittlung der Kennwerte KE die Ergebnisgrößen eines zweiten FEM-Simulationsprogramms verwendet. Als Ergebnisgrößen wurden hier beispielhaft die Kenngröße t für virtuelles Abziehen, die örtliche Krümmung k des Bauteil-Simulationsmodells 7, die globale Krümmung K des Bauteil-Simulationsmodells 7 und das Biegemoment des Bauteil-Simulationsmodells 7 verwendet. Zudem wurde hier beispielhaft für jedes finite Element der FEM-Simulation der örtliche Kennwert KE berechnet.
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Die in 4 gezeigten örtlichen Kennwerte KE können hier beispielhaft einen Zahlenwert von 0 bis 1 annehmen. Zudem sind die örtlichen Kennwerte KE hier beispielhaft derart ausgebildet, dass, sofern der örtliche Kennwert KE größer ist als 0,7, eine Einfallstelle vorliegt. Sofern der örtliche Kennwert KE kleiner ist als 0,3, liegt hier keine Einfallstelle vor. In 4 sind Bereiche 10 des Bauteil-Simulationsmodells 7, an denen der Kennwert KE größer ist als 0,7 und an denen somit eine Einfallstelle vorhergesagt wird, mit gestrichelten Linien dargestellt.
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In 3 ist ein im realen Umformprozess umgeformtes Blech-Bauteil 11 gezeigt. An dem Blech-Bauteil 11 sind Markierungen 13 vorgesehen, mittels denen angezeigt wird, wo bzw. an welchen Bereichen das umgeformte, reale Blech-Bauteil 11 Einfallstellen aufweist. Der Vergleich der in 4 schematisch angedeuteten Falschfarbendarstellungen mit dem umgeformten, realen Blech-Bauteil 11 zeigt, dass mit den ermittelten Kennwerten KE eine verlässliche Aussage über das Auftreten von Einfallstellen getroffen werden kann.
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Anhand der 5 wird im Folgenden ein beispielhafter Ablauf des Fehler-Ermittlungsschritts 9 bzw. die Ermittlung des örtlichen Kennwerts KE erläutert:
- Zur Vereinfachung der Darstellung sind hier lediglich die Kenngröße t für virtuelles Abziehen und die örtliche Krümmung k des umgeformten, virtuellen Bauteil-Simulationsmodells 7 als Ergebnisgrößen der FEM-Simulation gezeigt. Zunächst wird in einem Fuzzyfizierungsschritt 15 ein örtlicher Ergebniswert t1 der Kenngröße t und ein örtlicher Krümmungswert ki der örtlichen Krümmung k fuzzyfiziert. Die Fuzzyfizierung erfolgt hier beispielhaft durch Umwandlung des Ergebniswerts t1 und des Krümmungswerts k1 in einelementige Eingangs-Fuzzymengen 17, 19.
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Jeder Eingangs-Fuzzymenge 17, 19 sind hier beispielhaft zwei Eingangs-Zugehörigkeitsfunktionen 21, 23 zugeordnet. Die Eingangs-Zugehörigkeitsfunktionen 21 beschreiben das Auftreten einer Einfallstelle in Abhängigkeit von der jeweiligen Eingangs-Fuzzymenge 17, 19. Die Eingangs-Zugehörigkeitsfunktionen 23 beschreiben kein Auftreten einer Einfallstelle in Abhängigkeit von der jeweiligen Eingangs-Fuzzymenge 17, 19. Alternativ könnten jeder Eingangs-Fuzzymenge 17, 19 beispielsweise aber auch mehr als zwei Eingangs-Zugehörigkeitsfunktionen 21, 23 zugeordnet sein. Als Beispiel hierzu sind in 6 drei Eingangs-Zugehörigkeitsfunktionen 22 für die Kenngröße t gezeigt.
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Mittels der Eingangs-Zugehörigkeitsfunktionen 21, 23 wird schließlich zu jeder Eingangs-Fuzzymenge 17, 19 ein Wahrheitswert bzw. eine Wahrheitswertemenge µ1 , µ2 ermittelt. Die Wahrheitswerte µ1 , µ2 geben den Grad der Zugehörigkeit der Eingangs-Fuzzymengen 17, 19 zu den Eingangs-Zugehörigkeitsfunktionen 21, 23 wieder.
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Anschließend werden in einem Kombinationsschritt 24 die Wahrheitswerte µ1 , µ2 mittels einer Regelbasis mehreren Ausgangs-Zugehörigkeitsfunktionen 29, 31 zugeordnet. Die Regeln sind hier beispielhaft derart ausgebildet, dass der Wahrheitswert µ1 der Kenngröße t nicht durch logische Verknüpfung mit dem Wahrheitswert µ2 der örtlichen Krümmung k verbunden wird. Alternativ könnte beispielsweise aber auch vorgesehen sein, dass der Wahrheitswert µ1 der Kenngröße t und der Wahrheitswert µ2 der örtlichen Krümmung k durch logische Verknüpfung, beispielsweise mittels einer „und“-Verknüpfung, miteinander verbunden werden. Jeder Wahrheitswert µ1 , µ2 wird hier beispielhaft zwei Ausgangs-Zugehörigkeitsfunktionen 29, 31 zugeordnet. Die Ausgangs-Zugehörigkeitsfunktionen 29 beschreiben das Auftreten einer Einfallstelle in Abhängigkeit von dem jeweiligen Wahrheitswert µ1 , µ2 . Die Ausgangs-Zugehörigkeitsfunktionen 31 beschreiben kein Auftreten einer Einfallstelle in Abhängigkeit von dem jeweiligen Wahrheitswert µ1 , µ2 .
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Nach dem Kombinationsschritt 24 wird in einem Defuzzifizierungsschritt 33 aus den Wahrheitswerten µ1 , µ2 und den Ausgangs-Zugehörigkeitsfunktionen 29, 31 mittels einer Inferenz eine Ausgangs-Fuzzymenge 35 ermittelt. Die Inferenz ist hier beispielhaft durch eine Max-Min-Inferenz gebildet. Aus der Ausgangs-Fuzzymenge 17 wird dann mittels einer Defuzzyfizierung der örtliche Kennwert KE ermittelt. Die Defuzzyfizierung erfolgt hier beispielhaft mittels eines Flächenschwerpunkt-Verfahrens.