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Online-Zustandstracking mit datengetriebenen Prozessmodellen

Witt, Susanne

Abstract:

Durch immer weiter steigende Rechnerleistung und dadurch verbundene Möglichkeiten zur Modellierung und Simulation komplexer Fertigungsprozesse steigt die Herausforderung, diese aufwendig berechneten Modelle in reduzierte online-fähige Modelle zu übertragen, sodass diese z.B. zur Zustandsregelung eingesetzt werden können. Im Allgemeinen gilt: Je präziser die Simulation, desto zeitaufwendiger die Berechnungen. Online Zustandsverfolgung, sprich die Verfolgung des Bauteilzustandes im laufenden Prozess, ist bedeutend für effiziente automatisierte Regelung in der Fertigung.
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Abstract (englisch):

With the rising availability of computing performance and the corresponding possibility to model and simulate complex manufacturing processes, the challenge of transferring these complex models into reduced online models is rising. These models can be used, for example, for state control. In general, the more precise the simulation, the more time-consuming the computations. Online state tracking, i. e., the tracking of the state of the workpiece during the running manufacturing process, is important for efficient automated control in production.
This work addresses the challenge of learning a reduced nonlinear process model using artificial intelligence methods, in particular neural networks and genetic programming. ... mehr


Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000087161
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2018
Sprache Deutsch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-871618
KITopen-ID: 1000087161
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang X, 152 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Graduiertenkolleg 1483: Prozessketten in der Fertigung (Graduiertenkolleg 1483)
Prüfungsdatum 26.04.2018
Referent/Betreuer Schulze, V.
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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