Verfügbarkeit: Qualitätsorientierte modellbasierte Prozessparameteroptimierung für das Fused Deposition Modeling

Qualitätsorientierte modellbasierte Prozessparameteroptimierung für das Fused Deposition Modeling: = Quality-oriented model-based process parameter optimization for the Fused Deposition Modeling

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Fuhrmann, Marco (VerfasserIn)
Format:	Abschlussarbeit Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Aachen Apprimus Verlag 2018
Ausgabe:	1. Auflage
Schriftenreihe:	Ergebnisse aus der Produktionstechnik Band 23/2018
Schlagworte:	Prozessoptimierung Fused Deposition Modeling Prozessführung > Technik Modellbasierte Optimierung Additive Fertigung Qualitätsmanagement Hochschulschrift
Online-Zugang:	kostenfrei Inhaltstext Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	162 Seiten Illustrationen, Diagramme 21 cm x 14.8 cm, 274 g
ISBN:	9783863596330 3863596331
DOI:	10.18154/RWTH-2018-225123

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adam_text	I INHALTSVERZEICHNIS I INHALTSVERZEICHNIS................................................ . ................... . ................ .................. . I II FORMELZEICHEN UND ABKUERZUNGEN................................................................................... V III ABBILDUNGSVERZEICHNIS.................................................................................................... IX IV TABELLENVERZEICHNIS ..................................................... 1 1 E INLEITUNG........................................................................................................................... 1 1.1 AUSGANGSSITUATION UND PROBLEMSTELLUNG .................................................................... 2 1.2 ZIELSETZUNG...................................................................................................................4 1.3 VEROEDUNG, ANGEWANDTE FORSCHUNGSMETHODIK UND AUFBAU DER ARBEIT ....................... 5 2 TERMINOLOGIE UND EINGRENZUNG DER UNTERSUCHUNG....................................................13 2.1 OBJEKTBEREICH MATHEMATISCHE OPTIMIERUNG...............................................................13 2.1.1 OPTIMIERUNGSPROBLEM UND KLASSIFIKATION .......................................................... 15 2.1.2 NICHTLINEARE OPTIMIERUNG....................................................................................19 2.2 OBJEKTBEREICH MODELLBILDUNG.................................................................................... 24 2.2.1 BEGRIFFSDEFINITIONEN ........................................................................................... 24 2.2.2 PHYSIKALISCHE MODELLBILDUNG (WHITE BOX)........................................................26 2.2.3 EMPIRISCHE MODELLBILDUNG (BLACK BOX) ............................................................. 28 2.2.4 PHYSIKALISCH EMPIRISCHE MODELLBILDUNG (GREY BOX) ......................................... 31 2.2.5 ZWISCHENFAZIT.................................................................................................... 30 2.3 OBJEKTBEREICH ADDITIVE FERTIGUNGSVERFAHREN............................................................ 30 2.3.1 EINORDNUNG ADDITIVER FERTIGUNGSVERFAHREN . .. . ................................................... 30 2.3.2 BEGRIFFSDEFINITIONEN............................................................................................31 2.3.3 GRUNDLAGEN ADDITIVER FERTIGUNGSPROZESSE.......................................................33 2.3.4 EINTEILUNG ADDITIVER FERTIGUNGSPROZESSE..........................................................34 2.3.5 ZWISCHENFAZIT.................................................................................................... 38 2.3.6 FUSED DEPOSITION MODELING VERFAHREN ............................................................. 38 2.4 EINGRENZUNG DES BETRACHTUNGSRAUMES ................................................................... 39 3 STAND DER ERKENNTNISSE..................................................................................................41 3.1 DAS DILEMMA ADDITIVER FERTIGUNGSPROZESSE ............................................................. 41 3.2 MODELLBASIERTE OPTIMIERUNG ADDITIVER FERTIGUNGSVERFAHREN.....................................42 3.2.1 ZWISCHENFAZIT ZUM AKTUELLEN STAND DER ERKENNTNISSE ...................................... 47 3.3 LOESUNGSHYPOTHESE................................................................ 49 3.4 FORSCHUNGSFRAGEN......................................................................................................52 4 MODELLBILDUNG ZUR PRAEDIKTION EINES BEISPIELHAFTEN FDM PROZESSES ....................... 53 4.1 BESCHREIBUNG DES BEISPIELHAFTEN FDM-PROZESSES (3D-DRUCKSYSTEM) ..................... 53 4.2 DEFINITION VON STELL- UND ZIELGROESSEN......................................................................... 