Datenbasierte Fügeparameterprognose beim mechanischen Fügen:
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Hannover
Europäische Forschungsgesellschaft für Blechverarbeitung e.V.
2020
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Nr. 539 |
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adam_text | INHALTSVERZEICHNIS
ZUSAMMENFASSUNG
........................................................................................................................
9
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS
UND
FORMELZEICHEN
..............................................................................
10
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
.................................................................................................................
12
1
EINLEITUNG
............................................................................................................................
15
2
STAND
DER
TECHNIK
..............................................................................................................
18
2.1
VERFAHRENSPRINZIP
HALBHOHLSTANZNIETEN
...................................................................
18
2.2
ANWENDUNG
DES
HALBHOHLSTANZNIETENS
ZUM
FUEGEN
VON
ALUMINIUM-
UND
STAHLBLECHSTRUKTUREN
..................................................................................................
19
2.3
NUMERISCHE
BESCHREIBUNG
DES
HALBHOHLSTANZNIETPROZESSES
VON
ALUMINIUM-
UND
STAHLBLECHSTRUKTUREN
......................................................................
19
2.4
UEBERWACHTES
MASCHINELLES
LERNEN
MIT
BEZUG
ZUR
MECHANISCHEN
FUEGETECHNIK
...............................................................................................................
20
3
TECHNOLOGISCHE
VORBETRACHTUNGEN
....................................................................................
22
3.1
WERKSTOFFE
.................................................................................................................
22
3.2
FUEGEEINRICHTUNG
.........................................................................................................
23
3.3
FUEGEPROZESSPARAMETER
.............................................................................................24
4
ERMITTLUNG
DER
EXPERIMENTELLEN
DATENBASIS
......................................................................25
4.1
DURCHFUEHRUNG
UND
AUSWERTUNG
DER
FUEGEVERSUCHE
................................................25
4.2
BEWERTUNG
DER
ERGEBNISSE
.......................................................................................25
5
AUFBAU
UND
VALIDIERUNG
DER
SIMULATIONSMODELLE
.............................................................28
5.1
AUFBAU
DER
SIMULATIONSMODELLE
...............................................................................28
5.2
VALIDIERUNG
DER
SIMULATIONSMODELLE
.........................................................................
28
6
BERECHNUNG
DER
NUMERISCHEN
DATENBASIS
.......................................................................
30
6.1
STATISTISCHE
VERSUCHSPLANUNG
..................................................................................30
6.2
VORBEREITUNG
UND
DURCHFUEHRUNG
DER
BERECHNUNGEN
..............................................
31
7
ANALYSE
DER
ERMITTELTEN
DATENBASEN
................................................................................
33
7.1
TECHNOLOGISCHE
BEWERTUNG
DER
NUMERISCHEN
DATENBASIS
.....................................
33
7.2
KORRELATIONSANALYSEN
................................................................................................
35
8
GEGENUEBERSTELLUNG
DER
LERNALGORITHMEN
..........................................................................
38
8.1
LINEARE
MODELLE
........................................................................................................
38
8.1.1
LINEARE
REGRESSION,
KLEINSTE
FEHLERQUADRATE
................................................
39
8.1.2
RIDGE
REGRESSION
.............................................................................................39
8.1.3
LASSO
REGRESSION
............................................................................................39
8.1.4
LARS
LASSO
REGRESSION
..................................................................................
39
8.1.5
ELASTIC
NET
.........................................................................................................
39
8.1.6
BAYESIAN
REGRESSION
.......................................................................................
40
8.1.7
STOCHASTIC
GRADIENT
DESCENT
...........................................................................
40
8.1.8
PASSIVE
AGGRESSIVE
REGRESSION
......................................................................
40
8.1.9
POLYNOMIALE
REGRESSION
...................................................................................
41
8.2
ROBUSTE
LINEARE
REGRESSION
......................................................................................
41
8.2.1
RANDOM
SAMPLE
CONSENSUS
-
RANSAC
......................................................
41
8.2.2
THEIL-SEN
SCHAETZER
...........................................................................................42
8.2.3
HUBER
REGRESSION
.............................................................................................42
8.3
SUPPORT
VECTOR
REGRESSION
.......................................................................................42
8.4
K-NEAREST-NEIGHBOR
REGRESSION
..............................................................................42
8.5
ENTSCHEIDUNGSBAEUME
...............................................................................................
43
8.5.1
DECISION
TREE
REGRESSION
...............................................................................43
8.5.2
GRADIENT
BOOSTING
DECISION
TREE
.....................................................................
44
8.6
MULTI-LAYER
PERCEPTRON
(UEBERWACHTES
NEURONALES
NETZ)
........................................
44
8.7
BEWERTUNGSKRITERIEN
..................................................................................................
46
8.7.1
BESTIMMTHEITSMASS
............................................................................................46
8.7.2
PROZENTUALE
ABWEICHUNG
..................................................................................46
8.7.3
RECHENZEITEN
....................................................................................................49
8.8
BEWERTUNG
DER
PROGNOSEERGEBNISSE
........................................................................49
9
SOFTWARETOOL
ZUR
FUEGEPARAMETERPROGNOSE
.......................................................................
55
10
ERGEBNISSE
UND
AUSBLICK
.....................................................................................................
58
10.1
WISSENSCHAFTLICH-TECHNISCHER
UND
WIRTSCHAFTLICHER
NUTZEN
DER
ERZIELTEN
ERGEBNISSE
INSBESONDERE
FUER
KMU,
INNOVATIVER
BEITRAG
UND
INDUSTRIELLE
ANWENDUNGSMOEGLICHKEIT
..................................................................................
59
11
LITERATURVERZEICHNIS
...........................................................................................................60
|
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.
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.
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EINLEITUNG
.
15
2
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DER
TECHNIK
.
18
2.1
VERFAHRENSPRINZIP
HALBHOHLSTANZNIETEN
.
18
2.2
ANWENDUNG
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HALBHOHLSTANZNIETENS
ZUM
FUEGEN
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ALUMINIUM-
UND
STAHLBLECHSTRUKTUREN
.
19
2.3
NUMERISCHE
BESCHREIBUNG
DES
HALBHOHLSTANZNIETPROZESSES
VON
ALUMINIUM-
UND
STAHLBLECHSTRUKTUREN
.
19
2.4
UEBERWACHTES
MASCHINELLES
LERNEN
MIT
BEZUG
ZUR
MECHANISCHEN
FUEGETECHNIK
.
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3
TECHNOLOGISCHE
VORBETRACHTUNGEN
.
22
3.1
WERKSTOFFE
.
22
3.2
FUEGEEINRICHTUNG
.
23
3.3
FUEGEPROZESSPARAMETER
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ERMITTLUNG
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DURCHFUEHRUNG
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FUEGEVERSUCHE
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SIMULATIONSMODELLE
.28
5.1
AUFBAU
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VALIDIERUNG
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.
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BERECHNUNG
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.
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6.1
STATISTISCHE
VERSUCHSPLANUNG
.30
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VORBEREITUNG
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DURCHFUEHRUNG
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BERECHNUNGEN
.
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ANALYSE
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.
33
7.1
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ENTSCHEIDUNGSBAEUME
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2000 ZM 8400 J22 |
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