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Automatisierte Betriebszustandsdefinition auf Basis von Maschinellem Lernen und Pseudoschädigungsrechnung

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Produktdetails
Beschreibung

Präzise Lastannahmen kombinieren die Lastprofile verschiedener Betriebszustände und bilden die Grundlage für die Auslegung zuverlässiger und gleichzeitig wirtschaftlicher mechanischer Systeme. Aktuell erfolgt die Definition von Betriebszuständen maßgeblich auf Basis von Expertenwissen. Bekannte Betriebszustände werden manuell oder anhand von Sensordaten automatisiert zugewiesen. Die Identifikation der für die Lastannahmen relevanten Betriebszustände ist bisher nicht automatisierbar und stellt häufig eine zeitintensive Aufgabe dar.
Auf Basis der Scattering Transformation und Methoden des Maschinellen Lernens lassen sich zuvor undefinierte Betriebszustände aus Last- oder Beanspruchungs-Zeit-Verläufen ableiten. Dabei werden Signal- und Schädigungscharakteristiken aus dem Zeitverlauf analysiert und ähnliche Bereiche zu Betriebszuständen mit ihrem jeweiligen Lastprofil gruppiert. Die Betriebszustände können anhand eines Nutzungsprofils extrapoliert und akkumuliert werden, um ein gesamtes Lastprofil abzuschätzen. Durch den Vergleich von vorhergesagtem mit tatsächlichen Lastprofil mittels Pseudoschädigungsrechnung lässt sich der Algorithmus automatisiert und ohne tiefgreifendes Expertenwissen parametrieren.
Das Vorgehen wird an einem öffentlich zugänglichen eBike-Datensatz demonstiert. Die automatisch generierten Betriebszustände kommen für die Vorhersage eines Lastprofils an unabhängigen Testdaten zum Einsatz. Die Güte der Schädigungsvorhersage auf Basis des betriebszustandsbasierten Lastprofils wird mit einem bestehenden Modell zur Schädigungsregression für denselben Datensatz verglichen. Da der Algorithmus nur mit Last- oder Beanspruchungsdaten parametriert wird, ist von einer breiten Anwendbarkeit, insbesondere in der Automobil- oder Landtechnik, auszugehen.

Artikelnummer: BF-2024-395

Titel: Automatisierte Betriebszustandsdefinition auf Basis von Maschinellem Lernen und Pseudoschädigungsrechnung
Autor(en): J. Riebe, P. Hantschke, A. Griesing, M. Kästner
DOI: 10.48447/BF-2024-395
Veranstaltung: 50. Tagung DVM-Arbeitskreis Betriebsfestigkeit – Tagung 2024
Jahr der Veröffentlichung: 2024
Publikationsart: Tagungsmanuskript (PDF)
Sprache: Deutsch
Stichwörter: Lastannahme,Unsupervised Learning,Betriebszustand,Schädigung,Künstliche Intelligenz

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Autor(en): M. Hupka, R. Rennert, M. Wächter, C. Müller, A. Esderts

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Wasserstoffeignungsprüfungen für Hochdruckleitungsrohre in Fahrzeuganwendungen

Publikationsart: Tagungsmanuskript (PDF)

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KI-basierte Ermittlung der mechanischen Beanspruchung am Hochvoltspeicher

Publikationsart: Tagungsmanuskript (PDF)

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Bewertung der Schwingfestigkeit von Stumpfstößen mit Schweißdefekten und -imperfektionen mittels Gradient Boosted Decision Trees und Anomalieerkennung

Publikationsart: Tagungsmanuskript (PDF)

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Autor(en): T. Bleil, H. Mauch, D. Baiz

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Publikationsart: Tagungsmanuskript (PDF)

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Publikationsart: Tagungsmanuskript (PDF)

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Autor(en): E. Stolz, R. Masendorf, B. Tonn, A. Esderts, P. Lachart

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Auswirkung von inhomogenem Gefüge auf die Bauteilfestigkeit bei ausferritischem Gusseisen mit Kugelgraphit

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25,00 €

Nur online erhältlich

Autor(en): V. Landersheim, J. Hansmann, M. Wallmichrath, S. Chéreau, T. Bruder, F. Bilger

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ERMITTLUNG UND ANWENDUNG VON WÖHLERLINIEN FÜR DIE LEBENSDAUERVORHERSAGE VON KABELN

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