Datengetriebene Vorhersage der Oberflächengüte beim Fräsen

Summary

Beschreibung Ausgangssituation Die Oberflächengüte nach dem Fräsen entscheidet über Nacharbeit und Bauteilfreigabe. Ein umfangreicher Zerspandatensatz mit Kraft- und Rauheitsmessungen liegt vor, ist aber bislang nicht modellierungsfähig aufbereitet. Zielsetzung Aufgebaut wird eine reproduzierbare Kette von den Kraftrohdaten bis zum Vorhersagemodell für die Oberflächenrauheit. Dazu gehören die zustellungsweise Signalsegmentierung, die Ableitung physikalisch interpretierbarer Merkmale, eine Untersuchung der Messunsi- cherheit und der Vergleich von Modellen unterschiedlicher Komplexität. Ziel ist es, die erreichbare Modellgüte gegen den Mess- rauschgrund einzuordnen und damit die Grundlage für die lernbasierte Prozessplanung zu schaffen. Voraussetzungen Anforderungsprofil Interesse an Datenanalyse, Signalverarbeitung und maschinellem Lernen. Python-Kenntnisse werden vorausgesetzt. Erwartet wird sorgfältiges, reproduzierbares Arbeiten.

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  Thesis · Professur für autonome Fahrzeugsysteme (TUM-ED)

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  Thesis · Professur für autonome Fahrzeugsysteme (TUM-ED)

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  Thesis · Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (TUM-ED)

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  Thesis · Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (TUM-ED)