-
Technisches Gebiet
-
Die Erfindung betrifft Verfahren zur Bestimmung einer Bauteilcharakteristik für Bauteile, insbesondere metallische Bauteile, die durch eine Folge von Fertigungsprozessen hergestellt werden.
-
Technischer Hintergrund
-
Zur Bewertung von Produkten, Bauteilen und dergleichen werden zusehends Methoden des maschinellen Lernens verwendet. Diese werden beispielsweise genutzt, um während oder nach dem Fertigungsprozess erfasste Messgrößen und Prozessgrößen auf ein oder mehrere Bauteileigenschaften bzw. Qualitätsparameter abzubilden.
-
Bei der Auslegung von metallischen Komponenten hinsichtlich beispielsweise Ermüdung spielen zahlreiche Komponenteneigenschaften eine Rolle. Diese werden maßgeblich durch die Fertigungsprozesse der verwendeten Fertigungsprozesskette vorgegeben. Für metallische Werkstücke können diese Fertigungsprozesse insbesondere Fräsprozesse, Sägeprozesse, Bohrprozesse, Wärmebehandlungen und Schleifprozesse umfassen. Die Optimierung der metallischen Komponenten basiert derzeit jedoch stark auf experimentellen Untersuchungen. Diese umfassen die Schritte: Festlegen von Fertigungsprozessparametern, Durchführen des Fertigungsprozesses, Untersuchen/Vermessen des hergestellten Werkstücks, um eine Bauteilcharakteristik zu bestimmen, und Parametrisieren der bestimmten Bauteilcharakteristik, um die Bauteilcharakteristik den Fertigungsprozessparametern zuzuordnen.
-
Eine Bauteilcharakteristik kann beispielsweise örtliche Verläufe (räumliche Verteilungen, Oberflächenverläufe) von lokalen Bauteileigenschaften, wie einen Härtetiefenverlauf und/oder eine Phasenverteilung im Werkstück, vorgeben. Die Bauteilcharakteristik ermöglicht eine Evaluierung des Ermüdungsverhaltens des Werkstücks und eine Optimierung der Fertigungsprozessparameter zur Verbesserung einer Bauteileigenschaft. Bislang werden dazu physikalisch basierte Prozesssimulationen eingesetzt, die eine Bauteilcharakteristik auf einzelne Fertigungsprozessparameter abbilden, die jedoch teils erhebliche Abweichungen zu experimentellen Ermittlungen von Bauteilcharakteristiken aufweisen.
-
Offenbarung der Erfindung
-
Erfindungsgemäß ist ein computer-implementiertes Verfahren zum Bestimmen einer Bauteilcharakteristik eines mit einem oder mehreren Fertigungsprozessen hergestellten Bauteils gemäß Anspruch 1 sowie eine Vorrichtung und ein Fertigungssystem gemäß den nebengeordneten Ansprüchen vorgesehen.
-
Weitere Ausgestaltungen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
-
Gemäß einem ersten Aspekt ist ein computer-implementiertes Verfahren zur Herstellung eines Bauteils mit einem Fertigungsverfahren aus einem oder mehreren Fertigungsprozessen vorgesehen, wobei das Fertigungsverfahren mithilfe einer Bauteilcharakteristik, die einen örtlichen Verlauf oder eine örtliche Verteilung einer lokalen Bauteileigenschaft auf/in dem Bauteil angibt, optimiert wird, mit folgenden Schritten:
- - Bereitstellen eines trainierten datenbasierten Bauteilcharakteristikmodells, das trainiert ist, um Prozessparametersätzen aus Fertigungsprozessparametern des einen oder der mehreren Fertigungsprozesse Funktionsparameter einer Bauteilcharakteristikfunktion zuzuordnen;
- - Optimieren des Fertigungsverfahrens durch Bestimmen eines optimierten Prozessparametersatzes mithilfe des Bauteilcharakteristikmodells;
- - Herstellen des Bauteils mit Fertigungsprozessen entsprechend dem Prozessparametersatz.
