in Phase II<\/a> war ein Verfahren zur effizienten, prozessaktuellen und selbstkalibrierenden Sch\u00e4tzung des Temperaturzustandes einer Werkzeugmaschine und der daraus resultierenden TCP-Verlagerung mit m\u00f6glichst wenigen Temperaturmesswerten. Dieser modellgetriebene Ansatz erfordert ein Nachf\u00fchren grunds\u00e4tzlich unsicherer und i.A. zeitabh\u00e4ngiger Parameter wie die W\u00e4rme\u00fcbergangskoeffizienten zwischen Maschinengestell und Umgebung. Zu diesem Zweck wurde ein Datenassimilationsverfahren f\u00fcr die simultane Sch\u00e4tzung von Parametern und Temperaturzust\u00e4nden entwickelt und implementiert. Dem Gebot der Sparsamkeit der Temperatursensoren bei gleichzeitiger Verbesserung der Sch\u00e4tzg\u00fcte wurde durch die Weiterentwicklung von Methoden der optimalen Versuchsplanung Rechnung getragen. Um gute Rekonstruktionsergebnisse unabh\u00e4ngig vom Arbeitspunkt zu erzielen, wurden dabei auch robuste Optimierungsverfahren eingesetzt. Die Erprobung der entwickelten Techniken erfolgte im Vergleich mit Messwerten, die am Integrationsobjekt Maschinengestell erhoben wurden. Weiterhin wurden zur Reduktion des Rechenaufwandes verschiedene Verfahren der Modellordnungsreduktion im Kontext der Sensorplatzierung verglichen.<\/p>\nZiel des Projekts in Phase III ist die Beherrschung r\u00e4umlich sowie zeitlich stark ver\u00e4nderlicher Parameter und W\u00e4rmequellen, wie sie insbesondere durch den Einsatz von K\u00fchlschmierstoffen und das Freisetzen von Sp\u00e4nen w\u00e4hrend der Bearbeitung entstehen. Dies erfordert einerseits die Entwicklung problemangepasster Sch\u00e4tzverfahren zur Quantifizierung der Unsicherheiten und andererseits moderne mathematische Verfahren wie Raum\/Zeit-Tensormethoden zur Gew\u00e4hrleistung der Echtzeitf\u00e4higkeit des digitalen Maschinenabbilds. Ferner sollen neben Temperatur- auch Verlagerungs- und Dehnungsmessungen in die TCP-Sch\u00e4tzung einbezogen werden, was eine wesentliche Erweiterung des Datenassimilationsproblems und der Methoden zur optimalen Sensorplatzierung notwendig macht.<\/p>\n
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Modellpr\u00e4dikative Parameter- und Zustandssch\u00e4tzung und optimale Sensorplatzierung Teilprojektleiter Prof. Dr. Roland Herzog: TU Chemnitz, Professur Numerische Mathematik (Partielle Differentialgleichungen) Prof. Dr. Martin Stoll: TU Chemnitz, Professur Wissenschaftlihces Rechnen Das Teilprojekt wird ab Phase 2 bearbeitet. Gegenstand der Untersuchungen des Projekts in Phase II war ein Verfahren zur effizienten, prozessaktuellen und selbstkalibrierenden Sch\u00e4tzung des Temperaturzustandes einer Werkzeugmaschine<\/p>\n
Weiterlesen<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"parent":274,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"sidebar-page.php","meta":{"footnotes":""},"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/transregio96.webspace.tu-dresden.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1679"}],"collection":[{"href":"https:\/\/transregio96.webspace.tu-dresden.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/transregio96.webspace.tu-dresden.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/transregio96.webspace.tu-dresden.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/transregio96.webspace.tu-dresden.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1679"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/transregio96.webspace.tu-dresden.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1679\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3506,"href":"https:\/\/transregio96.webspace.tu-dresden.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1679\/revisions\/3506"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/transregio96.webspace.tu-dresden.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/274"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/transregio96.webspace.tu-dresden.de\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1679"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}