Ingenieur Büro Middelhoff
Systemlieferant von original Bauteilen zur Herstellung von Hydrauliksystemen, Pressensteuerungen, Zylindern und Ventilen.
Wir konstruieren innovative Lösungen und fertigen dann auf hohem Qualitätsstandard. Mit unserem Know-how in den Bereichen Anlagen- und Maschinenbau sind wir mit einem Höchstmaß an Kompetenz ein zuverlässiger Partner für Sie.
Unsere Schwerpunkte:
- Hydrauliksysteme
- Maschinen- und Anlagenbau
- Systembedarf
- Komponentenbau
- Reparatur
Unser Forschungsprojekt 2026-2028
KI-PUmBa – KI-Vorhersagemodell zur Prognose des Umformverhaltens in Blechumformanwendungen mit Graph Neural Networks
Die fortschreitende Digitalisierung der industriellen Fertigung eröffnet neue Möglichkeiten, Produktionsprozesse mithilfe von Daten und künstlicher Intelligenz effizienter zu planen. In der Blechumformung beruht die Prozessauslegung bislang häufig auf Expertenwissen und zeitaufwendigen numerischen Simulationen. KI-basierte Vorhersagemodelle sollen helfen, Umformergebnisse frühzeitig abzuschätzen, den Planungsaufwand zu reduzieren und geeignete Prozessbedingungen schneller zu bestimmen.
Förderzeitraum: 10/2026-09/2028
Förderkennzeichen: ZW 3 87084689
Das Projekt wird im Rahmen des Programms „Zukunftsfähige Wirtschaft Niedersachsen (ZW3)“ durch die NBank gefördert – mit Mitteln des Landes Niedersachsen und des Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).
Partner: Institut für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik
Projektziele und -inhalte
Im Mittelpunkt des Projekts steht die Entwicklung eines KI-basierten Vorhersagemodells für die Blechumformung. Experimentelle Daten und numerische Simulationsergebnisse bilden die Grundlage für das Training von Graph Neural Networks (GNN). Diese verknüpfen geometrische Informationen, Materialzustände und Prozessbedingungen, um qualitätsrelevante Umformergebnisse vorherzusagen. Die untersuchten Modelle werden hinsichtlich ihrer Genauigkeit und Rechengeschwindigkeit verglichen und mit unabhängigen Daten validiert. Die Vorhersagen sollen außerdem die Auslegung hydraulischer Pressen unterstützen. Dazu wird untersucht, welche Anforderungen sich aus geeigneten Prozessbedingungen an Pressenkomponenten und Steuerungsstrategien ergeben. Als Ergebnis sollen ein validiertes Vorhersagemodell und ein Konzept für dessen zukünftige Nutzung als industrielle Engineering-Dienstleistung entstehen.