55 4.2.1 ZIELGROESSEN..........................................................................................................55 4.2.2 DEFINITION POTENZIELLER STELLGROESSEN....................................................................56 4.2.3 BETRACHTETE BAUTEILGEOMETRIE........................................................................... 59 4.2.4 AUSWAHL DER ZU BETRACHTENDEN STELLGROESSEN ..................................................... 61 4.2.5 ZWISCHENFAZIT.....................................................................................................63 4.3 EMPIRISCHE MODELLBILDUNG (BLACK BOX).....................................................................63 4.3.1 EXPERIMENT FUER DIE STATISTISCHE MODELLBILDUNG ..................................... 64 4.3.2 ABLEITUNG DER EMPIRISCHEN MODELLE (BLACK BOX)...............................................71 4.3.3 ZWISCHENFAZIT.....................................................................................................76 4.4 ANALYTISCH-PHYSIKALISCHE MODELLBILDUNG (WHITE BOX)...............................................76 4.5 EVALUIERUNG DER MODELLE........................................................................................... 94 4.5.1 VERGLEICH DER BLACK UND WHITE BOX MODELLE .................................................... 94 4.5.2 EIGNUNG DER BLACK BOX MODELLANSAETZE FUER WEITERE ANWENDUNGSFAELLE ............. 99 5 GREY BOX MODELLIERUNG ZUR PARAMETEROPTIMIERUNG EINES FDM PROZESSES ........... 103 5.1 AUSWAHL GEEIGNETER WHITE BOX MODELLANSAETZE ....................................................... 103 5.2 AUSWAHL GEEIGNETER BLACK BOX MODELLANSAETZE ...................................................... 105 5.2.1 KONZEPT FUER ADAPTIVE BLACK BOX MODELLE ........................................................ 105 5.2.2 VALIDIERUNG DES ADAPTIVEN BLACK BOX ANSATZES ............................................. 106 5.3 KOMBINATION DER BLACK UND WHITE BOX MODELLE IN EINEM VERBESSERTEN GREY BOX ANSATZ 109 5.3.1 ANSAETZE ZUR GREY BOX MODELLIERUNG................................................................109 5.3.2 ANFORDERUNGEN AN DEN MESSDATENSATZ...........................................................111 5.4 KONZEPT DES GREY BOX ANSATZES FUER DIE ZIELGROESSENPRAEDIKTION .............................. 113 5.5 NUTZUNG DES GREY BOX KONZEPTES ZUR LOESUNG DES INVERSEN PROBLEMS DER PARAMETEROPTIMIERUNG........................................................................................................ 114 5.5.1 ZIELGROESSENDEFINITION FUER DIE PARAMETEROPTIMIERUNG........................................114 5.5.2 ALGORITHMUS FUER DIE ZIELGROESSENOPTIMIERUNG .................................................... 117 5.6 IMPLEMENTIERUNG DER AUSGEWAEHLTEN MODELLE SOWIE DES OPTIMIERUNGSALGORITHMUS IN EINEM HUMAN MACHINE INTERFACE (HMI).............................................................................118 5.6.1 HUMAN MACHINE INTERFACE............................................................................... 118 5.6.2 DIE MODULARE SOFTWAREARCHITEKTUR..................................................................123 6 VALIDIERUNG..................................................................................................................... 125 6.1 VALIDIERUNG DER GREY BOX ZUR ZIELGROESSENPRAEDIKTION................................................125 6.2 VALIDIERUNG DER GREY BOX ZUR PARAMETEROPTIMIERUNG............................................130 7 REFLEXION DER ARBEIT...................................................................................................... 133 7.1 ZUSAMMENFASSUNG................................................................................................. 133 7.2 DISKUSSION UND AUSBLICK.........................................................................................140 8 LITERATURVERZEICHNIS...................................................................................................... 141 9 ANHANG............................................................................................................................153 9.1 STATISTISCHE VERSUCHSPLANUNG ................................................................................. 153 9.1.1 VERSUCHSPLAN.................................................................................................. 153 9.1.2 ERGEBNISSE DES VORVERSUCHS...........................................................................154 9.1.3 ERWEITERUNG DES VERSUCHS UM STERNPUNKTE...................................................156 9.1.4 ERGEBNISSE DER STERNPUNKTVERSUCHE ............................................................... 156 9.2 HUMAN MACHINE I NTERFACE.......................................................................................157 9.2.1 BESCHREIBUNG DER VERSCHIEDENEN FENSTER ..................................................... 157 9.2.2 SKRIPTE..............................................................................................................159 9.2.3 MATLABFUNKTIONEN.............................................................................................160 9.2.4 PROGRAMMHIERARCHIE
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