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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.
- Reference
- BF-2023-119
- Title
- Virtuelle Vibrationslastableitung: Eine Soft Sensor Anwendung
- Author(s)
- D. Kreuter, T. Westmeier
- DOI
- 10.48447/BF-2023-119
- Event
- DVM-Arbeitskreis Betriebsfestigkeit 49. Tagung 2023
- Year of publication
- 2023
- Publication type
- conference paper (PDF)
- Language
- German
- Keywords
- Soft Sensor,Vibration,Machine Learning,Lastableitung