Bauerdick, Christoph ; Fischer, Benjamin ; Hahn, Moritz ; Knöller, Philipp ; Schönherr, Josef ; Abele, Eberhard (2018):
Charakterisierung und Modellierung von Bauteilfehlern -Qualitätsüberwachung.
Darmstadt, [Report]
Abstract
Die Qualitätsüberwachung in Unternehmen ist heute von größter Bedeutung. Fehler können in der gesamten Fertigung vom Rohmaterial bis zum fertigen Produkt auftreten. Je später ein Fehler erkannt wird, desto höher sind die Kosten für Nacharbeit oder Ausschuss. Eine Möglichkeit um Fehler bereits frühzeitig zu erkennen, sind Monitoring-Systeme, die die Bearbeitung von Werkstücken überwachen. Kosten für Nacharbeit und Ausschuss können so minimiert werden. Ziel dieser Veröffentlichung ist die Untersuchung der Eignung maschineninterner Signale (vor allem Sercos-Antriebssignale) zur Fehlstellendetektierung in Bauteilen während des Zerspanungsprozesses. Die induzierten Fehlstellen, sowie der Verschleiß, können in den Graphen der Auswertung nachgewiesen werden. Ebenfalls zeigt sich, dass nur bestimmte Signale für eine Detektion infrage kommen.
| Item Type: | Report |
|---|---|
| Erschienen: | 2018 |
| Creators: | Bauerdick, Christoph ; Fischer, Benjamin ; Hahn, Moritz ; Knöller, Philipp ; Schönherr, Josef ; Abele, Eberhard |
| Title: | Charakterisierung und Modellierung von Bauteilfehlern -Qualitätsüberwachung |
| Language: | German |
| Abstract: | Die Qualitätsüberwachung in Unternehmen ist heute von größter Bedeutung. Fehler können in der gesamten Fertigung vom Rohmaterial bis zum fertigen Produkt auftreten. Je später ein Fehler erkannt wird, desto höher sind die Kosten für Nacharbeit oder Ausschuss. Eine Möglichkeit um Fehler bereits frühzeitig zu erkennen, sind Monitoring-Systeme, die die Bearbeitung von Werkstücken überwachen. Kosten für Nacharbeit und Ausschuss können so minimiert werden. Ziel dieser Veröffentlichung ist die Untersuchung der Eignung maschineninterner Signale (vor allem Sercos-Antriebssignale) zur Fehlstellendetektierung in Bauteilen während des Zerspanungsprozesses. Die induzierten Fehlstellen, sowie der Verschleiß, können in den Graphen der Auswertung nachgewiesen werden. Ebenfalls zeigt sich, dass nur bestimmte Signale für eine Detektion infrage kommen. |
| Place of Publication: | Darmstadt |
| Divisions: | 16 Department of Mechanical Engineering 16 Department of Mechanical Engineering > Institute of Production Technology and Machine Tools (PTW) 16 Department of Mechanical Engineering > Institute of Production Technology and Machine Tools (PTW) > ETA Energy Technologies and Applications in Production |
| Date Deposited: | 02 Sep 2018 19:55 |
| URL / URN: | https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/7719 |
| URN: | urn:nbn:de:tuda-tuprints-77190 |
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