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Dr.-Ing. Stefan Kurtenbach

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Unter dem Motto „Optimierte Prozesse durch Digitalisierung und künstliche Intelligenz“ dient die Veranstaltung dem gemeinsamen Wissensaustausch. Dabei sollen Möglichkeiten aufgezeigt werden, die aktuellen und zukünftigen die Aufgaben erfolgreich anzugehen.

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Der zweitägige Workshop bietet eine Einführung in die Beschreibung des Materialverhaltens von Stahl- und Aluminiumwerkstoffen für die Blechumformung mit den dazu erforderlichen Versuchen zur Aufnahme von Materialkennwerten. Ziel ist es, die Teilnehmer in die Lage zu versetzen, auf Basis experimentell ermittelter Materialkennwerte, selbstständig Materialkarten für die Simulation mit AutoForm erstellen zu können.

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Im Rahmen der Veranstaltung wird zunächst ein kurzer Überblick über die etablierten Karosseriebauweisen gegeben und die aktuellen Trends und Veränderungen durch die Elektromobilität für den Karosseriebau beschrieben. Anschließend werden die aktuellen Werkstoffsorten und Werkstoff-Entwicklungstrends dargestellt. Darüber hinaus werden die wesentlichen Umform- und Fügeverfahren aufgezeigt sowie die Thematik des sekundären Korrosionsschutzes diskutiert.

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Im Rahmen der Veranstaltung wird zunächst ein kurzer Überblick über die etablierten Karosseriebauweisen gegeben und die aktuellen Trends und Veränderungen durch die Elektromobilität für den Karosseriebau beschrieben. Anschließend werden die aktuellen Werkstoffsorten und Werkstoff-Entwicklungstrends dargestellt. Darüber hinaus werden die wesentlichen Umform- und Fügeverfahren aufgezeigt sowie die Thematik des sekundären Korrosionsschutzes diskutiert.

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Erfahren Sie in diesem Seminar die Grundlagen der Modalanalyse und deren praktische Anwendung zur Verkürzung von Entwicklungszeiten und Verbesserung des Produktdesigns. Lernen Sie die Werkzeuge kennen, mit denen Sie die Eigenfrequenzen und Eigenvektoren Ihres Prototyps bestimmen und mit einem Digital Twin abgleichen können. Das zweitägige Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte in Entwicklungs- und Forschungsabteilungen.

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Elektromobilität, emissionsarme Produktion und digitale Transformation sind nur einige Punkte einer Vielzahl von Themen, denen Unternehmen heutzutage begegnen. Im Rahmen einer einstündigen Videokonferenz an jedem letzten Dienstag des Monats bietet das acs den Mitgliedern des Trägervereins zukünftig die Möglichkeit, sich über diese wichtigen, übergeordneten Themen zu informieren.

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Gemeinschaftsprojekte

Praxisnahe Forschung & Entwicklung

Gemeinschaftsprojekt MageAI

Materialdatengenerator mit Künstlicher Intelligenz

Das Materialverhalten beeinflusst maßgeblich das Ergebnis von Umformprozessen. Zur genauen Prozessauslegung sind detaillierte Materialkarten erforderlich, die auf aufwendigen Materialversuchen basieren. Bei erhöhtem Ausschuss oder Lieferantenwechsel müssen diese Karten überprüft und angepasst werden.

Die Qualitätssicherung im Wareneingang gewährleistet zwar die Einhaltung von Toleranzbereichen, doch kann das tatsächliche Umformverhalten trotz korrekter Werte abweichen. Dies zeigt, wie wichtig präzise Materialkarten sind, die oft auf begrenzte Daten und Expertenwissen angewiesen sind. In einigen Fällen fehlen hausinterne Werkstofflabore und ausreichend Daten im Entwicklungsprozess, was die Erstellung erschwert.

Bestehende Simulationssoftware nutzt Approximationsmodelle, um das Materialverhalten abzuschätzen. Diese Modelle sind jedoch für neuere Stahlgüten teils ungeeignet und Prozessvariationen können zu Abweichungen von den Materialkarten führen. Eine enge Zusammenarbeit mit Experten und die Entwicklung fortschrittlicher Methoden sind entscheidend, um eine präzise Prozessauslegung sicherzustellen.

Im Rahmen des Gemeinschaftsprojekts MageAI wird in Kooperation mit NEUROLOGIQ ein KI-gestützter Materialdatengenerator zur Erstellung von Materialkennkarten mit minimaler Ausgangsdatenlage aufgebaut und erprobt.

Projektinhalte:

Folgendes Ziel verfolgt das gemeinsame Projekt:

  • Aufbau und Erprobung eines KI-gestützten Materialdatengenerators zur Erstellung von Materialkennkarten mit minimaler Ausgangsdatenlage

Folgender Nutzen ergibt sich für die Teilnehmer durch die Ergebnisse:

  • Mitwirken bei und Kennenlernen von KI-Lösungen in industriellen Anwendungsfällen
  • Potential von KI-Lösungen zur Steigerung der Produktivität
  • Neue, innovative Lösungsmöglichkeiten über die bereits bekannten Lösungen hinaus
  • Regelmäßige Diskussionen und Austausch im Expertenkreis
  • Gemeinsame Gestaltung von ausgewählten Projektinhalten

Organisation:

Projektbeginn:
3. Quartal 2024

Projektlaufzeit:
18 Monate

Projektkosten:
1. Projektjahr: 17.500,- EUR zzgl. MwSt.
2. Projektjahr: 8.500,- EUR zzgl. MwSt.

Ihr Ansprechpartner:

 

Dr.-Ing. Stefan Kurtenbach

Leitung Prozess-/Technologieentwicklung & Forschungsprojekte

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