Prozessdatengestützte Steuerung von Formstoffeigenschaften
- Formstoffbedingte Gussfehler begründen nach wie vor einen wesentlichen Anteil von fehlproduzierten Gussteilen. Die Vielzahl von Fehlerbildern am Gussbauteil hat ihre Ursache in den Eigenschaften des verwendeten Formstoffs, die wiederum von vielen Einflussgrößen bestimmt werden. Die Eigenschaften von Grünsandformen werden durch viele Faktoren mit zum Teil gegenläufiger Wirkung beeinflusst. Um dabei die Konstanz der Formstoffeigenschaften zu sichern, ist ein intelligentes Steuerungs- und Regelungskonzept notwendig. Abhängig von der erforderlichen Formstoffqualität können verschiedene Vorgehensweisen zur Einstellung der gewünschten Formstoffeigenschaften gewählt werden. In der Praxis erfolgt die Steuerung der Formstoffaufbereitung durch Formstoffanalysen im Labor, durch präventive Formstoffsteuerung, durch Online-Formstoffsteuerung und -regelung oder durch Kombinationen dieser drei Vorgehensweisen. Die erfolgreiche Einrichtung einer Formstoffsteuerung setzt dabei immer die möglichst genaue Definition der Regel- und Zielgrößen und derenFormstoffbedingte Gussfehler begründen nach wie vor einen wesentlichen Anteil von fehlproduzierten Gussteilen. Die Vielzahl von Fehlerbildern am Gussbauteil hat ihre Ursache in den Eigenschaften des verwendeten Formstoffs, die wiederum von vielen Einflussgrößen bestimmt werden. Die Eigenschaften von Grünsandformen werden durch viele Faktoren mit zum Teil gegenläufiger Wirkung beeinflusst. Um dabei die Konstanz der Formstoffeigenschaften zu sichern, ist ein intelligentes Steuerungs- und Regelungskonzept notwendig. Abhängig von der erforderlichen Formstoffqualität können verschiedene Vorgehensweisen zur Einstellung der gewünschten Formstoffeigenschaften gewählt werden. In der Praxis erfolgt die Steuerung der Formstoffaufbereitung durch Formstoffanalysen im Labor, durch präventive Formstoffsteuerung, durch Online-Formstoffsteuerung und -regelung oder durch Kombinationen dieser drei Vorgehensweisen. Die erfolgreiche Einrichtung einer Formstoffsteuerung setzt dabei immer die möglichst genaue Definition der Regel- und Zielgrößen und deren Zusammenhänge voraus. Zudem ist die zwischen all diesen Parametern bestehende quantitative Abhängigkeit nicht für die Formstoffsteuerung verfügbar. Wertet man Prozesseinflussgrößen und Prozesszielgrößen mit maschinellen Lernmethoden aus, werden explizite und implizite Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Kennwerten möglich und in Form von datengetriebenen Prozessmodellen für eine intelligente Online-Formstoffaufbereitung und -steuerung verfügbar gemacht. Damit stehen bisher nicht mögliche Methoden für die Prozesssteuerung und Prozessoptimierung in der Formstoffaufbereitung zur Verfügung.…