Bestkombination von Bauteilen mit genetischen Algorithmen

Vorgehen für Bestkombination bei der untersuchten Anwendung
© Fraunhofer IPA
Ermittlung eines globalen Optimums im nicht-konvexen Lösungsraum
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Algorithmen zur bestmöglichen Zusammensetzung von Bauteilen

Ziel des Projekts ist die Entwicklung von geeigneten Algorithmen für die Bestkombination von Bauteilen. Mittels virtuellem Zusammenbau gescannter Geometrien und der Auslese bestgeeigneter Kombinationen wird die geometrische Variation der Zusammenbauten eingeengt. Dadurch kann die Qualität der Produkte erhöht werden.

Kunststoff-Formteile weichen prozessbedingt relativ stark von der Nominalgeometrie ab. Beim Fügen durch Schweißverfahren pflanzen sich die Fehler der Einzelteile fort, weshalb der Zusammenbau oft außerhalb der Toleranz liegt. Durch eine intelligente Kombination gemessener, real gefertigter Bauteile sollen optimale Zusammenbauten erzielt und zugleich Ausschuss und Mehrarbeit minimiert werden. Ein KI-Ansatz soll die komplexen geometrischen Zusammenhänge bestimmen, um mit genetischen Algorithmen möglichst viele gute Paarungs-Kombinationen zu erhalten.

Projektablauf

Kunststoffschweißverfahren werden meist für Großserien mit spritzgegossenen Bauteilen eingesetzt. Prozessparameter und zeitliche Restriktionen im Spritzgussprozess führen zu relativ großen, über die Stückzahl variierenden geometrischen Abweichungen. Mit zunehmend hohen Anforderungen an die Passgenauigkeit des Zusammenbaus steigt der Ausschuss stark an.

Mit den digitalisierten Realgeometrien der zu fügenden Bauteile können virtuell Zusammenbauten durch Kombination der beteiligten Bauelemente ermittelt werden, welche die Bestimmung der Bestkombination von Bauteilen ermöglichen. Aufgrund ökonomischer Aspekte und zur Erhöhung der Nachhaltigkeit sollen zugleich möglichst viele Paarungen realisiert und möglichst wenige Einzelteile als Ausschuss deklariert werden. Hierzu ist ein Optimierungsverfahren notwendig, das die vollständige Geometrie der Bauteile mit ihren realen Fehlern berücksichtigt. Hierbei bieten sich genetische Algorithmen an, die Bauteile basierend auf ihren lokalen Abweichungen bewerten.

Projektnutzen

  • Produktionsoptimierung
  • Senkung der geometrischen Abweichungen
  • Reduktion der Fertigungskosten
  • Erhöhung der Produktqualität

Projektbeteiligte

  • Bielomatik

Gefördert durch

BW_Ministerium_MWAW

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