Nachfolgend werden einige wissenschaftliche Aspekte der Echtzeit-Materialerkennungsstrategie MAC diskutiert, die in der neuen Maschinenfamilie LEAN PANEL BENDER der Firma Salvagnini Maschinenbau realisiert ist und die eine hochpräzise und hocheffiziente Herstellung von komplex geformten Blechprodukten sowohl bei Losgröße 1 als auch in der Serie erlaubt.(VLID)342339

Christian Zehetner

Franz Hammelmüller

Hans Irschik

Helmut J. Holl

Wolfgang Kunze

Crossref

BHM Berg- und Hüttenmännische Monatshefte

LEAN PANEL BENDER – Einige mechanische Aspekte der Modellierung in Echtzeit für Produktion in Losgröße 1

Nachfolgend werden einige wissenschaftliche Aspekte der Echtzeit-Materialerkennungsstrategie MAC diskutiert, die in der neuen Maschinenfamilie LEAN PANEL BENDER der Firma Salvagnini Maschinenbau realisiert ist und die eine hochpräzise und hocheffiziente Herstellung von komplex geformten Blechprodukten sowohl bei Losgröße 1 als auch in der Serie erlaubt.Refereed/Peer-reviewedVersion of recor

Zehetner, Christian

Hammelmüller, Franz

Kunze, Wolfgang

Holl, Helmut J.

Irschik, Hans

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BHM Berg- und Hüttenmännische Monatshefte / Lean Panel Bender : einige mechanische Aspekte der Modellierung in Echtzeit für Produktion in Losgröße 1

