Stuttgart, Univ., Diss., 2007.

Essen, Universiẗat, Diss., 2004--Duisburg.

Zugl.: Duisburg, Essen, Univ., Diss., 2004

Zugl.: Tübingen, Univ., Diss., 2009

Techn. Universiẗat, Diss., 2002--Berlin.

Spanende Werkzeugmaschinen erfahren während ihres Betriebes signifikante interne Wärmeeinträge, u.a. durch die Verlustleistung der Antriebe, Reibung der Lager und Führungen und den Bearbeitungsprozess. Gleichzeitig sind sie aber auch wechselnden externen Umgebungseinflüssen ausgesetzt. Diese Vielzahl an thermischen Einflüssen erzeugt transiente Temperaturfelder in der Werkzeugmaschine, die variable Deformationen in der Maschinenstruktur verursachen. Die Auswirkung dieser Deformationen auf den Tool-Center-Point verringert die Positioniergenauigkeit und wirkt sich letztendlich negativ auf die Werkstückqualität aus. Diese Verformungen werden im hier entwickelten Verfahren, der kennfeldbasierten Korrektur, durch hochdimensionale Kennfelder mit Hilfe von Live-Sensordaten vorhergesagt und online in der Maschinensteuerung durch berechnete Offsets korrigiert. Wenngleich das prinzipielle Vorgehen anderen verwandten Korrekturverfahren, wie der Regressionsanalyse, ähnelt, müssen für die effiziente Nutzung von Kennfeldern als Modellierungstool verschiedene Aspekte der Korrektur neu untersucht bzw. vertieft werden. Am Ende erfolgt eine Implementierung und Validierung des Verfahrens an zwei ausgewählten Demonstratoren.:Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis Abkürzungsverzeichnis Symbolverzeichnis 1 Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Überblick über die Inhalte der Arbeit 2 Stand der Technik 2.1 Maßnahmen zur Reduktion thermo-elastischer Effekte 2.1.1 Korrekturverfahren 2.1.2 Kompensationsstrategien 2.2 Kennfeldberechnung mit Smoothed Grid Regression 2.2.1 Kernfunktionsansatz 2.2.2 SGR im 2D mit bilinearer Interpolation 2.2.3 SGR in n Dimensionen mit n-linearer Interpolation 2.2.4 Kennfeldberechnung 2.2.5 Glättungsbedingungen 2.2.6 Daten- versus Glättungsfehler 2.2.7 Lösung des linearen Gleichungssystems 3 Einordnung in den Stand der Technik 4 Kennfeldbasierte Korrektur Thermo-elastischer Verformungen 4.1 Idee der kennfeldbasierten Korrektur 4.2 Trainingsdaten zum Anlernen der Korrekturkennfelder 4.3 Erstellung der kennfeldbasierten Korrektur 4.3.1 Wahl der Kernfunktionen 4.3.2 Wahl der Glättungsbedingungen 4.3.3 Wahl der Daten- und Glättungsgewichte 4.4 Anwendungsbeispiel und Ableitung von Anpassungsbedarfen 5 Numerische Berechnung hochdimensionaler Kennfelder 5.1 Numerische Handhabung großer SGR-Modelle 5.2 Effiziente Kennfeldberechnung durch Mehrgitterverfahren 5.3 Einbettung von Glättungsbedingungen höherer Ordnung 5.3.1 Motivation und eine Beispielfunktion 5.3.2 Finite-Elemente-Ansatz für Glättung höherer Ordnung 5.3.3 Test und Vergleich der Berechnungsvarianten 5.3.4 Neue Kombinationsmethode für lineare Extrapolation 5.4 Erprobung und Vergleich von Mehrgitterlösern 6 Optimierung der Kennfeldgitter 6.1 Kennfeldgitter 6.2 Wichtige Gitterstrukturen 6.2.1 Äquidistante Gitter 6.2.2 Gitter mit variablen Achsintervallen 6.2.3 Transformierte Gitter 6.2.4 Gitter mit Substrukturen 6.2.5 Dünne Gitter (sparse grids) 6.2.6 Vergleich der Arten von Kennfeldgittern 7 Optimale Sensorplatzierung und Auswahl der Kennfeldeingänge 7.1 Typen von Eingangsvariablen und deren Eignung zur Korrektur 7.2 Eignung von Temperaturgradienten in Kennfeldern 7.3 Methoden der Variablenauswahl 7.3.1 Sensitivitätsanalyse 7.3.2 Hauptkomponenten-Analyse (PCA) 7.3.3 Sequentielle Heuristik 7.3.4 Stabilitätsanalyse 7.3.5 Vergleich und experimentelle Validierung der Verfahren 8 Implementierung und Validierung der kennfeldbasierten Korrektur 8.1 Korrekturwertaufschaltung in einer Maschinensteuerung 8.2 Erprobung und Validierung der Korrektur 8.2.1 MiniHex 8.2.2 DMU 80 eVo 8.3 Korrektur unter Produktionsbedingungen 8.4 Plausibilitätsüberprüfung 9 Bewertung und Erweiterungen zur kennfeldbasierten Korrektur 9.1 Vor- und Nachteile der kennfeldbasierten Korrektur 9.2 Aufwandsabschätzung und exemplarische Bewertung 9.2.1 Aufwandsabschätzung der kennfeldbasierten Korrektur 9.2.2 Bewertung an ausgewählten Beispielen 9.3 Kombination mit anderen Korrektur- und Kompensationsstrategien 9.4 Aktualisierung von Kennfeldern 9.5 Übertragbarkeit der Ergebnisse 10 Zusammenfassung 11 Ausblick A Anhang A.1 Datensätze A.1.1 Stab-Simulation A.1.2 Vermessung Auerbach ACW630 A.1.3 Simulation Maschinenständer ACW630 A.1.4 Vermessung MiniHex A.1.5 Simulation Maschinenständer mit bewegter Wärmequelle A.1.6 Vermessung 3-Achs-Bearbeitungszentrum Aachen A.1.7 Simulation DMU 80 eVo A.2 Biographie des Autors

Zugl.: München, Techn. Univ., Diss., 2009

Techn. Universiẗat, Diss., 2003--Darmstadt.

This paper aims to show that controlled hydraulic drives, when properly considered and approached, are a technology that allows for a systematic and safe system design with regard to performance and energy efficiency. Controlled hydraulic drives are predestinated to be an indispensable alternative to electromechanical drives for many fields of application, especially against the background of Industry 4.0. But hydraulic drives will only be able to play this role if they see themselves as a part of mechatronics, speak the language of mechatronics and recognize the increasing importance of electric drives as part of the hydraulic toolbox as a chance.