Algorithmische Vorformoptimierung: Nutzung evolutionärer Algorithmen zur Auslegung von Stadienfolgen für das Gesenkschmieden

Publikation: Beitrag in FachzeitschriftArtikelForschungPeer-Review

Autorschaft

  • Peer Fanacht
  • Matthias Meyer
  • Rouven Nickel
  • Ludger Overmeyer

Externe Organisationen

  • Institut für integrierte Produktion Hannover (IPH) gGmbH
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Details

Titel in ÜbersetzungAlgorithmic optimization of forging pre-forms - Desinging stage sequences by using genetic algorithms
OriginalspracheDeutsch
Seiten (von - bis)768-774
Seitenumfang7
FachzeitschriftZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb
Jahrgang104
Ausgabenummer9
PublikationsstatusVeröffentlicht - Sept. 2009

Abstract

At present, the successful design of an optimal forging sequence of precission forging considerably depends on the know-how of the technical designer. In future, this trial and error procedure is to be supported by means of stochastic optimization procedures, in order to simplify the design process of a suitable preform geometry and to shorten the development time of a forging sequence clearly. Pre-form optimization aims at designing a form under the condition of complete and fold-free form-filling. Additionally, it is focused to maximizing the deformation degree and minimizing the forming forces arising in the component and the tool load. In the article an approach is introduced, which combines forging simulation with genetic algorithms for the above mentioned optimization.

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Zitieren

Algorithmische Vorformoptimierung: Nutzung evolutionärer Algorithmen zur Auslegung von Stadienfolgen für das Gesenkschmieden. / Fanacht, Peer; Meyer, Matthias; Nickel, Rouven et al.
in: ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, Jahrgang 104, Nr. 9, 09.2009, S. 768-774.

Publikation: Beitrag in FachzeitschriftArtikelForschungPeer-Review

Fanacht, P, Meyer, M, Nickel, R & Overmeyer, L 2009, 'Algorithmische Vorformoptimierung: Nutzung evolutionärer Algorithmen zur Auslegung von Stadienfolgen für das Gesenkschmieden', ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, Jg. 104, Nr. 9, S. 768-774. https://doi.org/10.3139/104.110148
Fanacht, P., Meyer, M., Nickel, R., & Overmeyer, L. (2009). Algorithmische Vorformoptimierung: Nutzung evolutionärer Algorithmen zur Auslegung von Stadienfolgen für das Gesenkschmieden. ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb, 104(9), 768-774. https://doi.org/10.3139/104.110148
Fanacht P, Meyer M, Nickel R, Overmeyer L. Algorithmische Vorformoptimierung: Nutzung evolutionärer Algorithmen zur Auslegung von Stadienfolgen für das Gesenkschmieden. ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb. 2009 Sep;104(9):768-774. doi: 10.3139/104.110148
Fanacht, Peer ; Meyer, Matthias ; Nickel, Rouven et al. / Algorithmische Vorformoptimierung : Nutzung evolutionärer Algorithmen zur Auslegung von Stadienfolgen für das Gesenkschmieden. in: ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb. 2009 ; Jahrgang 104, Nr. 9. S. 768-774.
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TY - JOUR

T1 - Algorithmische Vorformoptimierung

T2 - Nutzung evolutionärer Algorithmen zur Auslegung von Stadienfolgen für das Gesenkschmieden

AU - Fanacht, Peer

AU - Meyer, Matthias

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AU - Overmeyer, Ludger

PY - 2009/9

Y1 - 2009/9

N2 - At present, the successful design of an optimal forging sequence of precission forging considerably depends on the know-how of the technical designer. In future, this trial and error procedure is to be supported by means of stochastic optimization procedures, in order to simplify the design process of a suitable preform geometry and to shorten the development time of a forging sequence clearly. Pre-form optimization aims at designing a form under the condition of complete and fold-free form-filling. Additionally, it is focused to maximizing the deformation degree and minimizing the forming forces arising in the component and the tool load. In the article an approach is introduced, which combines forging simulation with genetic algorithms for the above mentioned optimization.

AB - At present, the successful design of an optimal forging sequence of precission forging considerably depends on the know-how of the technical designer. In future, this trial and error procedure is to be supported by means of stochastic optimization procedures, in order to simplify the design process of a suitable preform geometry and to shorten the development time of a forging sequence clearly. Pre-form optimization aims at designing a form under the condition of complete and fold-free form-filling. Additionally, it is focused to maximizing the deformation degree and minimizing the forming forces arising in the component and the tool load. In the article an approach is introduced, which combines forging simulation with genetic algorithms for the above mentioned optimization.

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M3 - Artikel

AN - SCOPUS:73149108228

VL - 104

SP - 768

EP - 774

JO - ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb

JF - ZWF Zeitschrift fuer Wirtschaftlichen Fabrikbetrieb

SN - 0947-0085

IS - 9

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