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Prognose von Qualitätsmerkmalen durch Anwendung von KI-Methoden beim Directed 10 Energy Deposition

  • Dieser Beitrag enthält die Ergebnisse eines im Rahmen der DVS Forschung entwickelten Ansatzes zur Qualitätssicherung im Directed Energy Deposition. Es basiert auf der Verarbeitung verschiedener während des Prozesses gesammelter Sensordaten unter Anwendung Künstlicher Neuronale Netze (KNN). So ließen sich die Qualitätsmerkmale Härte und Dichte auf der Datenbasis von 50 additiv gefertigten Probenwürfel mit einer Abweichung < 2 % vorhersagen. Des Weiteren wurde die Übertragbarkeit des KNN auf eine Schaufelgeometrie untersucht. Auch hier ließen sich Härte und Dichte hervorragend prognostizieren (Abweichung < 1,5 %), sodass der Ansatz als validiert betrachtet werden kann.

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Autor*innen:A. Marko, S. Bähring, J. Raute, M. Biegler, Michael RethmeierORCiD
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Deutsch
Titel des übergeordneten Werkes (Deutsch):Schweißen und Schneiden
Jahr der Erstveröffentlichung:2022
Organisationseinheit der BAM:9 Komponentensicherheit
9 Komponentensicherheit / 9.3 Schweißtechnische Fertigungsverfahren
Verlag:DVS Media
Verlagsort:Düsseldorf
Jahrgang/Band:74
Ausgabe/Heft:10
Erste Seite:672
Letzte Seite:679
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Kl; Qualitätssicherung
Directed Energy Depositio
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
ISSN:0036-7184
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:16.11.2022
Referierte Publikation:Nein
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