Willkommen. Schön, sind Sie da!
Mein Ex Libris
DEFR
KontaktGeschenkefinderGutscheineFirmenkundschaftFilialen
0
Erweiterte Suche
⚡20% auf ausgewählte E-Books
Zur Aktion

Methodische Entwicklung einer in-Prozess Qualitätsüberwachung bei der Drehbearbeitung basierend auf maschineninternen Daten

Von:
Christoph Josef Heinrich Bauerdick

Beschreibung

In der vorliegenden Arbeit wird die methodische Entwicklung einer in-Prozess Qualitätsüberwachung bei der Drehbearbeitung durch maschineninterne Daten basierend auf künstlicher Intelligenz durchgeführt. Das CRISP-DM stellt dabei die grundlegende Methodik dar. ...

Format auswählen

  • Kartonierter EinbandCHF 57.50
Kartonierter Einband
CHF57.50
TIEFPREIS
CHF57.50
Auslieferung erfolgt in der Regel innert 1 bis 2 Wochen. 
Kostenlose Lieferung 
Kein Rückgaberecht 
20% auf ausgewählte E-Books: Nur bis Montag

Wird oft zusammen gekauft

Andere Kunden kauften auch

Beschreibung

In der vorliegenden Arbeit wird die methodische Entwicklung einer in-Prozess Qualitätsüberwachung bei der Drehbearbeitung durch maschineninterne Daten basierend auf künstlicher Intelligenz durchgeführt. Das CRISP-DM stellt dabei die grundlegende Methodik dar. Bei der Entwicklung stehen die auf der Steuerung auflaufenden Sercos-Variablen im Vordergrund. Es wird zunächst nachgewiesen, dass diese zur Detektion unterschiedlichster Fehler geeignet sind, ohne zusätzliche Sensorik in der Werkzeugmaschine integrieren zu müssen. Im Anschluss wird eine experimentelle Herangehensweise entwickelt und die benötigten Daten generiert. Diese werden dann analysiert und mit Methoden der Datenaufbereitung vorbereitet. Darauf folgt die Variablenreduktion und Feature Analyse. In dieser werden Korrelationen und Kollinearitäten zwischen den Sercos-Variablen ausgewertet und Feature der Zeitreihen gebildet, um sie einer Testklassifikation zuzuführen. Das Ergebnis ist eine reduzierte Variablenliste, die als Eingangsgröße für die weitere Entwicklung der Qualitätsüberwachung dient. Dabei werden zwei Lösungsvarianten entwickelt und vorgestellt: eine quadratische Klassifikation mittels der totalen Abweichungswerte der spektralen Kurtosis zu einem durch Gutteil-Daten definierten Normal und eine Ein-Klassen-Klassifikation durch ein Convolutional Neural Network basierend auf Zeit-Frequenz-Repräsentationen der Zeitreihendaten durch Velocity Synchronous Linear Chirplet Transform. Weiterhin wird die benötigte IT-Infrastruktur zur Umsetzung der Lösung vorgestellt. Diese erfolgt mittels eines Servers/ einer Cloud zur rechenintensiven Erstellung und Verbesserung der benötigten Modelle und einem Edge Device, das auch durch den eventuell vorhandenen Industrie PC ersetzt werden kann.

Produktinformationen

Titel:
Methodische Entwicklung einer in-Prozess Qualitätsüberwachung bei der Drehbearbeitung basierend auf maschineninternen Daten
Untertitel:
Schriftenreihe des PTW: 'Innovation Fertigungstechnik'
Autor:
Christoph Josef Heinrich Bauerdick
EAN:
9783844072112
ISBN:
978-3-8440-7211-2
Format:
Kartonierter Einband
Genre:
Maschinenbau & Fertigungstechnik
Veröffentlichung:
29.02.2020
Anzahl Seiten:
219
Jahr:
2020
Lesemotiv:
Verstehen

Mehr entdecken: Technik

Bau- & Umwelttechnik, Chemische Technik, Elektronik & Elektrotechnik, Luft- & Raumfahrttechnik, Maschinenbau & Fertigungstechnik, Sonstige Technikbücher, Technik-Lexika, Wärme-, Energie- & Kraftwerktechnik