Das Walzrunden wird zum Rundbiegen von Blechen verwendet. Bei dem Verfahren stellt sich im Grobblechbereich derzeit das Problem, dass die eingesetzten Rundbiegemaschinen überwiegend über keine objektiven Prozesssteuerungssysteme verfügen. Aus diesem Grund muss das Verfahren subjektiv durch den Maschinenbediener gesteuert werden. Hierdurch hängen die Wirtschaftlichkeit und Maßhaltigkeit vornehmlich von dessen Qualifikation und Erfahrung ab. Diese Abhängigkeit ist für die Blechbearbeitungsbetriebe insbesondere vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels problematisch. Gegenstand derzeitiger Forschung ist daher die Entwicklung von technischen Systemen, die eine objektive Prozesssteuerung ermöglichen. Eine Möglichkeit hierzu sind Prognosemodelle, die das Umformergebnis vorhersagen und den Maschinenbediener somit bei der Einstellung der Maschine unterstützen können.
Die große Herausforderung bei der Aufstellung von Umformprognosen stellt die Berücksichtigung von Störeinflüssen dar, wie etwa Schwankungen der Werkstück- und Maschineneigenschaften. Durch diese kann das Umformergebnis nicht deterministisch aus der Maschineneinstellung hergeleitet werden. Jedoch wird die Berücksichtigung der Störeinflüsse dadurch erschwert, dass ihr Ausmaß im Allgemeinen erst während der Umformung ersichtlich wird.
In dieser Arbeit wurde ein KI-basiertes Prognosemodell für das Walzrunden von Grobblechen entwickelt, welches die aus der Umformung zu erwartende Plattenkrümmung anhand von Prozessdaten prognostiziert. Hierdurch wird eine erfahrungsgestützte Kompensation von Störeinflüssen ermöglicht, die im Gegensatz zu einem menschlichen Bediener einem objektiven mathematischen Modell unterliegt. Für die Entwicklung wurden synthetische Versuchsdaten verwendet, die mithilfe von FE-Simulationen generiert wurden. Die Prognosegüte wurde anhand von FE-Simulationen und einem Experiment untersucht. Dabei konnte eine gute Zuverlässigkeit nachgewiesen werden
