With flow forming – an incremental forming process – the final geometry of a component is achieved by a multitude of minor sequential forming steps. Due to this incremental characteristic associated with the variable application of the tools and kinematic shape forming, it is mainly suitable for small and medium quantities. For the extensive use of the process it is necessary to have appropriate simulation tools. While the Finite-Element-Analysis (FEA) is an acknowledged simulation tool for the modeling and optimization of forming technology, the use of FEA for the incremental forming processes is associated with very long computation times. For this reason a simulation method called FloSim, based on the upper bound method, was developed for cylindrical flow forming processes at the Chair of Virtual Production Engineering, which allows the simulation of the process within a few minutes. This method was improved by the work presented with the possibility of geometry computation during the process.:Introduction FEM-Simulation The FloSim Model Computation of the Workpiece length Results Conclusion

Die Verbesserung der Energie- und Ressourceneffizienz stellt eine zentrale Aufgabe für die Produktionstechnik dar. Inkrementelle Verfahren wie das Drückwalzen weisen bereits aufgrund ihres Prozessprinzips ein hohes Potenzial zur Ressourceneffizienz auf. Allerdings besitzen diese Verfahren eine Vielzahl von Einflussfaktoren auf das Prozessergebnis, die zudem in Wechselwirkung zueinander stehen. Die Folge schwankender Prozesseinflussgrößen (z. B. Chargenschwankungen oder variierende Halbzeuggeometrie) ist häufig Bauteilausschuss, der sich aufgrund der meist kleinen bis mittleren Losgrößen stärker auf die Produktivität auswirkt. Die Weiterentwicklung von gesteuerten zu selbstgeregelten Umformprozessen mit Prozessrückkopplung bietet ein großes Potential zur Verbesserung der Ressourceneffizienz. Im Rahmen dieser Arbeit werden die Grundlagen und Vorgehensweise zur Realisierung des selbstregelnden Drückwalzens erarbeitet. Nach der Analyse und Bewertung von Störungen auf die Prozesseinflussgrößen erfolgt die Definition eines Referenzzustandes und von Störszenarien. Auf Basis experimenteller Untersuchungen wird der Referenzzustand analysiert und ein digitaler Zwilling des Drückwalzprozesses entwickelt. Mit dessen Hilfe erfolgt die Bewertung der Störszenarien. Anschließend wird ein methodisches Vorgehen vorgestellt, mit dem das selbstregelnde Drückwalzen beliebiger Zielgrößen entwickelt werden kann. Im digitalen Zwilling werden zusätzlich ein virtueller Sensor, der Regelalgorithmus und die Aktordynamik integriert und damit die Selbstregelung für eine Prozessgröße und ein Prozessergebnis ausgelegt und untersucht. Mit den gewonnenen Erkenntnissen wurde das selbstregelnde Drückwalzen erstmals erfolgreich experimentell umgesetzt. Die in der Arbeit vorgestellten Ergebnisse zeigen eine signifikante Reduzierung des Einflusses von Prozessstörungen auf das Prozessergebnis durch die Selbstregelung. / Improving energy and resource efficiency is also a key challenge for production technology. Incremental processes such as flow-forming already have a high potential for resource efficiency due to their process principle. Flow-forming has a large number of influencing process parameters that also interact with each other. Fluctuating process parameters (e.g. batch fluctuations or varying semi-finished product geometry) can result in component scrap, which has a major influence on productivity due to the mostly small to medium batch sizes. The further development of controlled to self-controlled forming processes with process feed-back offers great potential for improving resource efficiency. In this thesis, the basics and the procedure for the realization of self-controlled flow-forming are developed. After the analysis and evaluation of disturbances on the process influencing variables, a reference state and disturbance scenarios are defined. The reference state is analyzed on the basis of experimental investigations and a digital twin of the flow-forming process is developed. This is used to evaluate the disturbance scenarios. Subsequently, a methodical procedure is presented to develop self-controlled flow-forming of any process parameter or process result. A virtual sensor, the control algorithm and the actuator dynamics are also integrated into the digital twin to design and investigate the self-control for a process parameter and a process result. Based on the knowledge gained, self-controlled flow-forming was successfully implemented experimentally for the first time. The results show a significant reduction of the influence of process disturbances on the process results.