Umfang:
VIII, 230 gezählte, 15 ungezählte Seiten
,
Illustrationen, Diagramme
ISBN:
9783802783869
Serie:
Schriftenreihe des Instituts für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik der Technischen Universität Braunschweig
Inhalt:
In dieser Arbeit wird gezeigt, wie mittels künstlicher neuronaler Netze (KNN) automatisierte Handhabungsprozesse hinsichtlich ihrer Genauigkeit kalibriert werden und damit ihre Montagezuverlässigkeit verbessert werden kann. Als Grundlage für Versuchsreihen zur Handhabung und Stapelbildung biegeschlaffer Brennstoffzellenkomponenten wird die Konzeption und der prototypische Aufbau einer roboterbasierten Stapelanlage vorgestellt. Neben Handhabungs- und Kalibrierversuchen mit KNN enthält die Arbeit einen Vergleich von elf Regressionsmethoden über fünf Datensätze für die Einordnung der Leistungsfähigkeit von KNN im dargestellten Anwendungsfall. Final werden die Erkenntnisse zum Einsatz der KNN zur Genauigkeitssteigerung in einem generalisierten Prozessablauf zusammengefasst und an einem Stapelprozess getestet
Anmerkung:
Literaturverzeichnis: Seite 209-222
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Dissertation Technische Universität Carolo-Wilhelmina zu Braunschweig 2024
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Zusammenfassung in deutscher und englischer Sprache
Weitere Ausg.:
Erscheint auch als Online-Ausgabe Bobka, Paul Genauigkeitssteigerung in der robotergeführten Brenstoffzellenmontage mittels künstlicher neuronaler Netze Braunschweig : Technische Universität Braunschweig, 2024
Sprache:
Deutsch
Schlagwort(e):
Polymer-Elektrolytmembran-Brennstoffzelle
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Montage
;
Genauigkeit
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Automation
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Montageroboter
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Lernendes System
;
Neuronales Netz
;
Hochschulschrift
