{"id":125,"date":"2018-08-09T15:51:02","date_gmt":"2018-08-09T13:51:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/?page_id=125"},"modified":"2024-10-11T00:47:24","modified_gmt":"2024-10-10T22:47:24","slug":"prognose-des-randschichtzustandes-fuer-die-robuste-regelung-eines-drehprozesses-unter-einsatz-von-in-process-messtechnik-und-datengetriebener-softsensorik","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/?page_id=125","title":{"rendered":"Prognose des Randschichtzustandes f\u00fcr die robuste Regelung eines Drehprozesses unter Einsatz von in-process Messtechnik und datengetriebener Softsensorik"},"content":{"rendered":"\t\t
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Erstellung eines datenbasierten Modells des Zerspanprozesses und Auslegung eines Softsensors<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Im Rahmen des Projektes werden auf Basis identifizierter Prozessmodelle ausgew\u00e4hlte Randschichtzust\u00e4nde eines zerspanten Bauteils, in erster Linie Topografie, Eigenspannungen und Verfestigung, auf die Prozessstell- sowie St\u00f6rgr\u00f6\u00dfen und die initialen Randschichteigenschaften zur\u00fcckgef\u00fchrt. Die Grundlage der Modellierung bildet eine Datenbasis, die in einem L\u00e4ngs-Rundrehprozess verg\u00fcteter Werkst\u00fccke erstellt wird. Dabei werden die Prozessgr\u00f6\u00dfen Zerspanungskr\u00e4fte und Temperaturen an der Eingriffsstelle gemessen. Die Evaluierung der Randschichteigenschaften unter Einsatz der mikromagnetischen 3MA-Messtechnik muss anschlie\u00dfend in den Prozess integriert werden. Dazu ist eine aufw\u00e4ndige Kalibrierung unter Beachtung der ausgepr\u00e4gten Sensitivit\u00e4t des Systems auf Materialeigenschaften und \u2013Zust\u00e4nde notwendig. Auf dieser Basis wird ein datengetriebenes Modell des Zerspanprozesses mit den Methoden der Systemidentifikation erstellt, da eine analytische oder numerische Modellierung zu komplex und rechenintensiv ist. Die Auslegung des Softsensors stellt die zweite Modellierungsaufgabe dar \u2013 mit diesem werden basierend auf den Prozessgr\u00f6\u00dfen sowie den initialen Materialeigenschaften die Randschichtzust\u00e4nde pr\u00e4diziert. Dar\u00fcber hinaus soll auch der Werkzeugverschlei\u00df bei der Modellierung ber\u00fccksichtigt werden. Die Modelle und deren Inversen sind f\u00fcr den in der zweiten Projektphase geplanten robusten modellbasierten Regelungs- und Vorsteuerungsentwurf zur Randschichtkonditionierung notwendig.<\/p>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Antragsteller:<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Projektbearbeiter:<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Prof. Dr.-Ing. Andreas Kroll<\/strong>

Institute for System Analytics and Control

Fachgebiet Mess- und Regelungstechnik

Universit\u00e4t Kassel

Tel.:\u00a0+49 561 804-3248

E-Mail:\u00a0andreas.kroll@mrt.uni-kassel.de<\/a><\/pre>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Felix Wittich<\/strong>

Institute for System Analytics and Control

Fachgebiet Mess- und Regelungstechnik

Universit\u00e4t Kassel

Tel.: +49\u00a0561 804-3759

E-Mail:\u00a0felix.wittich@mrt.uni-kassel.de<\/a><\/pre>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Prof. Dr.-Ing. Thomas Niendorf<\/strong>

Institut f\u00fcr Werkstofftechnik

Universit\u00e4t Kassel

Tel.:\u00a0 +49\u00a0561 804-7018

E-Mail:\u00a0niendorf@uni-kassel.de<\/a><\/pre>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Christopher Schott<\/strong>

Institut f\u00fcr Werkstofftechnik

Universit\u00e4t Kassel

Tel.: +49 561 804-2755

E-Mail:\u00a0c.schott@uni-kassel.de<\/a><\/pre>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Dr. Alexander Liehr<\/strong>

