Preform optimization for hot forging processes using genetic algorithms

In mehrstufigen Schmiedeprozessen wird das Schmiedeergebnis hauptsächlich von der Geometrie der Vorform bestimmt. Das Auslegen von mehrstufigen Schmiedeprozessen ist dennoch immer noch ein zeitaufwendiger Trial- and Error Prozess. Die Qualität der entwickelten Schmiedeprozesse hängt weiterhin stark vom Erfahrungswissen des zuständigen Konstrukteurs ab. Dieses Paper präsentiert einen Algorithmus, um das multikriterielle Optimierungsproblem der Vorformoptimierung zu lösen. Dazu werden querkeilgewalzte Vorformen untersucht und ein evolutionärer Algorithmus eingesetzt, um die Vorformen so zu verbessern, bis die gewünschten Qualitätskriterien in der Fertigschmiedestufe erreicht werden. Dabei werden die Massenverteilung des Fertigteils, das Vorformvolumen und die Bauteilkomplexität als Bewertungsparameter eingeführt. Der entwickelte Algorithmus wird anhand eines Pleuels validiert und die fortlaufende Optimierung überprüft.

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