Diese Forschungsarbeit beschreibt alle Aspekte der Entwicklung eines neuartigen, autonomen Quadrokopters, genannt AQopterI8, zur Innenraumerkundung. Dank seiner einzigartigen modularen Komposition von Soft- und Hardware ist der AQopterI8 in der Lage auch unter widrigen Umweltbedingungen autonom zu agieren und unterschiedliche Anforderungen zu erfüllen. Die Arbeit behandelt sowohl theoretische Fragestellungen unter dem Schwerpunkt der einfachen Realisierbarkeit als auch Aspekte der praktischen Umsetzung, womit sie Themen aus den Gebieten Signalverarbeitung, Regelungstechnik, Elektrotechnik, Modellbau, Robotik und Informatik behandelt. Kernaspekt der Arbeit sind Lösungen zur Autonomie, Hinderniserkennung und Kollisionsvermeidung. Das System verwendet IMUs (Inertial Measurement Unit, inertiale Messeinheit) zur Orientierungsbestimmung und Lageregelung und kann unterschiedliche Sensormodelle automatisch detektieren. Ultraschall-, Infrarot- und Luftdrucksensoren in Kombination mit der IMU werden zur Höhenbestimmung und Höhenregelung eingesetzt. Darüber hinaus werden bildgebende Sensoren (Videokamera, PMD), ein Laser-Scanner sowie Ultraschall- und Infrarotsensoren zur Hindernis-erkennung und Kollisionsvermeidung (Abstandsregelung) verwendet. Mit Hilfe optischer Sensoren kann der Quadrokopter basierend auf Prinzipien der Bildverarbeitung Objekte erkennen sowie seine Position im Raum bestimmen. Die genannten Subsysteme im Zusammenspiel erlauben es dem AQopterI8 ein Objekt in einem unbekannten Raum autonom, d.h. völlig ohne jedes externe Hilfsmittel, zu suchen und dessen Position auf einer Karte anzugeben. Das System kann Kollisionen mit Wänden vermeiden und Personen autonom ausweichen. Dabei verwendet der AQopterI8 Hardware, die deutlich günstiger und Dank der Redundanz gleichzeitig erheblich verlässlicher ist als vergleichbare Mono-Sensor-Systeme (z.B. Kamera- oder Laser-Scanner-basierte Systeme). Neben dem Zweck als Forschungsarbeit (Dissertation) dient die vorliegende Arbeit auch als Dokumentation des Gesamtprojektes AQopterI8, dessen Ziel die Erforschung und Entwicklung neuartiger autonomer Quadrokopter zur Innenraumerkundung ist. Darüber hinaus wird das System zum Zweck der Lehre und Forschung an der Universität Würzburg, der Fachhochschule Brandenburg sowie der Fachhochschule Würzburg-Schweinfurt eingesetzt. Darunter fallen Laborübungen und 31 vom Autor dieser Arbeit betreute studentische Bachelor- und Masterarbeiten. Das Projekt wurde ausgezeichnet vom Universitätsbund und der IHK Würzburg-Mainfranken mit dem Universitätsförderpreis der Mainfränkischen Wirtschaft und wird gefördert unter den Bezeichnungen „Lebensretter mit Propellern“ und „Rettungshelfer mit Propellern“. Außerdem wurde die Arbeit für den Gips-Schüle-Preis nominiert. Absicht dieser Projekte ist die Entwicklung einer Rettungsdrohne. In den Medien Zeitung, Fernsehen und Radio wurde über den AQopterI8 schon mehrfach berichtet. Die Evaluierung zeigt, dass das System in der Lage ist, voll autonom in Innenräumen zu fliegen, Kollisionen mit Objekten zu vermeiden (Abstandsregelung), eine Suche durchzuführen, Objekte zu erkennen, zu lokalisieren und zu zählen. Da nur wenige Forschungsarbeiten diesen Grad an Autonomie erreichen, gleichzeitig aber keine Arbeit die gestellten Anforderungen vergleichbar erfüllt, erweitert die Arbeit den Stand der Forschung. / The following scientific work describes entirely the development of an innovative autonomous quadrotor, called AQopterI8, for indoor exploration and object search describing solutions in the fields of signal processing, control theory, software and hardware. The main topics are autonomy, collision avoidance and obstacle detection. The AQopterI8 uses an IMU (inertial measurement unit) for attitude control and together with ultrasonic, infrared and pressure sensors for height control. Furthermore ultrasonic, infrared, stereo vision, pmd (photonic mixing device) and laser sensors enable the quadrotor to fly autonomously, detect obstacles and avoid collisions (distance control). All ressources are on-Board and the quadrotor requires no external system such as GPS or OTS (optical tracking system) cameras. The evaluation shows, that the AQopterI8 can control its distance to moving obstacles such as persons, can fly through corridors and search, localize and count autonmously target objects. The work was marked with the university promotion prize from the chamber of commerce (IHK Mainfranken) and has been many times in the media such as newspaper, radio and television.

