Modellgestützte Diagnose auf Basis von Betriebsgrößen in Umformmaschinen:
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Hannover
Europäische Forschungsgesellschaft für Blechverarbeitung e.V.
2024
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INHALTSVERZEICHNIS
ZUSAMMENFASSUNG
.
8
ABKUERZUNGS
UND
SYMBOLVERZEICHNIS
.
10
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
.
11
TABELLENVERZEICHNIS
.
12
1
EINLEITUNG
.
13
2
STAND
DER
TECHNIK
.
14
2.1
MASSNAHMEN
DER
MASCHINENINSTANDHALTUNG
.
14
2.2
ABBILDUNG
VON
MASCHINENEIGENSCHAFTEN
.
17
2.3
MASCHINELLES
LERNEN
.
18
2.3.1
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
UND
IHRE
ARCHITEKTUREN
.
20
2.3.2
WERKZEUGE
NEURONALER
NETZE
.
24
3
FORSCHUNGSZIELE
UND
LOESUNGSWEG
.
29
4
MODELLIERUNG
.
30
4.1
STARRE
MEHRKOERPERMODELLIERUNG
.
32
4.1.1
ABBILDUNG
DER
KINEMATIK
.
32
4.1.2
ABBILDUNG
DER
LAGERSTELLEN
.
33
4.2
ABBILDUNG
DER
ELASTODYNAMIK
.
36
4.3
ABBILDUNG
DER
REIBEIGENSCHAFTEN
.
41
5
PARAMETERVARIATION
ZUR
FEHLERABBILDUNG
.
48
6
GENERIERUNG
VON
TRAININGSDATEN
.
53
7
DIAGNOSEALGORITHMUS
AUF
KNN-BASIS
.
56
7.1
KNN-ARCHITEKTUR
.
59
7.1.1
FALTENDES
NETZ
(CONVOLUTIONAL
LAYERS)
.
59
7.1.2
REKURRENTES
NETZ
(LSTM-LAYERS)
.
61
7.2
KLASSIFIKATIONSPROBLEM.
63
8
ERGEBNISSE
UND
AUSBLICK
.
67
8.1
WISSENSCHAFTLICH-TECHNISCHER
UND
WIRTSCHAFTLICHER
NUTZEN
DER
ERGEBNISSE
FUER
KMU
.
68
9
LITERATURVERZEICHNIS
.
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