-
Für die Auslegung eines Fertigungsprozesses für herzustellende Bauteile, insbesondere metallische Bauteile, ist es notwendig, eine Prozesskette aus Einzelfertigungsprozessen zu erstellen, die jeweils durch eine Reihe von variierbaren Prozessparametern bestimmt sein können. So kann eine Bearbeitung eines Werkstücks eine Wärmebehandlung beinhalten, die beispielsweise mit Temperaturen entsprechend einem zeitlichen Temperaturverlauf durchgeführt wird. Der Temperaturverlauf kann durch aufeinanderfolgende Temperaturrampen und -plateaus bestimmt sein. Diese werden durch geeignete Prozessparameter definiert.
-
Neben Bauteileigenschaften, die Eigenschaften des Bauteils allgemein bzw. insgesamt angeben, sind beim Auslegungsprozess für die Fertigungsprozesskette auch Angaben über örtliche Verteilungen von Bauteileigenschaften hilfreich. Örtliche Verteilungen von lokalen Bauteileigenschaften werden hierin als Bauteilcharakteristiken bezeichnet. Die Bauteilcharakteristiken können beispielsweise Härtetiefenverläufe, Phasenverteilungen, Kohlenstofftiefenverläufe, Eigenspannungen sowie örtliche Oberflächenrauheiten umfassen.
-
Zur Evaluierung der ortsbezogenen Bauteilcharakteristik werden diese häufig auf parametrierbare Funktionen abgebildet, die insbesondere Polynomialfunktionen, Spline-Funktionen oder dergleichen umfassen können. Diese Funktionen können in geeigneter Weise evaluiert werden. Durch gezieltes Variieren von Fertigungsprozessparametern können die entsprechenden Bauteilcharakteristiken im Entwicklungsprozess variiert werden.
-
Bauteilcharakteristiken können basierend auf den Fertigungsprozessparametern durch Simulationen ermittelt werden. Diese Simulationen sind in der Regel deutlich ungenauer als die experimentelle Ermittlung der Bauteilcharakteristiken, jedoch sind diese mit sehr geringem zeitlichen Aufwand durchführbar. Dadurch kommt die Verwendung von durch Simulationen ermittelten Bauteilcharakteristiken gegenüber der experimentellen Bestimmung von Bauteilcharakteristiken in Betracht.
-
Das obige Verfahren sieht vor, ein datenbasiertes Bauteilcharakteristikmodell in Form eines Gauß-Prozess-Modells zur Verfügung zu stellen, das Fertigungsprozessparameter einer Fertigungsprozesskette aus einem oder mehreren Fertigungsprozessen auf Funktionsparameter einer Bauteilcharakteristikfunktion abbildet. Die Funktionsparameter ermöglichen eine komprimierte Darstellung der Bauteilcharakteristik, so dass mithilfe eines solchen Gauß-Prozess-Modells Fertigungsprozessparameter in einfacher Weise einer örtlichen Verteilung von lokalen Bauteileigenschaften zugeordnet werden kann.
-
Das Bereitstellen des Bauteilcharakteristikmodells kann ein Trainieren des Gauß-Prozess-Modells mithilfe von durch Simulationen erhaltenen Bauteilcharakteristiken und/oder von durch Experimente erhaltenen Bauteilcharakteristiken umfassen.
-
Gemäß einem weiteren Aspekt ist ein computer-implementiertes Verfahren zum Trainieren eines datenbasierten Bauteilcharakteristikmodells zur Verwendung bei der Herstellung eines Bauteils mit einem Fertigungsverfahren aus einem oder mehreren Fertigungsprozessen vorgesehen, wobei das Fertigungsverfahren abhängig von einem Prozessparametersatz, insbesondere bestimmt gemäß einem der obigen Verfahren, durchführbar ist, mit folgenden Schritten:
- - Ermitteln, für verschiedene Prozessparametersätze, einer Bauteilcharakteristik, die einen örtlichen Verlauf oder eine örtliche Verteilung einer lokalen Bauteileigenschaft auf/in dem Bauteil angibt,
- - Bestimmen eines oder mehrerer Funktionsparameter einer dadurch parametrisierten Bauteilcharakteristikfunktion, die eine Bauteilcharakteristik abbildet, für jeden der Prozessparametersätze, so dass die Prozessparametersätze und der eine oder die mehreren Funktionsparameter jeweils einen Trainingsdatensatz bilden;
- - Trainieren des datenbasierten Bauteilcharakteristikmodells mit den gebildeten Trainingsdatensätzen.
