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Koordinierter Einsatz von Sensorik und Statistik

Zur Analyse und Modellierung von BTA-Tiefbohrprozessen*
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Published/Copyright: March 16, 2017

Kurzfassung

Das spezielle Verfahren des BTA-Tiefbohrens wurde entwickelt, um lange Bohrungen mit hoher Oberflächengüte herstellen zu können. Auf Grund der sehr geringen Steifigkeiten der dabei verwendeten schlanken Werkzeuge ergeben sich Probleme wie Rattern, Abweichungen im Mittenverlauf und Wellenbildung, die auch Drall genannt wird. Die Oberflächen- und Formfehler stellen eine erhebliche Schädigung des Werkstücks dar. Durch den Einsatz einer speziell an den schwer zugänglichen Prozess angepassten Sensorik wurde die noch weitgehend unbekannte Systemdynamik messtechnisch erfasst und mit Hilfe statistischer und mathematischer Methoden ausgewertet sowie modelliert.

Abstract

For the analysis and modelling of BTA deep-hole drilling processes. The special BTA (Boring and Trepanning Association) deep-hole drilling process was developed to enable long boreholes with high surface quality. The extremely low stiffness levels of the slender tools used for this purpose give rise to problems such as vibration, centre deviation and corrugation, the so-called twist, with surface and form errors causing considerable impairment of the workpiece. The use of a special sensor system adapted to the not easily accessible process enabled the still largely unknown system dynamics to be measured and logged and then evaluated and modelled with the help of statistical and mathematical methods.


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Dieses Forschungsprojekt wird durch die DFG im Rahmen des Sonderforschungsbereichs SFB 475 „Komplexitätsreduktion in multivariaten Datenstrukturen“ gefördert.

Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Klaus Weinert, geb. 1943, studierte Maschinenbau mit dem Schwerpunkt Fertigungstechnik an der Technischen Universität Braunschweig und promovierte auf dem Gebiet des Schleifens. Seit 1992 leitet er das Institut für Spanende Fertigung (ISF) der Universität Dortmund.

Dipl.-Ing. Oliver Webber, geb. 1968, studierte Maschinenbau mit dem Schwerpunkt Maschinentechnik an der Universität Dortmund und arbeitet sein 1999 am ISF als wissenschaftlicher Mitarbeiter.

Dipl.-Stat. Anja M. Busse, geb. 1970, studierte Statistik mit dem Schwerpunkt Dichteschätzung im Bereich der Computergestützten Statistik an der Universität Dortmund, war anschließend Stipendiatin des Graduiertenkollegs „Angewandte Statistik“, angesiedelt am Fachbereich Statistik, Universität Dortmund, und arbeitet seit 1999 am Fachbereich Statistik an der Universität Dortmund und am Institut für Neuroinformatik an der Ruhr-Universität Bochum als Wissenschaftliche Mitarbeiterin.

Dipl.-Phys. Michael Hüsken, geb. 1973, studierte Physik, schwerpunktmäßig theoretische Physik, an der Universität Essen und der Ruhr-Universität Bochum. Seit 1999 arbeitet er am Institut für Neuroinformatik und beschäftigt sich vorwiegend mit neuronalen Netzen und evolutionären Algorithmen sowie deren Kombination.

Dr.-Ing. Dipl.-Inform. Jörn Mehnen, geb. 1966, studierte Informatik an der Universität Dortmund mit dem Schwerpunkt Systemanalyse. Er arbeitet seit 1995 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am ISF und promovierte im Maschinenbau dem Thema der evolutionären Flächenrekonstruktion.

Dr. Peter Stagge, geb. 1967, studierte Physik an den Universitäten Erlangen und Bayreuth. In den Jahren 1995 bis 2000 arbeitete er am Institut für Neuroinformatik und promovierte 2000 in der Physik über die Strukturoptimierung rückgekoppelter neuronaler Netze


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Online erschienen: 2017-03-16
Erschienen im Druck: 2001-05-29

© 2001, Carl Hanser Verlag, München

Downloaded on 14.4.2026 from https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.3139/104.100422/html
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