Fachbereich Maschinenbau und Mechatronik
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Für Auftragschweißaufgaben existiert eine Vielzahl an verfahrenstechnischen
Prozessvarianten, die je nach Charakteristik und Anwendungsfall
ausgewählt werden. Ein Nachteil der vorwiegend verwendeten Metall-
Schutzgasschweißprozesse (MSG) für das Auftragschweißen ist durch die
direkte Kopplung von Drahtvorschub zu Energieeintrag gegeben. Die vorgestellte
Zweidraht-Prozessvariante kann durch die Ausbildung eines übertragenen
und eines nicht-übertragenen Lichtbogens die elektrische Leistung
beider Lichtbögen variieren und damit einen direkten Einfluss auf
die Prozessgrößen Abschmelzleistung und Aufschmelzgrad nehmen. Im
Speziellen besteht über die Entkopplung von Drahtvorschub zu Schweißstromstärke
die Möglichkeit eines niederenergetischen Betriebs trotz hoher
Drahtvorschubgeschwindigkeit. Damit lassen sich Aufschmelzgrade
unter 2% umsetzen und Abschmelzleistungen bis zu 15 kg/h realisieren.
Eine SPS im Kraftfahrzeug? Das geht ja gar nicht – da gibt es doch all die Hersteller für Kfz-Steuergeräte, die konfigurierbare Hardware anbieten. Im Prinzip ja, aber leider sind gerade die Sensoren oder Aktoren nicht ansteuerbar, die der Entwickler genau für sein aktuelles Projekt benötigt. Dieser Beitrag gibt einen kleinen Einblick in neue Möglichkeiten des Rapid Prototyping für mechatronische Systeme auf der Basis von Speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS).
We present an automated pipeline for the generation of synthetic datasets for six-dimension (6D) object pose estimation. Therefore, a completely automated generation process based on predefined settings is developed, which enables the user to create large datasets with a minimum of interaction and which is feasible for applications with a high object variance. The pipeline is based on the Unreal 4 (UE4) game engine and provides a high variation for domain randomization, such as object appearance, ambient lighting, camera-object transformation and distractor density. In addition to the object pose and bounding box, the metadata includes all randomization parameters, which enables further studies on randomization parameter tuning. The developed workflow is adaptable to other 3D objects and UE4 environments. An exemplary dataset is provided including five objects of the Yale-CMU-Berkeley (YCB) object set. The datasets consist of 6 million subsegments using 97 rendering locations in 12 different UE4 environments. Each dataset subsegment includes one RGB image, one depth image and one class segmentation image at pixel-level.
Das Forschungsprojekt Produktionseffizienz in der Kleinserie (ProeK) erarbeitet kostengünstige und effiziente Lösungsansätze für Prozessketten im Zukunftsfeld der Elektromobilität. Das Teilprojekt Karosserie setzt diese Zielsetzung durch innovative und praxisorientierte Produkt- und Prozesskonzepte mit neuartigen bauteilintegrierten Vorrichtungsfunktionen (BiV) um. Im Teilprojekt Außenhaut sollen Toleranzen adaptiv durch Anpassungen der Prozessparameter sowie Bauteilmanipulation kompensiert werden.
Berücksichtigung von No Fault Found im Diagnose- und Instandhaltungssystem von Schienenfahrzeugen
(2020)
Intermittierende und nicht reproduzierbare Fehler, auch als No Fault Found bezeichnet, treten in praktisch allen Bereichen auf und sorgen für hohe Kosten. Diese sind häufig auf unpräzise Fehlerbeschreibungen zurückzuführen. Im vorliegenden Beitrag werden Anpassungen der Vorgehensweise bei der Entwicklung und Anpassungen des Diagnosesystems vorgeschlagen.