UB IlmenauIlmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2025. - XIV, 196 Seiten.
(Schriften aus der Ilmenauer Fertigungstechnik : SIFT ; 20)
DOI 10.22032/dbt.64554
URN urn:nbn:de:gbv:ilm1-202400056
Zugl.: Dissertation, Technische Universität Ilmenau, 2024
Das Ultraschallmetallschweißen (USS) ist ein bewährtes, kostengünstiges und flexibles Fügeverfahren, wobei die Prozessüberwachung eine große Herausforderung ist. In dieser Arbeit wurden neue Ansätze zur Verbesserung der Prozessüberwachung im USS entwickelt, die maschinelles Lernen (ML), physikalische Simulationen und Prozesswissen kombinieren. Als Referenzsystem dient dabei das Verbinden zweier Kupferbleche. In einem ersten Schritt wurde nachgewiesen, dass bereits Standard-ML-Modelle die Prozessüberwachung verbessern. Fünf Verknüpfungen von ML, Simulation und Prozesswissen wurden umgesetzt, die das beste Standard-ML-Modell übertreffen. Ein neuartiges thermisches Simulationsmodell für das USS wurde entwickelt, um Prozessfluktuationen abzubilden. In Kombination mit Vibrationsmessungen am Amboss wurde die Qualitätsvorhersage gegenüber dem Stand der Forschung um fast 35% verbessert. Abschließend wurde die Übertragbarkeit der besten Verknüpfung auf ein anderes Maschinensystem nachgewiesen.
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https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:ilm1-202400056