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Entwicklung eines Kraftschätz-modells beim Fräsen

Anwendung eines modernen, hybriden Lernansatzes auf Basis künstlicher neuronaler Netze zur prozessparallelen Ermittlung der Prozesskraft anhand maschineninterner Daten
  • Christian Brecher , Marian Wiesch und Alexander Epple
Veröffentlicht/Copyright: 19. Dezember 2017
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Kurzfassung

Die prozessparallele Vorhersage von Prozesskräften beim Fräsen hat das Potenzial, echtzeitfähige Regelungs- und Fertigungsanalysen an der Werkzeugmaschine durchzuführen. Mögliche Anwendungen sind beispielsweise die Online-Qualitätsvorhersage und -kontrolle des Werkstücks. Dieser Beitrag beschäftigt sich daher mit einem hybriden Ansatz, der maschineninterne Daten aus der NC-Steuerung mit einem virtuellen Materialabtragsmodell kombiniert, um die Prozesskraft in Echtzeit über ein künstliches neuronales Netz (KNN) vorherzusagen.

Abstract

Application of a modern, hybrid learning approach based on artificial neural networks (ANN) for the process-parallel estimation of the process force using machine-internal data. Process-parallel estimation of cutting forces during milling has the potential to run advanced closed-loop and manufacturing analytics at the machine tool in real time. Exemplary use case is the online quality control of the workpiece. Therefore, this article deals with a hybrid approach, which combines machine-internal data from the NC control with a virtual cutter engagement simulation to predict the process force in real time with an artificial neural network (ANN).


Prof. Dr.-Ing. Christian Brecher ist Universitätsprofessor für das Fach Werkzeugmaschinen der RWTH Aachen und Mitglied des Direktoriums von WZL und Fraunhofer IPT.

Dr.-Ing. Dipl.-Wirt.-Ing. Alexander Epple arbeitet als Oberingenieur am Lehrstuhl für Werkzeugmaschinen der RWTH Aachen.

Marian Wiesch, M.Sc, ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter am WZL der RWTH Aachen.


References

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Online erschienen: 2017-12-19
Erschienen im Druck: 2017-11-28

© 2017, Carl Hanser Verlag, München

Artikel in diesem Heft

  1. Editorial
  2. Fachmesse der Produktionstechnik
  3. Inhalt/Contents
  4. Inhalt
  5. Fertigungstechnik
  6. Materialeinsparung in der Verpackungsindustrie
  7. CAx-Prozesskette für komplexe Rotationsbauteile
  8. EcoScreen – Ökobilanzierung von Fertigungsverfahren
  9. Werkzeugmaschinen
  10. Bewertung von Multitechnologieplattformen
  11. Simulation von Dämpfungseffek-ten in der gesamten Werkzeug-maschinenstruktur
  12. Additive Fertigung
  13. Additive Fertigung für die industrielle Produktion
  14. 3D-Druck-Serviceplattform in der Instandhaltung
  15. Instandhaltung
  16. Risikobasierte Preisgestaltung von Full-Service-Verträgen
  17. Kapazitätsplanung in Instandhaltungswerkstätten
  18. Fließprinzip im technischen Kundendienst für hochwertige Investitionsgüter
  19. After Sales Service
  20. Layoutplanung und -umsetzung unter volatilen Materialflussumgebungen
  21. Qualitätsschutz
  22. Unikatsidentifizierung mittels Chargen-Fingerprint
  23. Prozess-Maschine-Interaktion
  24. Simulation des Maschinen-verhaltens einer Verzahnungshonmaschine in MATLAB
  25. Produktionsversorgung
  26. Steuerung von Routenzugsystemen
  27. Technologieauswahl
  28. Lebenszyklusorientierte Technologieplanung
  29. Wandlungsfähigkeit
  30. Erfolg im Wandel – den Herausforderungen der Zukunft mit einer neuen Führungskultur begegnen
  31. Prozessüberwachung
  32. Entwicklung eines Kraftschätz-modells beim Fräsen
  33. Energiesysteme
  34. Dezentrales Netzmanagement in einem industriellen DC-Netz
  35. Cloud-Plattform
  36. Bauteilbewertung in der Cloud
  37. Datenanalyse
  38. Spanende Fertigung von sicher-heitsrelevanten rotierenden Triebwerkskomponenten
  39. PPS-Lösungen
  40. Einsatz von PPS-Lösungen in KMUs
  41. Informationen
  42. Konsortial-Benchmarking
  43. Vorschau/Preview
  44. Vorschau
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