-
Die Bauteilcharakteristiken können für verschiedene Prozessparametersätze durch Simulationen und/oder durch experimentelles Vermessen bestimmt werden.
-
Das Training des datenbasierten Bauteilcharakteristikmodells kann in an sich bekannterWeise durch Bereitstellen von Trainingsdaten durchgeführt werden. Die Trainingsdaten können experimentell ermittelt werden, indem Fertigungsprozessparameter einer Fertigungsprozesskette zur Herstellung eines Bauteils genutzt werden und das Bauteil anschließend hinsichtlich einer zu ermittelnden Bauteilcharakteristik vermessen wird. Dazu wird eine örtliche Verteilung von Bauteileigenschaften ermittelt und eine Bauteilcharakteristikfunktion an die gemessenen Werte gefittet. Die Bauteilcharakteristikfunktion stellt lokale Bauteileigenschaften über Raumkoordinaten des Bauteils oder Flächenkoordinaten einer Oberfläche des Bauteils dar. Die Funktionsparameter der Bauteilcharakteristikfunktion können dann den Fertigungsprozessparametern für die Fertigungsprozesse zugeordnet werden, um einen Trainingsdatensatz zu erhalten.
-
Es kann vorgesehen sein, dass das Bauteilcharakteristikmodell ein probabilistisches Regressionsmodell, insbesondere ein Gauß-Prozess-Modell, umfasst, wobei das Trainieren ein Bereitstellen einer Mittelwertfunktion für das Regressionsmodell basierend auf den durch Simulationen erhaltenen Bauteilcharakteristiken bzw. Funktionsparametern umfasst. Die Mittelwertfunktion kann einer Mittelwertfunktion entsprechen, die beim Training eines Gaußprozessmodells mit den lediglich durch die Simulationen erhaltenen Trainingsdatensätze erhalten wird. Alternativ kann der Verlauf der Mittelwertfunktion (Verlauf der Funktionsparameter) durch Interpolation und Extrapolation der durch die Simulationen erhaltenen Trainingsdatensätze ermittelt werden.
-
Um eine hohe Genauigkeit eines als Gauß-Prozess-Modell ausgebildeten Bauteilcharakteristikmodell zu erreichen, sind in der Regel eine hohe Anzahl von Trainingsdaten notwendig. Ein Gauß-Prozess-Modell ist in der Regel durch eine Mittelwertfunktion und eine Kovarianzfunktion bestimmt. Die Mittelwertfunktion wird in der Regel als konstant 0 vorgegeben, wenn kein Vorwissen bekannt ist. Für die Bestimmung des Bauteilcharakteristikmodells kann jedoch die Mittelwertfunktion in geeigneter Weise so vorgegeben werden, dass die Anzahl der für das Training des Bauteilcharakteristikmodells für eine ausreichende Vorhersagegenauigkeit benötigten, experimentell ermittelten Trainingsdatensätze reduziert ist. Dazu ist vorgesehen, die Mittelwertfunktion entsprechend Simulationen von Bauteilcharakteristiken abhängig von Fertigungsprozessparametern zu bestimmen und für das Gauß-Prozess-Modell zu verwenden.
-
Die durch Simulation ermittelten Bauteilcharakteristiken werden dann mithilfe der Bauteilcharakteristikfunktionen abgebildet und geeignete Funktionsparameter bestimmt. Diese können dann über die Prozessparametersätze als eine Mittelwertfunktion für das Gauß-Prozess-Modell dargestellt werden. Anschließend kann das Gauß-Prozess-Modell ausgehend von der Mittelwertfunktion basierend auf experimentell ermittelten Trainingsdatensätzen weiter trainiert werden. Auf diese Weise kann das Modellwissen aus den Simulationsmodellen für das Erstellen des Bauteilcharakteristikmodells verwendet werden und die Zahl der für die Verbesserung des Gauß-Prozess-Modells notwendigen experimentell ermittelten Trainingsdatensätze erheblich reduziert werden.