The aim of the project is to develop a model, which is going to be used for mass reduction of a standard profile of aluminium seat rails in Aircraft structure. Using nonlinear analysis including plasticity and material failure laws the effect of changes in geometry vs. ultimate load is analysed (ABAQUS 6.11). First, the non-linear model used is validated with experimental testing: Boundary conditions and material properties are adjusted based on load displacement curves, strain gauges information and failure patterns. Less than 1% deviation is achieved between simulation and testing. An inclusion of material imperfection led to a 5% improvement of the results. Using the validated algorithm, a mass reduction is performed via geometry variation. / Ziel der Studie ist es ein adäquates Simulationsmodell zu entwickeln, welches zur Gewichtsreduzierung einer Standardprofil Aluminium Sitzschiene im Flugzeug verwendet werden kann. In einer nichtlinearen Analyse unter Berücksichtigung der Plastizität des Materials und von Materialfehlern wird die Auswirkung der Geometrieänderungen auf die maximale Traglast analysiert (ABAQUS 6.11). Zunächst wird das nicht-lineare Modell mit experimentell ermittelten Daten überprüft: Randbedingungen und Materialeigenschaften werden basierend auf Lastverschiebungskurven, Informationen von Dehnungsmessstreifen und Versagensmustern angepasst. Dabei wurden weniger als 1% Abweichung zwischen Simulation und Test erzielt. Die Berücksichtigung von Materialfehlern führte zu einer 5%-igen Verbesserung der Ergebnisse. Mit dem validierten Modell wird abschließend eine Gewichtsreduzierung mittels Geometrievariation durchgeführt.

Simulation zur Beschleunigung der Produktentwicklung

Zusammenfassung der Neuerungen im Simulationsumfeld von Creo 1.0 (Mechanica/Mechanism/Animation)

Die Mathematiksoftware Mathcad hat sich bereits seit mehreren Jahren als Standardsoftware insbesondere in der Ausbildung an Universitäten, Fachhochschulen, Berufsschulen und Gymnasien etabliert. Die Vorteile liegen u.a. in der einfachen und mathematisch richtigen Darstellung von Gleichungen. Ebenso können Funktionsgraphen und Diagramme bequem und direkt im Arbeitsblatt erzeugt werden. Dies ist vor allem in der Ausbildung ein wesentlicher Vorteil gegenüber anderen Produkten, da auf diese Weise selbst umfangreiche Dokumentationen und Arbeitsblätter mit geringem Aufwand sehr anschaulich erstellt werden können. Im Gegensatz z.B. zu Matlab existierte allerdings in Mathcad bisher keine Möglichkeit, in Diagrammen oder an Funktionsgraphen Kommentare anzubringen, um beispielsweise bestimmte Punkte einer Funktion zu beschriften. Des Weiteren fehlte bis jetzt auch eine Möglichkeit, in Mathcad grafisch dargestellte Prinzipskizzen schnell und einfach zu bemaßen. Im Rahmen des Vortrags wird eine Möglichkeit aufgezeigt, in Diagrammen Beschriftungen einzufügen sowie grafische Darstellungen mit Bemaßungen unmittelbar in Mathcad zu erzeugen. Anhand mehrerer Beispiele werden die Funktionen erläutert und deren Anwendung live demonstriert.

flexibles Wandsystem mit Makrolonscheiben zum Schutz vor weggeschleuderten Bauteilen beim Probebetrieb von Prüfanlagen ; dynamische Simulation eines Aufpralls auf die Schutzwand ; Aufbau des Simulationsmodells, Modalanalysen, dynamische Analysen im Zeitbereich ; Ermittlung des zeitlichen Verlaufs von Spannungen, Verformungen, Schraubenbetriebskräften und Versagensindizes nach dem Aufprall

Die Herstellung großer, dickwandiger Schweißkonstruktionen ist durch einen hohen fertigungstechnischen Aufwand gekennzeichnet. Dieser erhöht sich mit zunehmender Bauteilgröße in überproportionalem Maße. Mit dem Beginn der Fertigung von Gründungsstrukturen für Offshore-Windenergieanlagen, stellt sich die Frage nach der Automatisierung schweißtechnischer Prozesse neu. Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie wurde ein schienengeführtes traktorähnliches System entwickelt. Der folgende Pro Engineer Anwendervortrag umfasst das Erstellen dreidimensional geformter Schienensegmente. Weiterhin wird das Gesamtsystem der schweißtechnischen Automatisierung, bestehend aus Schweißtraktor und Schiene, mit Hilfe von Gelenkverbindungen in Pro Engineer zu einer zwnagsläufigen räumlichen Kinematik verbunden. Außerdem wird die Fahrt des Schweißtraktors entlang der Schweißfugenkontur an Hand einer Animation gezeigt, welche mit Pro Engineer DAO (Design Animation Option) erstellt wurde.

Gerenderte Animation von kinematisch gekoppelten Komponenten mit Pro/ENGINEER bzw. Creo zur Produktpräsentation oder auch Montageanleitung

The doc covers enhancements made in current release and continuous improvements made in the areas of Simulation AutoGEM, solver and post-processor.

CFD-Analysen sind in den letzten Jahren ein fester Bestandteil in der Produktentwicklung geworden. Dies liegt primär daran, dass es in den letzten Jahrzehnten große Fortschritte in der Entwicklung der Software und dem Preisverfall der Hardware gegeben hat. Das einstige Expertenwerkzeug CFD hat heutzutage auch in vielen kleinen und mittelständischen Unternehmen seinen festen Platz gefunden und somit ein enormes Anwendungsspektrum erschlossen. Ein wesentlicher Schlüssel für diesen Erfolg war und ist die Effizienz bei der Erstellung der Berechnungsmodelle. Ein Meilenstein war die ab Mitte der 1990er Jahre verfügbare Verwendung unstrukturierter Netze. Erst durch den Einsatz von Tetraedern konnten beliebig komplexe Strukturen überhaupt vernetzt werden. Dieser Vortrag beschreibt die Verwendung von sogenannten kartesischen Netzen in Kombination mit der Immersed Boundary Methode. Dabei handelt es sich um einen bislang wenig beachteten Weg, der den Anwender nochmals erheblich bei der Modellaufbereitung entlastet und somit auch anspruchsvolle CFD-und Thermalsimulationen für Konstrukteure zugänglich macht.