We use the example of hot rolling to develop a comprehensive optimization approach that is based on a mathematical model of the underlying manufacturing process. More precisely, we study an optimal control problem that is designed to minimize cutting scrap while taking industrial specifications and technical limitations into account. It is well known that the associated control-to-observation map is non-differentiable due to changes of state resulting from elasto-viscoplastic material behavior and frictional contact. However, we still want to apply gradient-based methods to solve the optimal control problem and therefore have to compute derivatives of cost functional and constraints. To resolve this issue, we first regularize all non-differentiabilities before computing sensitivity information via direct differentiation. We moreover present solution techniques for the regularized problem and discuss numerical results for real-world examples.

Am Beispiel des Warmwalzens entwickeln wir einen ganzheitlichen Optimierungsansatz, der auf einem mathematischen Modell des zugrunde liegenden Fertigungsprozesses beruht. Dabei untersuchen wir ein Optimalsteuerungsproblem, das darauf ausgelegt ist den Verschnitt zu minimieren und gleichzeitig industrielle Spezifikationen und technische Restriktionen einzuhalten. Bekanntermaßen ist der zugehörige Steuerungs-Beobachtungs-Operator aufgrund von Zustandsänderungen, die mit elasto-viskoplastischem Materialverhalten und reibungsbehaftetem Kontakt einhergehen, nicht differenzierbar. Dennoch wollen wir gradientenbasierte Verfahren verwenden um das Optimalsteuerungsproblem zu lösen und müssen deshalb Ableitungen von Kostenfunktion und Nebenbedingungen berechnen. Um diese Unstimmigkeit zu beseitigen, regularisieren wir zunächst sämtliche Nichtdifferenzierbarkeiten bevor wir Sensitivitätsinformationen mit einer direkten Methode berechnen. Wir präsentieren außerdem Diskretisierungs- und Lösungsmethoden für das regularisierte Problem und diskutieren numerische Ergebnisse für reale Anwendungsbeispiele.