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Originalarbeit
BHM (2016) Vol. 161 (11): 515–519
DOI 10.1007/s00501-016-0545-8
© Der/die Autor(en) 2016. Dieser Artikel ist auf
SpringerLink mit Open Access verfügbar
LEAN PANEL BENDER – Einige mechanische Aspekte der
Modellierung in Echtzeit für Produktion in Losgröße 1
Christian Zehetner1, Franz Hammelmüller1, Wolfgang Kunze2, Helmut J. Holl3 und Hans Irschik3
1Linz Center of Mechatronics GmbH, Linz, Österreich
2Salvagnini Maschinenbau GmbH, Ennsdorf, Österreich
3Institut für Technische Mechanik, Johannes Kepler Universität Linz, Linz, Österreich
Eingegangen 30. September 2016; angenommen 7. Oktober 2016; online publiziert 24. Oktober 2016
Zusammenfassung: Nachfolgend werden einige wissen-
schaftliche Aspekte der Echtzeit-Materialerkennungsstra-
tegie MAC diskutiert, die in der neuen Maschinenfamilie
LEAN PANEL BENDER der Firma Salvagnini Maschinenbau
realisiert ist und die eine hochpräzise und hocheffizien-
te Herstellung von komplex geformten Blechprodukten
sowohl bei Losgröße 1 als auch in der Serie erlaubt.
Schlüsselwörter: Industrie 4.0, Echtzeit,
Materialerkennung, Losgröße 1, Nicht-lineare FE-
Methoden, Ähnlichkeitsmechanik
LEAN PANEL BENDER – Some Mechanics Aspects of
Real-time Modelling for Single-slot Production
Abstract: In this paper, we discuss some scientific aspects
of the real-time material detection strategy MAC, which is
realized in the novel LEAN PANEL BENDER generation of
the company Salvagnini Maschinenbau GmbH and which
allows the production of complex metal devices in a highly
efficient and accurate manner for both, single-slot produc-
tion and production in series.
Keywords: Industry 4.0, Real-time, Material detection,
Single-slot production, Non-linear FE-Methods, Similarity
formulations
1. Einleitung
Das Konzept “Industrie 4.0” setzt unter anderem voraus,
dass das physische Verhalten mechatronischer Maschi-
o. Univ.-Prof. DI Dr. Dr. hc. H. Irschik ()
Institut für Technische Mechanik,
Johannes Kepler Universität Linz,
Altenbergerstraße 69,
4040 Linz, Österreich
hans.irschik@jku.at
nenkomponenten durch Computerprogramme in Echtzeit
(„real-time”) beschrieben wird. Die Komponenten müs-
sen mit Sensoren ausgestattet sein, und die gemessenen
Informationen müssen in die Echtzeit-Computerprogram-
me Eingang finden. Dann kann das physische Verhalten
durch Aktoren im Rahmen geschlossener Echtzeit-Regel-
kreise beeinflusst werden. Die Strategie bezieht sich auf
die computergestützte Interaktion einerMenge („swarms”)
mechatronischer Komponenten, welche im „Internet der
Dinge (Internet of Things)” zu „Cyber-Physikalischen Sys-
temen (Cyber-Physical Systems, CPS)” zusammengefasst
werden. Eine moderne Produktionsmaschine kann, wie
im vorliegenden Beitrag, für sich ein CPS bilden, aber das
Konzept geht bis zur Zusammenarbeit verschiedener Ma-
schinen in einer Fabrik und zur Interaktion verschiedener
Fabriken weltweit. Für Literatur zu “Industrie 4. 0” siehe
z.B. [1, 2].
Was die echtzeitfähige Beschreibung industrieller Ma-
schinen durch Computerprogramme betrifft, sind mehrere
Aspekte wesentlich: Zunächst muss die Maschine in Ent-
sprechung mit der Physik und der Erfahrung durch mathe-
matische Beziehungen charakterisiert werden. Man spricht
von Modellbildung und den daraus resultierenden Model-
len. Für deren Lösung werden geeignete mathematische
Methoden benötigt, wobei die Computerprogramme re-
chenzeit-effizient programmiert sein sollten. Es ist somit
klar, dass die Anwendung des Konzepts Industrie 4.0 auf
komplexe Maschinen und Produktionsprozesse neue inge-
nieurwissenschaftliche Fragen aufwirft, in den Computer-
wissenschaften sowie bei Maschinenbau undMechatronik.
Im Folgenden soll speziell über die mechanische Modell-
bildung für die computergestützte Beschreibung automa-
tischer Blechbiegeautomaten in Echtzeit mit dem Ziel der
Losgröße 1 Produktion berichtet werden.