-
Die Verwendung einer durch Simulationen erhaltenen Mittelwertfunktion hat darüber hinaus den Vorteil, dass das Bauteilcharakteristikmodell für Bereiche von Fertigungsprozessparametern, die weit außerhalb der experimentell ermittelten Trainingsdatensätze liegen, keine Funktionsparameter mit dem Wert null ausgibt, sondern weiterhin für die Funktionsparameter Werte ausgibt, die sinnvolle Bauteilcharakteristiken angeben. Insbesondere führt die Prädiktion des Bauteilcharakteristikmodells im Mittelwert zu der Berechnung, die zu der aus der Simulation erhaltenen Bauteileigenschaft führt, sofern die zu evaluierenden Prozessparametersätze nicht stark von den simulierten Prozessparametersätzen abweichen.
-
Zum Training des Bauteilcharakteristikmodells wird eine Zielfunktion verwendet, die verschiedenen Optimierungskriterien folgt. Die Optimierungskriterien können beispielsweise Typ-II ML, MAP, bayesianisches Ausintegrieren basierend auf genauer Form gradientenbasiert oder mittels randomisierter Verfahren umfassen.
-
Weiterhin können zum Optimieren des Fertigungsverfahrens iterativ Prozessparametersätze abhängig von einer Bewertung einer durch das Gauß-Prozess-Modell ermittelten, durch die Funktionsparameter bestimmten Bauteilcharakteristik entsprechend eines vorgegebenen Optimierungsziels bestimmt werden.
-
Gemäß einem weiteren Aspekt ist eine Vorrichtung ausgebildet, um das obige Verfahren auszuführen.
-
Figurenliste
-
Ausführungsformen werden nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
- 1 eine schematische Darstellung einer Fertigungsprozesskette aus mehreren Fertigungsprozessen, die jeweils mit einem oder mehreren Prozessparametern betrieben werden können;
- 2 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Verfahrens zur Herstellung eines Bauteils mit einem Fertigungsverfahren basierend auf Prozessparametern mithilfe eines Bauteilcharakteristikmodells; und
- 3 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Verfahrens zum Bereitstellen eines Bauteilcharakteristikmodells und zum Optimieren der Fertigungsprozesse zur Herstellung eines Bauteils.
-
Beschreibung von Ausführungsformen
-
1 zeigt schematisch ein Fertigungssystem 1 mit mehreren Fertigungsprozessstationen 2, die jeweils einen Fertigungsprozess zur Herstellung eines Bauteils durchführen. Die Fertigungsprozesse können Materialbearbeitungsprozesse umfassen, wie beispielsweise eine Wärmebehandlung, eine spanende Bearbeitung, wie z. B. einen Fräsprozess, einen Bohrprozess oder dergleichen, eine Oberflächenbehandlung und dergleichen. Die Fertigungsprozesse werden abhängig von Prozessparametern durchgeführt, die je nach Art des Fertigungsprozesses Prozesstemperaturen, Prozessdauern, Betriebsverläufe und dergleichen umfassen können.
-
Mithilfe einer Steuereinheit 3 wird der Fertigungsprozess gesteuert. Dabei erfolgt die Herstellung des gewünschten Bauteils abhängig von einem Prozessparametersatz aus mehreren Prozessparametern, die den Betrieb der einzelnen Fertigungsprozesse des Fertigungssystems 1 steuern.
