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Data-driven Workflow for Accelerated Glass Development (GlasDigital)

  • As part of a joint project involving the Fraunhofer Institute for Silicate Research (ISC), the Friedrich Schiller University of Jena, the Clausthal University of Technology and the Federal Institute for Materials Research and Testing (BAM), digital tools are to be created for the development of new types of glass materials. Current processes for the production of glasses with improved properties are usually very cost- and energy-intensive due to the low degree of automation and are subject to long development cycles. The use of robotic synthesis processes in combination with self-learning machines is intended to overcome these problems in the long term. The development of new types of glass can then not only be accelerated considerably, but also be achieved with much less effort. In this talk, data generation via a robotic high-throughput glass melting system is presented, which should be the experimental basis for the ontology developed within the project GlasDigital.

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Autor*innen:Tina Waurischk
Koautor*innen:Stefan Reinsch, Ralf Müller, Christian Meyer, A. Diegeler, J. Sorg, G. Schottner, L. Wondraczek, M. Sierka, J. Deubener
Dokumenttyp:Posterpräsentation
Veröffentlichungsform:Präsentation
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2022
Organisationseinheit der BAM:5 Werkstofftechnik
5 Werkstofftechnik / 5.6 Glas
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Oxidglas; Robotische Glasschmelzanlage
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Materialdesign
Veranstaltung:Materials Science and Engineering Congress (MSE 2022)
Veranstaltungsort:Darmstadt, Germany
Beginndatum der Veranstaltung:27.09.2022
Enddatum der Veranstaltung:29.09.2022
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:07.12.2022
Referierte Publikation:Nein
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