Aufbau und Anlernen einer intelligenten Richtanlage

Institut
Lehrstuhl für Umformtechnik und Gießereiwesen
Typ
Bachelorarbeit / Semesterarbeit / Masterarbeit / HiWi-Tätigkeit /
Inhalt
experimentell / konstruktiv /  
Beschreibung

Beim Richten von Bauteilen handelt es sich um einen hochkomplexen Prozess. Gleichzeitig ist er häufig notwendig, da stochastische Verzugsanteile bei unterschiedlichsten Schritten in Prozessketten entstehen können. Aufgrund der Komplexität sind händische Verfahren wie das Hammer- und Flammrichten bis heute weit verbreitet in der Industrie. Es existieren zwar automatisierte Walzenrichtmaschinen, diese sind allerdings nur für ebene Bleche und Werkstücke geeignet.
Um den Richtprozess zu automatisieren, soll die Eignung von künstlicher Intelligenz für diese Aufgabe untersucht werden. Im Rahmen dieser Untersuchungen wird ein Prüfstand am Lehrstuhl aufgebaut. Dieser soll das Richten eines Blechprobekörpers kontinuierlich aufzeichnen und daraus geeignete Richtparameter ableiten.
Der Prüfstand soll hierfür zunächst aufgebaut und entsprechend der Anforderungen eingerichtet werden. Dazu gehört unter anderem die Steuerungsinfrastruktur in Form einer CANopen Kommunikation und die Gestaltung eines MATLAB Codes zur Verarbeitung der erfassten Messdaten. Ist der Prüfstand betriebsbereit, sollen Versuche zum Anlernen eines Machine Learning Modells durchgeführt werden, das beispielsweise auch selbstlernend gestaltet werden kann. Die experimentell gewonnenen Daten dienen als Grundlage für das Training, z.B. von neuronalen Netzen.

Stichworte: Richten, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, MATLAB, CANopen, Feldbus, Automatisierung

Möglicher Beginn
sofort
Kontakt
Edgar Marker, M.Sc.
Raum: 0414
Tel.: 089 289 13770
edgar.markertum.de
Ausschreibung