Verfahren und Vorrichtung zum Optimieren eines induktiven Wärmebehandlungsprozesses mithilfe eines Bayes'schen Optimierungsprozesses

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen von Prozessparametern für einen Wärmebehandlungsprozess eines Bauteils, insbesondere zum Härten eines Werkstücks (2), wobei die Prozessparameter mithilfe eines Bayes'schen Optimierungsverfahrens mit folgenden Schritten ermittelt werden:- Bereitstellen einer trainierbaren Qualitätsfunktion, die ein Gaußprozessmodell umfasst und Prozessparameter auf Qualitätsmaße abbilden, die jeweils eine Qualität eines Bauteils hinsichtlich einer oder mehrerer Bauteileigenschaften angeben,- während der Durchführung des Bayes'schen Optimierungsverfahrens, Vermessen (S2) von Bauteilen, die entsprechend Test-Prozessparametern einem Wärmebehandlungsprozess unterzogen werden, hinsichtlich der einen oder den mehreren Bauteileigenschaften in einem Vermessungsverfahren,- Trainieren (S4) oder Aktualisieren der Qualitätsfunktion basierend auf dem Ergebnis des Vermessungsverfahrens zum Bestimmen des einen oder der mehreren Bauteilparameter,- Optimieren (S5) einer Akquisitionsfunktion, die von mindestens einem Parameter der Qualitätsfunktion abhängt, um jeweils einen nächsten Test-Prozessparametersatz zur Vermessung der einen oder der mehreren Bauteileigenschaften eines entsprechend hergestellten Bauteils zu erhalten, und- Auswählen (S7) der Prozessparameter durch Bestimmen eines optimierten Qualitätsmaßes durch Optimieren der Qualitätsfunktion. The invention relates to a method for determining process parameters for a process for the heat treatment of a component, in particular for hardening a workpiece (2), wherein the process parameters are ascertained with the aid of a Bayesian optimization process comprising the following steps: - providing a trainable quality function, which comprises a Gaussian-process model and maps process parameters onto measures of quality, which respectively indicate a quality of a component with regard to one or more component properties - while carrying out the Bayesian optimization process, measuring (S2) components, which are undergoing a heat-treatment process in accordance with test process parameters, with regard to the one or more component properties in a measuring process - training (S4) or updating the quality function on the basis of the result of the measuring process for determining the one or more component parameters - optimizing (S5) an acquisition function, which depends on at least one parameter of the quality function, in order to obtain in each case a next set of test process parameter