-
Der Steuereinheit 3 kann zur Anpassung bzw. Einstellung des Fertigungsprozesses die Prozessparameter vorgegeben werden. Diese können basierend auf Bauteileigenschaften und einer oder mehreren Bauteilcharakteristiken in einem manuellen oder automatischen Optimierungsverfahren bestimmt werden. Die Bauteilcharakteristik kann als Bauteilcharakteristikfunktion dargestellt werden, die einen örtlichen Verlauf oder eine örtliche Verteilung einer lokalen Bauteileigenschaft auf/in dem Bauteil angibt. Beispielsweise kann die Ausfallwahrscheinlichkeit abhängig von einer oder mehreren Bauteileigenschaften und/oder einer oder mehreren Bauteilcharakteristiken minimiert werden.
-
Nachfolgend kann in Verbindung mit dem Flussdiagramm der 2 ein Verfahren zur Herstellung eines Bauteils mit einem Fertigungsverfahren aus einem oder mehreren Fertigungsprozessen beschrieben werden.
-
Dabei wird in Schritt S1 ein trainiertes datenbasiertes Bauteilcharakteristikmodell vorgegeben, das trainiert ist, um Prozessparametersätzen aus Fertigungsprozessparametern des einen oder der mehreren Fertigungsprozesse Funktionsparameter einer Bauteilcharakteristikfunktion zuzuordnen. Die Funktionsparameter können Parameter einer oder mehrerer Bauteilcharakteristikfunktionen umfassen.
-
In Schritt S2 wird das Fertigungsverfahren durch Bestimmen eines optimierten Prozessparametersatzes mithilfe des Bauteilcharakteristikmodells parametriert. Das Optimieren erfolgt mithilfe einer vorgegebenen Zielfunktion, die die durch die Bauteilcharakteristikfunktion bestimmten örtlichen Bauteileigenschaften bewertet.
-
Die Bauteilcharakteristikfunktion kann als Polynomial- oder Spline-Funktion vorgegeben sein, die mithilfe der Funktionsparameter eine entsprechende Bauteilcharakteristik in komprimierter Weise angibt.
-
Beispielsweise kann eine Oberflächenrauigkeit als beispielhafte Bauteilcharakteristik mit der Zielfunktion (Kostenfunktion) dahingehend bewertet werden, dass ein Oberflächenanteil der Oberflächenrauigkeit über einem vorgegebenen Grenzwert möglichst gering ist. Auch kann eine Variation der Bauteileigenschaft über die gesamte Oberfläche oder das gesamte Volumen möglichst gering sein, d. h. je höher die Variation desto höher die Kosten. Die Zielfunktion kann weiterhin eine globale Bauteileigenschaft, wie z. B. einen Materialparameter, wie z. B. eine Materialart oder dergleichen, berücksichtigen.
-
Als Ergebnis der Optimierung erhält man einen Prozessparametersatz für das Fertigungsverfahren.
-
In Schritt S3 wird das Bauteil mit Fertigungsprozessen entsprechend dem Prozessparametersatz hergestellt.
-
Nachfolgend wird anhand des Flussdiagramms der 3 ein Verfahren zur Bestimmung des datenbasierten Bauteilcharakteristikmodells näher beschrieben.
-
Das nachstehend beschriebene Verfahren dient dazu, ein datenbasiertes Bauteilcharakteristikmodell zu erstellen, das für eine Bestimmung von Fertigungsprozessparametern verwendet werden kann. Das Bauteilcharakteristikmodell kann einem probabilistischen Regressionsmodell oder einem sonstigen datenbasierten Modell entsprechen. In diesem Ausführungsbeispiel entspricht das datenbasierte Bauteilcharakteristikmodell einem Gauß-Prozess-Modell, das in geeigneter Weise trainiert wird. Das Gauß-Prozess-Modell kann definiert werden
wobei θ(x) den Funktionsparametern für die Bauteilcharakteristikfunktion für einen Prozessparametersatz x, m(x) einer Mittelwertfunktion für das Gauß-Pozess-Modell und k(x, x')) einer Kovarianzfunktion des Gauß-Prozess-Modells entsprechen.
-
Das beschriebene Verfahren wird auf einer herkömmlichen Datenverarbeitungseinrichtung ausgeführt und nutzt als Eingabe Fertigungsprozessparameter sowie Trainingsdatensätze aus Fertigungsprozessparametern und zugeordneten Funktionsparametern einer Bauteilcharakteristikfunktion.
