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Organisationseinheit der BAM
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In diesem Vortrag werden die Möglichkeiten vernetzter Sensorik zur Digitalisierung der schweißtechnischen Prozesskette aufgezeigt. Besonderer Fokus liegt auf der Fusion von Messdaten aus unterschiedlichen physikalischen Domänen. Dies ermöglicht die Korrelation relevanter den Schweißprozess charakterisierenden elektrischen Kenngrößen mit optisch gemessenen geometrischen Qualitätsmerkmalen der Schweißnaht. Die dynamische Prozessführung ermöglicht hierbei das Generieren großer inhomogener Datenmengen, was ein entsprechendes Schweißdatenmanagement erfordert. Durch Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens konnten Regressionsmodelle abgeleitet werden, welche Grundlage für eine adaptive Prozessführung sind.
Die BAM wird kurz mit ihren Eckdaten als Ganzes vorgestellt und dann der Einstieg in die besonderen Möglichkeiten der Versuchsplattform "Wasserstofftankstelle" erläutert. Nach kurzen Vorstellung der Struktur der Tankstelle wird erläutert, wie drei Methoden der ZfP für das Structural Health Monitoring in Verbindung mit KI zur Anwendung kommen werden.
Der Vortrag gibt eine Übersicht über aktuelle zerstörungsfreie Prüfmethoden, die verwendet werden können, um eine Zustandsbewertung von Bauteilen im Bestand vorzunehmen und mögliche Wiederverwendungsstrategien zu entwickeln. Ebenfalls zeigt der Vortrag, welche Möglichkeiten es gibt, künstliche Intelligenzmethoden zu verwenden, um aus recykelten Materialien wieder hochwertige, neue Baustoffe zu entwickeln.
Die Verwendung von Methoden des Maschinellen Lernens (ML) und der Künstlichen Intelligenz (KI) im Fachbereich 8.6 Faseroptische Sensorik wird dargestellt. Die vielfältigen Möglichkeiten, Machine Learning auf Basis Künstlicher Neuronaler Netze (ANN) für eine schnelle und effiziente Datenverarbeitung eizusetzen werden demonstriert. Hierfür werden Beispiele für die Anwendungszwecke Messgrößenberechnung, Entrauschen, Interpolation, Bildverarbeitung und Messdatenauswertung aufgezeigt.