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  4. Verbesserung der Vorhersagegüte von künstlichen neuronalen Netzen zum Widerstandspunktschweißen durch Auswertung des dynamischen Widerstands
 
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2021
Journal Article
Title

Verbesserung der Vorhersagegüte von künstlichen neuronalen Netzen zum Widerstandspunktschweißen durch Auswertung des dynamischen Widerstands

Abstract
Das Widerstandspunktschweißen ist ein etabliertes Fügeverfahren in der Automobilindustrie. Es wird vor allem bei der Herstellung sicherheitsrelevanter Bauteile, zum Beispiel der Karosserie, eingesetzt. Daher ist eine kontinuierliche Prozessüberwachung unerlässlich, um die hohen Qualitätsanforderungen zu erfüllen. Künstliche neuronale Netzalgorithmen können zur Auswertung der Prozessparameter und -signale eingesetzt werden, um die individuelle Schweißpunktqualität zu gewährleisten. Die Vorhersagegenauigkeit solcher Algorithmen hängt von dem zur Verfügung gestellten Trainingsdatensatz ab. In diesem Beitrag wird untersucht, inwieweit die Vorhersagegüte eines künstlichen neuronalen Netzes durch Auswertung einer Prozessgröße, dem dynamischen Widerstand, verbessert werden kann.
Author(s)
El-Sari, Bassel  
Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK  
Biegler, Max  
Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK  
Rethmeier, Michael  
Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK  
Journal
Schweißen und Schneiden  
Language
German
Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK  
Keyword(s)
  • Künstliche Intelligenz

  • Widerstandspunktschweißen

  • Qualität

  • neuronales Netz

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