-
In Schritt S11 wird zunächst für ein herzustellendes Bauteil eine Prozesskette aus Fertigungsprozessen definiert, die in einer jeweiligen Fertigungsprozessstation 2 ausgeführt werden. Dabei wird die Art jedes der Fertigungsprozesse und deren Reihenfolge bestimmt. Jeder der Fertigungsprozesse ist durch eine Anzahl von Fertigungsprozessparametern parametrierbar, wobei die unterschiedlichen Parametrierungen der Fertigungsprozesse Einflüsse auf Bauteileigenschaften bzw. Bauteilcharakteristiken haben.
-
In Schritt S12 werden Prozessparametersätze für verschiedene Parametrisierungen der Fertigungsprozesskette ausgewählt.
-
In Schritt S13 wird eine Mittelwertfunktion m(x) durch Durchführung von computerimplementierten Prozesssimulationen ermittelt. Dazu wird eine Bauteilcharakteristik, d. h. ein lokaler Verlauf von Bauteileigenschaften, wie z. B. örtliche Verläufe (räumliche Verteilungen, Oberflächenverläufe) von lokalen Bauteileigenschaften, wie ein Härtetiefenverlauf und/oder eine Phasenverteilung, basierend auf einem vorgegebenen Prozessparametersatz durch die Prozesssimulation bestimmt. Die Mittelwertfunktion kann einer Mittelwertfunktion entsprechen, die beim Training eines Gauß-Prozess-Modells mit den lediglich durch die Simulationen erhaltenen Trainingsdatensätzen erhalten wird. Alternativ kann der Verlauf der Mittelwertfunktion (Verlauf der Funktionsparameter) durch Interpolation und Extrapolation der durch die Simulationen erhaltenen Trainingsdatensätze ermittelt werden.
-
Die durch die Simulation erhaltenen Bauteilcharakteristiken werden jeweils an eine vorgegebene Bauteilcharakteristikfunktion durch Bestimmung geeigneter Funktionsparameter gefittet und die Bauteilcharakteristikfunktion so in komprimierter Weise dargestellt. Die Bauteilcharakteristikfunktion kann einer parametrischen Funktion, wie z. B. einer Polynomialfunktion, einer Spline-Funktion oder dergleichen, entsprechen. Beispielsweise kann eine solche Bauteilcharakteristikfunktion einen Härtetiefenverlauf oder dergleichen angeben.
-
Die Abbildung der Funktionsparameter über die Prozessparameter des Fertigungsprozessparametersatzes entspricht der Mittelwertfunktion, die die Bauteilcharakteristik bereits näherungsweise in Abhängigkeit von den Prozessparametern angeben kann.
-
Nun können in Schritt S14 ein oder mehrere Prozessparametersätze ausgewählt werden, für die eine experimentelle Bestimmung der Funktionsparameter vorgenommen wird.
-
Die Schritte S13 und Schritt S14 können auch in umgekehrter Reihenfolge ausgeführt werden.
-
In Schritt S15 werden Funktionsparameter von Bauteilcharakteristikfunktionen experimentell bestimmt. Dazu wird ein zu evaluierendes Bauteil mithilfe der in dem Prozessparametersatz angegebenen Fertigungsprozessparameter hergestellt und in dem so hergestellten Bauteil der örtliche Verlauf von Bauteileigenschaften gemessen. Durch Anpassung von Funktionsparametern einer vorgegebenen Struktur einer Bauteilcharakteristikfunktion werden die so erhaltenen Bauteilcharakteristiken gefittet und daraus Funktionsparameter bestimmt. Die Bauteilcharakteristikfunktion kann als Polynomial- oder Spline-Funktion vorgegeben sein, so dass mithilfe der Funktionsparameter die Bauteilcharakteristik in komprimierter Weise angegeben werden kann.