Wir beziehen uns dabei auf eine neue Generation von
automatischen Blechbiegeautomaten, die LEAN PANEL
BENDER der Firma Salvagnini Maschinenbau Ges.m.b.H.
in Ennsdorf, NÖ, siehe [3] und Abb. 1.
BHM (2016), 161. Jg., Heft 11 © Der/die Autor(en) Zehetner et al. 515
Originalarbeit
Abb. 1: Salvagnini LEAN
PANELBENDER:Vonder
Platineautomatisch,ohne
Unterbrechung, zumfertigen
Produkt, siehe [3]
Die LEAN PANEL BENDER Generation wurde von
Salvagnini Maschinenbau schon im Lichte von Industrie
4.0 entworfen. Die Maschinen ermöglichen hochpräzise
und hochflexible Produktion sowohl von komplex geform-
ten Blechteilen in Serie als auch für Losgröße 1. Höchste
Produktivität wird durch die Vermeidung von Rüst- und
Standzeiten erreicht. Gewichtsoptimierte Konstruktion und
ein fortschrittliches dezentrales Antriebskonzept führen in
Kombination mit kraftsparenden Biegevorgängen zu be-
sonderer Energieeffizienz. Ökologische Aspekte sind durch
hohe Energie- und Materialeinsparung vorbildlich erfüllt.
Elektrische Antriebe der Maschinen und vollständig ab-
geschlossene Zylinder vermeiden ölhydraulische Kompo-
nenten bei dramatischer Maschinenölersparnis. Der hohe
Automatisierungsgrad bietet anspruchsvolle und gefähr-
dungsfreie Arbeitsplätze für das Bedienungspersonal.
Die LEAN PANEL BENDER der Firma Salvagnini Maschi-
nenbau erkennen und kompensieren aus ihrem eigenen
Verhalten Schwankungen in denMaterialeigenschaften der
bearbeiteten Bleche in Echtzeit. Diese neuartige Material-
erkennung, genannt „MAC“, ermöglicht Losgröße 1 sowie
eine konstant hohe Qualität bei der Serienproduktion in
großen Stückzahlen. Neu ist auch das Konzept des Condi-
tion Monitorings der Maschinen und ihrer Teile, welches
eine vorbeugende Wartung ermöglicht. Die neue Modul-
bauweise der LEAN-Maschinenfamilie von Salvagnini er-
laubt flexible Produktion in Kommunikation mit anderen
Maschinen und stellt auch in dieser Hinsicht eine industri-
elle Vorreiterin des Konzepts Industrie 4.0 dar.
Nachfolgend werden Aspekte der Lösung eines zuge-
hörigen wissenschaftlichen Problems skizziert, welches im
Rahmen einer Kooperation der Firma Salvagnini Maschi-
nenbau mit dem „Linz Center of Mechatronics (LCM)“ und
dem Institut für Technische Mechanik der Johannes Kepler
Universität (JKU Linz) behandelt wurde und wird. Es geht
um die Frage, wie bei den gegenständlichen Biegevorgän-
gen, die durch Schwankungen vieler Material- und Geome-
trieparameter beeinflusst werden können und bei denen
an die Berechnung höchste Genauigkeitsanforderungen
gestellt werden, eine computergestützte Modellierung und
Materialerkennung in Echtzeit, und somit eine Losgröße
1 Produktion, überhaupt möglich ist. Zunächst wird der
hohe Aufwand an Rechenzeit beschrieben, welcher un-
ter Berücksichtigung von modernsten Möglichkeiten des
wissenschaftlichen Rechnens benötigt wird, um einen spe-
zifischen Biegevorgang mit der erforderlichen Genauigkeit
zu beschreiben. Nach einem kurzen Ausflug in die kon-
stitutive Modellierung der umzuformenden Bleche wird
erklärt, wie Theoreme der Ähnlichkeitsmechanik herange-
zogen werden können, um Echtzeitfähigkeit zu erreichen.
Der vorliegende Artikel liefert eine zusammenfassende Be-
schreibung der zugehörigen Strategie; für Details siehe die
Beiträge zur internationalen Konferenzreihe „Computatio-
nal Plasticity“ ([4–8]).
2. Finite Element Modellierung des Blech-
biegevorgangs
Für eine computergestützte Modellierung des Biegevor-
ganges bei Blechbiegautomaten bietet sich die Methode
der Finiten Elemente (FE) an: die Maschine und das umzu-
formende Blech werden in kleine, endlich große Elemente
zerlegt, die dann nach Grundsätzen der Mechanik zu ei-
nem FE-Gesamtmodell verbunden werden. Dies ergibt
ein großes lineares oder nichtlineares Gleichungssystem,
welches effizient zu lösen ist. Auch wenn im vorliegenden
Fall die Verformungen der Maschine klein bleiben, führen
die Kantschwinge und die Antriebe beim Umformvorgang