Institut f\u00fcr Werkstofftechnik

Universit\u00e4t Kassel

Tel.: +49 561 804-3645

E-Mail: liehr@uni-kassel.de<\/a><\/pre>\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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F. Wittich, L. Kistner, A. Kroll, C. Schott, T. Niendorf. „On data-driven nonlinear uncertainty modeling: Methods and application for control-oriented surface condition prediction in hard turning“ tm – Technisches Messen 87 (11) (2020): 732\u2013741.\u00a0 https:\/\/doi.org\/10.1515\/teme-2020-0057<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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F. Wittich, M. Kahl, A. Kroll, W. Zinn, T. Niendorf. \u201eOn Nonlinear Empirical Modeling of Residual Stress Profiles in Hard Turning\u201c In IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (2019): 3235-3240.\u00a0 https:\/\/doi.org\/10.1109\/SMC.2019.8914272<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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F. Wittich, M. Kahl, A. Kroll. \u201eZur Sch\u00e4tzung zul\u00e4ssiger Parametermengen nichtlinearer Takagi-Sugeno-Multi-Modelle mit garantierten Fehlerschranken\u201c In 29. Workshop Computational Intelligence (2019): 247-254.\u00a0https:\/\/doi.org\/10.5445\/KSP\/1000098736<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Felix Wittich, Thomas Wegener, Alexander Liehr, Wolfgang Zinn, Thomas Niendorf, Andreas Kroll ;\u00a0
Data-driven prediction of the surface layer state in hard-turning for optimization of component quality; Production Engineering Research and Development;\u00a0 \u00a0https:\/\/doi.org\/10.1007\/s11740-023-01256-w<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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F. Wittich and A. Kroll; Approximation of the Feasible Parameter Set in Bounded-Error Parameter Estimation of Takagi-Sugeno Fuzzy Models for Large Problems by Using a Ray Shooting Method;\u00a0 IEEE International\u00a0 Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), Padua, Italy, 2022;\u00a0 https:\/\/doi.org\/10.1109\/FUZZ-IEEE55066.2022.9882729<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Wittich F. & Kroll A; Approximation der zul\u00e4ssigen Parametermenge bei der Bounded-Error-Sch\u00e4tzung durch ein\u00a0
Ray-Shooting-Verfahren; Proc. 31. Workshop Computational Intelligence, Berlin, 25.-26.11.2021;\u00a0 https:\/\/doi.org\/10.58895\/ksp\/1000138532<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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F. Wittich and A. Kroll;\u00a0
Evaluation of methods for feasible parameter set estimation of Takagi-Sugeno models for nonlinear regression with bounded errors; Automatisierungstechnik, vol. 69, no. 10, 2021, pp. 836-847;\u00a0 https:\/\/doi.org\/10.1515\/auto-2020-0157<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Christopher Schott, Felix Wittich, Andreas Kroll, Thomas Niendorf; Prediction of near surface residual stress states for hard turned specimens using data driven nonlinear models; Procedia CIRP, Volume 101, 2021;\u00a0 https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.procir.2020.10.002<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Wegener, T., Liehr, A., Bolender, A., Degener, S., Wittich, F., Kroll, A. and Niendorf, T; Calibration and Validation of Micromagnetic Data for Non-Destructive Analysis of Near-Surface Properties after Hard Turning; HTM Journal of Heat Treatment and Materials, vol. 77, no. 2, 2022;\u00a0 https:\/\/doi.org\/10.1515\/htm-2021-0023<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tDatengetriebene Modellierung zur Pr\u00e4diktion des Eigenspannungstiefenverlaufs beim Hartdrehen.<\/a>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t
Felix Wittich, Matthias Gringard, Matthias Kahl, Andreas Kroll, Thomas Niendorf, & Wolfgang Zinn; „Datengetriebene Modellierung zur Pr\u00e4diktion des Eigenspannungstiefenverlaufs beim Hartdrehen.“; Proc. 28. Workshop Computational Intelligence (2018): 61-81;\u00a0 https:\/\/doi.org\/10.5445\/KSP\/1000085935<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Erstellung eines datenbasierten Modells des Zerspanprozesses und Auslegung eines Softsensors Im Rahmen des Projektes werden auf Basis identifizierter Prozessmodelle ausgew\u00e4hlte Randschichtzust\u00e4nde eines zerspanten Bauteils, in erster Linie Topografie, Eigenspannungen und Verfestigung, auf die Prozessstell- sowie St\u00f6rgr\u00f6\u00dfen und die initialen Randschichteigenschaften zur\u00fcckgef\u00fchrt. Die Grundlage der Modellierung bildet eine Datenbasis, die in einem L\u00e4ngs-Rundrehprozess verg\u00fcteter Werkst\u00fccke erstellt … WeiterlesenPrognose des Randschichtzustandes f\u00fcr die robuste Regelung eines Drehprozesses unter Einsatz von in-process Messtechnik und datengetriebener Softsensorik<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_links_to":"","_links_to_target":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/125"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=125"}],"version-history":[{"count":86,"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/125\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2274,"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/125\/revisions\/2274"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.wbk.kit.edu\/wbkintern\/Forschung\/Projekte\/SPP2086\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=125"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}