-
Man erhält nun Trainingsdatensätze aus Prozessparametersätzen und zugehörigen experimentell bestimmten Funktionsparametern, mit dem in Schritt S16 das Bauteilcharakteristikmodell, das auf einem Gauß-Prozess-Modell mit der wie oben vorgegebenen Mittelwertfunktion basiert, trainiert/nachtrainiert/aktualisiert werden kann.
-
Durch das Nach-Training des Gauß-Prozess-Modells mithilfe der experimentell ermittelten Trainingsdatensätze ist es möglich, das Bauteilcharakteristikmodell zu präzisieren.
-
Alternativ kann vorgesehen, das Bauteilcharakteristikmodell auf Basis der durch die experimentell ermittelten Trainingsdatensätze als auch durch die durch die Simulation erhaltenen Trainingsdatensätze zu trainieren.
-
Das Training kann entsprechend einer als misoKG-Verfahren beschriebenen Weise durchgeführt werden, wie es aus M. Poloczek et al., „Department of Systems and Industrial Engineering“, University of Arizona, Tucson, AZ bekannt ist. Dies kann auch in Verbindung mit einem Bayes'schen Optimierungsverfahren durchgeführt werden, um Prozessparametersätze für die experimentelle Vermessung zu bestimmen.
-
Es kann insbesondere vorgesehen sein, die aus der Simulation erhaltenen Trainingsdatensätze als Mittelwertfunktion abhängig von den Prozessparametersätzen zu nutzen. Vorzugsweise könnte für jeden experimentell ermittelten Trainingsdatensatz auch ein Trainingsdatensatz mit aus einer Simulation erhaltenen Funktionsparametern für den entsprechenden Prozessparametersatz durchgeführt werden. Zusätzlich könnte dann für jede experimentelle Vermessung bezüglich eines neuen Prozessparametersatzes ebenfalls eine Simulation durchgeführt werden, so dass der Gauß-Prozess die Differenz der gemessenen Funktionsparameter zu den Ergebnissen der Simulation modelliert.
-
Zum Training des Gauß-Prozess-Modells können verschiedene Zielfunktionen verwendet werden, die jedoch im Wesentlichen ein möglichst akkurates Abbilden der Funktionsparameter der Bauteilcharakteristikfunktionen als Ziel vorgeben.
-
Die Nutzung der durch die Simulation erhaltenen Funktionsparameter für die Erstellung des Bauteilcharakteristikmodells hat den Vorteil, dass die Prädiktion der Bauteilcharakteristik für vorgegebene Prozessparameter, die stark von den Prozessparametern der Trainingsdaten abweichen, zu den durch die aus der Simulation ermittelten Mittelwertfunktion bestimmten Funktionsparametern anstatt zu null tendieren. Aus diesem Grund kann durch Erstellen der Mittelwertfunktion aus dem Simulationsergebnis das Training des Gauß-Prozess-Modells verkürzt werden. Außerdem können insbesondere für Prozessparametersätze, die außerhalb eines bei der experimentellen Vermessung berücksichtigten Eingangsdatenraums liegen, realistische Werte für die Funktionsparameter bereitgestellt werden.
-
In Schritt S17 kann für die Auswahl von geeigneten Prozessparametersätzen das bestehende Gauß-Prozess-Modell verwendet werden. Durch Bewertung einer Bauteilcharakteristik abhängig von vorgegebenen Prozessparametern können manuell oder durch Anwenden eines geeigneten Optimierungsverfahrens optimierte Prozessparameter für die Herstellung des Bauteils bestimmt werden.
-
Alternativ kann mithilfe eines Bayes'schen Optimierungsverfahren durch Vorgabe einer Akquisitionsfunktion das bestehende Gauß-Prozess-Modell genutzt werden, um einen nächsten Prozessparametersatz zu ermitteln, mit dem eine experimentelle Bestimmung der Funktionsparameter durchgeführt und das Gauß-Prozess-Modell nachtrainiert wird. Der so erhaltene Trainingsdatensatz kann einerseits zur Verbesserung des Gauß-Prozess-Modells und andererseits zum Auffinden eines hinsichtlich des vorgegebenen Optimierungsziels verbesserten Prozessparametersatzes bestimmt werden.