große Bewegungen aus, und das ursprünglich ebene Blech
wird stark und bleibend verformt. Weiters treten beim Um-
formvorgang relative Verschiebungen zwischen Blech und
Maschinenteilen auf. Es müssen daher nichtlineare FE-Ver-
fahren herangezogen werden, welche sehr aufwändig sind,
die aber auf Grund neuer Forschungsergebnisse laufend
erweitert werden, um die Rechenzeit zu senken und die Ge-
nauigkeit zu erhöhen. In der vorliegendenStudiewurdedas
kommerzielle FE-Programm ABAQUS herangezogen [9].
516 Zehetner et al. © Der/die Autor(en) BHM (2016), 161. Jg., Heft 11
Originalarbeit
Abb. 2: (a)DreidimensionalesnichtlinearesFE-Modell; (b): v.MisesSpannungen imNiederhalter, siehe [4]und [5]
Abb. 3: (a)Dimensionsbehaf-
teteUmformkraftüberdenBie-
gewinkel; (b):Dimensionslose
Formulierung, siehe [6]und [8]
a b
Abb. 2(a) zeigt exemplarisch das dreidimensionale FE-
Modell eines Blechbiegeautomaten, siehe [5].
Weil die Dicke des umzuformenden Blechs im Vergleich
zu den Abmessungen der Maschine klein ist, muss für eine
konvergierte Lösung eine große FE-Zahl verwendet wer-
den. In [5] wird berichtet: „This complete three-dimensional
FEmodel has a total number of 5117118 variables, and final-
ly we got a computation time with ABAQUS of tC = 410153s
(about 114h) using eight CPUs.”Die Rechenzeit dafür ist also
viel größer als die Dauer des einzelnen Umformvorganges
im Zehntel-Sekundenbereich; von Echtzeit-Fähigkeit ist kei-
ne Rede. Solche dreidimensionalen Modelle werden aber
z.B. benötigt, um in exemplarischen Studien die hohe Be-
anspruchung in den komplex geformten Maschinenteilen
genau vorherzusagen (siehe Abb. 2(b) für die v.Mises-Ver-
gleichspannungen in Elementen des Niederhalters) sowie
um eine genaue Abschätzung für die Verformung des um-
geformten Blechs zu erhalten.
Was eine raschere computergestützte Vorhersage von
Größen betrifft, die für den Umformvorgang insgesamt
charakteristisch sind, z.B. Umformkräfte, Biegewinkel und
Schenkellängen des Blechs (vor und nach dem Ausspan-
nen aus der Maschine), liefert die Modell-Reduktion einen
ersten Ansatz. Zunächst kann in Vorstudien abgeschätzt
werden, in welchen Bereichen die Trägheitskräfte vernach-
lässigbar sind, sodass weniger aufwändige quasi-statische
Berechnungen ausreichend genau erscheinen. In [5] und
[7] wird zudem über die Reduktion auf zweidimensiona-
le Maschinenmodelle und eindimensionale nichtlineare
Balkenmodelle für das umzuformende Blech berichtet. Bei
diesen reduziertenModellen sinkt die Rechenzeit in denMi-
nutenbereich ab. Allerdings können die Einflüsse der Blech-
und Maschinenabmessungen quer zur Blechdicke nur im
Wege vonHomogenisierungsbetrachtungen berücksichtigt
werden. Solche reduzierten Modelle erlauben zwar immer
noch keine Beschreibung des Biegevorgangs in Echtzeit,
es können aber umfangreichere Parameterstudien durch-
geführt werden. Die dreidimensionalen Modelle werden
dabei zur exemplarischen Bestätigung herangezogen. Um
die verwendeten Eingangsparameter und deren mögliche
Schwankungen realitätsnah zu berücksichtigen, benötigt
man weiters experimentelle Messungen.
3. Konstitutive Modellbildung für das
umzuformende Blech
Für die computergestützte Modellierung des Blechbiege-
vorgangs unter Verwendung von FE-Programmen (siehe
Abschnitt 2 oben) benötigt man zunächst die eindimen-
sionale Fließkurve des umzuformenden Materials. Sie
beschreibt den Zusammenhang zwischen Spannungs- und
BHM (2016), 161. Jg., Heft 11 © Der/die Autor(en) Zehetner et al. 517
Originalarbeit
Dehnungsmaßen im Zugversuch. Dafür wurden verschie-
denste in der Biegepraxis häufig verwendete Materialien
wie Aluminium, rostfreie und hochfeste Stähle und deren
Schwankungen in ausführlichen Versuchsreihen getestet.
Es zeigt sich, dass eine auf Ludvik [10] zurückgehende
Formulierung für die bleibende Verformung des Blechs in
weiten Bereichen des Biegevorgangs ausreichend genau
ist (siehe [4] und [6]). Diese Erkenntnis ist eine wichtige Vo-
