25. Juni 2020 14:07
Wir freuen uns zu berichten, dass der neueste Artikel des Projekts B3 "Real-time prediction of process forces in milling operations using synchronized data fusion of simulation and sensor data" ist jetzt bei ScienceDirect (siehe: dieser Link) bis zum 9. August frei zugänglich.
Das Papier befasst sich mit Vorhersagen bei Fräsprozessen auf der Grundlage von maschinellen Lernverfahren. Im Maschinenbau ist das Fräsen einer der wichtigsten Bearbeitungsvorgänge mit einer Vielzahl von Anwendungsfällen, z.B. die Bearbeitung von Strukturbauteilen für die Luft- und Raumfahrtindustrie, Zahnprothesen oder Umformwerkzeuge im Rahmen des Werkzeug- und Formenbaus. Für unterschiedliche Prozessstrategien, Fräswerkzeuge und Werkzeugmaschinen ergeben sich unterschiedliche Herausforderungen, wie z.B. Werkzeugschwingungen von langen und schlanken Schlichtwerkzeugen, die Rattermarken auf der Werkstückoberfläche und Werkzeugverschleiß bei langlaufenden Prozessen verursachen.
Heute, im Kontext von Industry 4.0, haben Methoden des maschinellen Lernens es ermöglicht, Produktionsprozesse, einschließlich der spanenden Bearbeitung, besser zu verstehen und intelligent umzuwandeln. Die während dieser Prozesse gesammelten und ausgewerteten Daten bilden die grundlegende Grundlage für eine solche Transformation. Die industriellen Prozesse können so nicht nur besser verstanden, sondern auch optimiert werden.
In diesem Zusammenhang wird zur Vermeidung unerwünschter Effekte bei Fräsprozessen ein neuartiger Ansatz vorgeschlagen, bei dem Simulationsdaten mit Sensordaten kombiniert werden. Dieser wird genutzt, um mit Hilfe einer Ensemble-basierten Methode des maschinellen Lernens Online-Vorhersagen von Prozesskräften zu erstellen, die durch den Werkzeugverschleiß beeinflusst werden. Darüber hinaus wurde eine Methodik entwickelt, um vorberechnete Simulationsdaten und Streaming-Sensor-Messungen in Echtzeit zu synchronisieren. Die Sensordaten wurden von der Arbeitsgruppe Virtual Machining des Lehrstuhls für Software Engineering mithilfe von Fräsmaschinen im Experimentierfeld des Instituts für Spanende Fertigung (ISF) der TU Dortmund erfasst. Das geometrisch-physikalische Simulationssystem wurde ebenfalls am gleichen Lehrstuhl entwickelt.
