Fraunhofer LBF nutzt evolutionäre Algorithmen: Künstliche Intelligenz optimiert Schwingungen
15.06.2020
Ablauf einer schwingungstechnischen Optimierung basierend auf evolutionären Algorithmen der künstlichen Intelligenz
© Fraunhofer LBF
Technische Systeme werden zunehmend komplexer und sollen gleichzeitig immer leichter werden. Angesichts dieser Herausforderungen kann die schwingungstechnische Optimierung von leichtbauoptimierten Strukturen schnell derart komplex werden, dass sie mit konventionellen Methoden nicht mehr beherrschbar ist. Der Lösungsraum wird sehr groß und verschiedene schwingungstechnische Maßnahmen interagieren miteinander, was zu unerwarteten Effekten führen kann. Das Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF entwickelt daher neue Methoden zur schwingungstechnischen Optimierung komplexer Systeme. Sie basieren auf evolutionären Algorithmen und erlauben eine schnelle und automatisierte Lösungsfindung. Zugrunde liegt eine erweiterbare Bibliothek mit verschiedenen passiven, semiaktiven und aktiven Maßnahmen, die auch in Kombination zum Einsatz kommen können.
Um störende oder prozesskritische Vibrationen zu vermeiden werden häufig schwingungstechnische Zusatzmaßnahmen wie zum Beispiel Tilger oder Dämpfer eingesetzt. Gerade bei verteilten Systemen stoßen konventionelle Optimierungsmethoden jedoch aufgrund der Wechselwirkungen der verschiedenen Effekte untereinander an Grenzen. Durch langjährige Erfahrung sind die Wissenschaftler des Fraunhofer LBF in der Lage, schwingungstechnische Probleme von der experimentellen oder numerischen Analyse bis hin zur Umsetzung geeigneter Maßnahmen zu lösen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz bietet nun die Möglichkeit, noch schneller zu den besten Lösungen zu gelangen. Unternehmen, die schwingungstechnische Probleme mit Vibrationen, Lärm oder Rütteln an Maschinen haben, erhalten beim Fraunhofer LBF eine Komplettlösung von der Analyse des Problems bis hin zu dessen Lösung.
Automatisierte Schwingungsreduktion an Werkzeugmaschinen
Wie dies gelingt, zeigt das folgende Anwendungsbeispiel: Bei Maschinen zur Bearbeitung von Großbauteilen hat die Werkstückmasse einen maßgeblichen Einfluss auf das dynamische Eigenverhalten der Maschine. Zur Vermeidung störender und die Bauteilqualität beeinflussender Vibrationen werden häufig schwingungstechnische Zusatzmaßnahmen wie Tilger, Neutralisatoren oder Dämpfungskomponenten umgesetzt. Diese Maßnahmen müssen in der Regel genau auf die zu beruhigende Struktur beziehungsweise die Anregung abgestimmt werden. Ändert sich diese, beispielsweise durch Werkstücke unterschiedlicher Masse, so muss eine Anpassung der Abstimmung erfolgen. Künstliche Intelligenz zusammen mit adaptiven schwingungstechnischen Maßnahmen kann dieser Herausforderung wirksam begegnen, wie die Wissenschaftler des Fraunhofer LBF zeigen konnten.
Ist eine Maschine mit einer Anzahl schwingungstechnischer Maßnahmen, beispielsweise adaptiven Tilgern oder Maschinenlagern, ausgestattet, lassen sich mit einem reduzierten Modell der Maschine und der Kenntnis über das zu bearbeitende Werkstück die vorgerüsteten Maßnahmen mit dem entwickelten KI-Algorithmus optimal einstellen. Hierdurch kann bereits ab dem ersten Werkstück eine maximale Bauteilqualität erreicht werden. Zur Realisierung einer automatisierten Einstellung schwingungstechnischer Maßnahmen hat das Fraunhofer LBF unterschiedliche adaptive Tilger und Maschinenlager bereits eindimensional und zweidimensional umgesetzt. Die dreidimensionale Umsetzung ist in Arbeit.