raussetzung für eine einheitliche Materialerkennung durch
die Maschine in Echtzeit (MAC). In den FE-Programmen
werden die zwei- und dreidimensionalen konstitutiven
Beziehungen aus den eindimensionalen Fließkurven au-
tomatisch generiert. Als weitere Information muss der
Einfluss der durch die Blechherstellung entstehenden An-
isotropie berücksichtigt werden [6]. Als charakteristisches
Ergebnis zeigt Abb. 3(a) den mittels zweidimensionaler FE-
Berechnungen ermittelten Verlauf der Umformkraft über
den Biegewinkel in einem Abkantautomaten für verschie-
dene Blechmaterialien, Blechdicken und Anfangsabstände
des Werkzeugs. Eine weite Streuungmit recht unübersicht-
lich erscheinenden Verläufen ist ersichtlich.
4. Ähnlichkeitsmechanische Modellbe-
schreibung und Losgröße 1 Produktion
Die auf dem Buckingham-Pi-Theorem beruhende ähnlich-
keitsmechanische Modellbeschreibung mechanischer Vor-
gänge ist besonders aus der Strömungslehre bekannt [11,
12], hat aber auch in die Festkörperdynamik Eingang ge-
funden [13]. Das Theorem besagt, dass die Lösung eines
Problems,welchesdurcheinebestimmteZahl vondimensi-
onsbehafteten Parametern beschrieben wird, in geeigneter
Formulierung durch eine um (höchstens) drei verminderte
Zahl dimensionsloser Parameter charakterisiert wird; alle
Probleme mit den gleichen Werten der dimensionslosen
Ähnlichkeitskennzahlen haben dann die gleiche dimensi-
onslose (skalierte) Lösung. Das Theorem gilt auch für Sys-
teme, bei denen Parameter bekannt sind [14]. Im vorliegen-
den Fall können Maschinenabmessungen genau gefertigt
werden, oder Parameter sind messbar, z.B. die Blechdicke.
Damit reduziert sich stark die Zahl der Parameter, welche
nicht bekannt sind, und die Verringerung um zwei oder drei
Größen wird praktisch bedeutsam. Im vorliegenden Fall
konnte gezeigt werden, dass die vielen Kurven in Abb. 3(a)
für die verschiedenen Klassen von Blechmaterialien sehr
genau auf jeweils eine einzige dimensionslose (skalierte)
Kurve zusammengefasst werden können, siehe Abb. 3(b)
sowie [4–8]. Die grauen Kurven in Abb. 3(b) zeigen die ska-
lierten FE-Ergebnisse, welche sich nur wenig voneinander
unterscheiden. Die färbigen Kurven zeigen deren zusam-
menfassende exponentielle Regression. Um das Konzept
anschaulich zu demonstrieren, wurden in [8] auch verein-
fachte Probleme, wie der „drop test“ aus [13], behandelt.
Diese theoretischen Erkenntnisse können für die Produk-
tion mit Losgröße 1 verwendet werden, was verlässliche
Einzelfertigung zu Massenfertigungskosten erlaubt. Die
wirklichen Umformkräfte beim Biegevorgang können näm-
lich aus den von Sensoren gemessenen Zylinderkräften
genau ermittelt werden. Dann gelingt es der Maschine in
Echtzeit, durch Vergleichmit FE-Ergebnissen, z.B. Abb. 3(b),
zu erkennen, zu welcher Materialklasse das gerade in Um-
formung befindliche Blech gehört, sodass die Bahn des
umformenden Werkzeugs in Echtzeit korrigiert werden
kann und kein Materialausschuss entsteht. Durch erwei-
terte Untersuchungen konnte erreicht werden, dass auch
Schwankungen innerhalb einer Materialcharge rechtzeitig
erkannt und ausgeglichen werden können. Die Ergebnisse
dieser theoretischen Ergebnisse wurden von Salvagnini
Maschinenbau in programmiertechnisch leistungsfähiger
Form imMaterialerkennungssystemMACder LEANPANEL
BENDER Familie realisiert. So konnte erreicht werden, dass
bei Serienproduktion immer das exakt gleiche Endprodukt
entsteht, unabhängig von der Stückzahl, der Blechdicke
oder der Materialqualität.
Danksagung. Diese Arbeit wurde im Rahmen eines österrei-
chischen COMET-K2 Programms im Rahmen der Linz Cen-
ter of Mechatronics GmbH (LCM) durchgeführt.
Open access funding provided by Johannes Kepler Uni-
versity Linz.
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file:///data/core-remote/dit/data/Springer-OA/pdf/7cc/aHR0cDovL2xpbmsuc3ByaW5nZXIuY29tLzEwLjEwMDcvczAwNTAxLTAxNi0wNTQ1LTgucGRm.pdf

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