Seuren, S. and Bambach, M. and Hirt, G. and Willkomm, J. and Bischof, Christian and Bücker, H. M. Hirt, G. (ed.) (2013):
Analyse von Sensitivitäten bei der Modellierung des Grobblechwalzens.
In: Tagungsband, pp. 111-121, Aachen, Germany, Verlag Mainz, [Book Section]
Abstract
Die Modellierung von mehrstufigen Warmwalzprozessen muss eine große
Zahl wechselseitiger Abhängigkeiten innerhalb der Prozesskette berücksichtigen. Mit zunehmender Anzahl der Umformschritte wächst die Bedeutung
der Modellsensitivitäten für die Ergebnisgenauigkeit der durchgängigen
Modellierung. Im Rahmen dieser Arbeit wird die Methode des Automatischen Differenzierens (AD) zur Ermittlung von exakten Ableitungswerten
eines Walzmodells für Grobblechwalzen zur Anwendung gebracht. Am
Beispiel von zwei Walzstrategien (A und B) für niedriglegierten C-Mn Stahl
wird so die Sensitivität der Walzkraft in Abhängigkeit der Material- und
Prozessparameter ermittelt. Die Ergebnisse quantifizieren die Einflusscharakteristik der einzelnen Parameter in den jeweiligen Phasen des Walzprozesses und ermöglichen so eine Aussage über die Bedeutung der einzelnen
Parameter für die Ergebnisgenauigkeit der Modellrechnung.
Item Type: |
Book Section
|
Erschienen: |
2013 |
Editors: |
Hirt, G. |
Creators: |
Seuren, S. and Bambach, M. and Hirt, G. and Willkomm, J. and Bischof, Christian and Bücker, H. M. |
Title: |
Analyse von Sensitivitäten bei der Modellierung des Grobblechwalzens |
Language: |
German |
Abstract: |
Die Modellierung von mehrstufigen Warmwalzprozessen muss eine große
Zahl wechselseitiger Abhängigkeiten innerhalb der Prozesskette berücksichtigen. Mit zunehmender Anzahl der Umformschritte wächst die Bedeutung
der Modellsensitivitäten für die Ergebnisgenauigkeit der durchgängigen
Modellierung. Im Rahmen dieser Arbeit wird die Methode des Automatischen Differenzierens (AD) zur Ermittlung von exakten Ableitungswerten
eines Walzmodells für Grobblechwalzen zur Anwendung gebracht. Am
Beispiel von zwei Walzstrategien (A und B) für niedriglegierten C-Mn Stahl
wird so die Sensitivität der Walzkraft in Abhängigkeit der Material- und
Prozessparameter ermittelt. Die Ergebnisse quantifizieren die Einflusscharakteristik der einzelnen Parameter in den jeweiligen Phasen des Walzprozesses und ermöglichen so eine Aussage über die Bedeutung der einzelnen
Parameter für die Ergebnisgenauigkeit der Modellrechnung.
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Title of Book: |
Tagungsband |
Place of Publication: |
Aachen, Germany |
Publisher: |
Verlag Mainz |
Uncontrolled Keywords: |
Warmwalzen, Walzkraftmodell, Prozessmodellierung, Sensitivitätsanalyse, Automatisches Differenzieren, ADiMat, Matlab |
Divisions: |
20 Department of Computer Science 20 Department of Computer Science > Scientific Computing |
Event Title: |
28. Aachener Stahl Kolloquium Umformtechnik |
Event Location: |
Aachen |
Date Deposited: |
16 May 2013 11:27 |
Alternative keywords: |
Alternative keywords | Language |
---|
Plate Rolling, Roll Force Model, Slab Method, Microstructure Evolution, Sensitivity Analysis, Automatic Differentiation, ADiMat, Matlab | English |
|
Alternative Abstract: |
Alternative abstract | Language |
---|
Consistent modelling of multi-pass hot rolling processes has to account for
numerous interdependencies within the process. With a growing number of
passes, the sensitivity of the model output with respect to variations in the
input parameters plays a vital role for assessing the accuracy and stability of
the computation. This study details a new concept of using Automatic
Differentiation (AD) to obtain exact derivatives of the output values of the
numerical model for plate rolling. It is shown that the sensitivities of the roll
force with respect to selected material and process parameters can be
computed through AD technology. As use case the rolling of plain C-Mn
steel plate is analyzed in two different strategies (A and B). The results
show substantial differences in the influence characteristics of particular
input parameters and thereby allow for a quantitative assessment of the
parameters’ importance in every phase of the rolling process.
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