TH Aschaffenburg - University Of Applied Sciences

PromoAdd3D

PromoAdd3D Additive Fertigung


Prozessüberwachung und Qualitätssicherung für additive Fertigungsverfahren.

Additive Fertigungsverfahren ermöglichen die Herstellung von dreidimensionalen Objekten
Projektleitung: Prof. Dr. Michael Möckel
Hochschule: Technische Hochschule Aschaffenburg
Forschungsschwerpunkt: Materials
Projektlaufzeit: 01.10.2018 - 31.12.2021

IntelligentSystems   RoboticsAutomation   ArtifialIntelligenceDataScience   IntelligentSensorsSignals   Materials   MaterialTestingSensorTechnology   InnovativeMaterialProcessing   Prof.Dr.Moeckel   Prof.Dr.Hellmann   LaborMedizinischeInformatikSimulation


Hintergrund

Additive Fertigungsverfahren ermöglichen die direkte, werkzeuglose und damit flexible Herstellung von dreidimensionalen Objekten auf Basis digitaler Informationen (Industrie 4.0). Produkte können nahezu beliebig komplexe geometrische und räumliche Strukturen aufweisen und auch bei kleinen Stückzahlen effizient produziert werden (individualisierte Fertigung).


Ziele

Ziel des Projekts ist die weitere Verbesserung des Metallherstellungsprozesses beim selektiven Laserschmelzen (SLM) durch die Entwicklung fortschrittlicher Prozessüberwachungsverfahren. Diese sind notwendig, um ein hohes Maß an automatischer Prozesskontrolle zu erreichen. Zu diesem Zweck werden neue Ansätze zur Erkennung von Abweichungen untersucht, die sowohl auf Prozesssimulationen als auch auf maschinellen Lernverfahren basieren. Frühindikatoren für Fehler werden aus multimodalen Sensordaten des SLM-Prozesses extrahiert. Ziel ist es, ein hybrides Modell zu entwickeln, das vorhandenes Prozesswissen mit maschinellem Lernen kombiniert und für die Überwachung, Qualitätskontrolle und einen beschleunigten Ansatz zur modellbasierten dynamischen Prozesssteuerung verwendet werden kann.


Methoden

Das hybride "physikalisch basierte und datengetriebene" Modell nutzt zusätzliche hochdimensionale Korrelationen zwischen Sensordaten zur Erkennung von Frühsignaturen für bevorstehende Prozessunregelmäßigkeiten. Verschiedene Ansätze für hybride Modelle, die etablierten Paradigmen auf diesem Gebiet folgen, werden entwickelt und auf ihre Anwendbarkeit in der Prozessüberwachung, der in situ Qualitätskontrolle und der dynamischen Prozesskontrolle untersucht.

Die Projektdurchführung findet im Labor für Medizinische Informatik und Simulation statt.


Projektteilnehmende

Prof. Dr. Michael Möckel, TH Aschaffenburg
Prof. Dr. Ralf Hellmann, TH Aschaffenburg
Jorrit Voigt, Doktorand (Kooperative Promotion mit der FAU Erlangen) und Mitglied im Doktorandinnen- und Doktorandenkolleg iDok, mit Sitz im ZeWiS / lndustrie Center Obernburg


Förderung

Bayerisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst (StMWK)


Kooperationen

Sie forschen als Professorin oder Professor, als Doktorandin oder Doktorand oder als Studentin oder Student an der Integration von KI-Methoden in physikalische oder technische Simulationen und Modelle? Wenn Sie an Forschungskooperationen interessiert sind, ermitteln wir gerne unser Kooperationspotenzial. Bitte wenden Sie sich an unsere Forschungsreferenten für allgemeine Anfragen oder für Informationen über aktuell verfügbare finanzierte Stellen oder Promotionsprogramme. Prof. Dr. Möckel beantwortet gerne forschungsbezogene Fragen (vorzugsweise per E-Mail an Michael.Moeckelth-abde).


mehr über den Forschungsschwerpunkt Intelligent Systems

mehr über den Forschungsschwerpunkt Materials




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