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Virtuelle Vibrationslastableitung: Eine Soft Sensor Anwendung

Für die Ableitung von Vibrationslasten werden heutzutage entweder sehr aufwändige Simulationen oder zeit- und kostenintensive Messungen benötigt. Ein wesentlicher Bestandteil dabei ist die Ableitung des dynamischen Übertragungsverhaltens, beispielsweise von einem System auf eine Komponente. Häufig zeigt die Dynamik von Automotive-Systemen ein nichtlineares Verhalten, welches eine Approximation durch lineare Modelle nicht zulässt. Mit Hilfe von rekurrenten ML-Modellen wie NARX- oder Transformer-Netzen ist es möglich, sogenannte Soft Sensoren mit Hilfe von einfachen Messungen zu trainieren. Damit kann dann der Messaufwand stark reduziert werden und Vibrationslasten und in einem weiteren Schritt z.B. auch die Schädigung an der Komponente vorhergesagt werden. In dieser…

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Für die Ableitung von Vibrationslasten werden heutzutage entweder sehr aufwändige Simulationen oder zeit- und kostenintensive Messungen benötigt. Ein wesentlicher Bestandteil dabei ist die Ableitung des dynamischen Übertragungsverhaltens, beispielsweise von einem System auf eine Komponente. Häufig zeigt die Dynamik von Automotive-Systemen ein nichtlineares Verhalten, welches eine Approximation durch lineare Modelle nicht zulässt. Mit Hilfe von rekurrenten ML-Modellen wie NARX- oder Transformer-Netzen ist es möglich, sogenannte Soft Sensoren mit Hilfe von einfachen Messungen zu trainieren. Damit kann dann der Messaufwand stark reduziert werden und Vibrationslasten und in einem weiteren Schritt z.B. auch die Schädigung an der Komponente vorhergesagt werden. In dieser Präsentation möchten wir auf den prinzipiellen Aufbau derartiger Vibration Soft Sensoren, deren Anwendung im Automotive-Bereich und deren Umsetzung als Programmbibliothek eingehen.

Artikelnummer
BF-2023-119

Titel
Virtuelle Vibrationslastableitung: Eine Soft Sensor Anwendung
Autor(en)
D. Kreuter, T. Westmeier
DOI
10.48447/BF-2023-119
Veranstaltung
DVM-Arbeitskreis Betriebsfestigkeit 49. Tagung 2023
Jahr der Veröffentlichung
2023
Publikationsart
Tagungsmanuskript (PDF)
Sprache
Deutsch
Stichwörter
Soft Sensor,Vibration,Machine Learning,Lastableitung