Motivation
Unter dem Begriff Condition-Monitoring wird eine permanente Überwachung des Maschinenzustandes verstanden, wodurch frühzeitig Veränderungen erkannt werden sollen, die zum Ausfall einzelner Bauteile und somit zum Maschinenstillstand führen können. Moderne Industrieanlagen und neuartige Produktionskonzepte erfordern immer bessere Condition-Monitoring-Systeme. Bisherige Konzepte verfolgen den Ansatz, die zu überwachenden Bereiche einer Maschine oder Anlage mit Sensortechnik auszustatten. Neben den somit entstehenden Kosten ergibt sich zudem die Notwendigkeit, besonders gefährdete Bereiche und auch die zu erwartenden Versagensfälle im Voraus definieren zu können. Ein weiteres grundlegendes Problem ist das Vorhandensein einer ausreichend großen Anzahl von Erfahrungswerten (Daten) als Basis für die Analysemodelle für die spezifischen Einsatzfälle.
Ziele und Vorgehen
Im Projekt wird das Ziel verfolgt, eine Datenbasis für das Condition-Monitoring anhand der Finite-Elemente-Methode (FEM) zu erstellen. Die Finite-Elemente-Methode ist ein allgemeines, bei unterschiedlichen physikalischen Aufgabenstellungen angewendetes numerisches Verfahren, welches meist bei der Festigkeits- und Verformungsuntersuchung von Festkörpern mittels Simulation angewandt wird. Im Vorhaben sollen mit dieser Methode eine große Anzahl von Modellen für Maschinenkomponenten erstellt werden, die unterschiedliche und sich verändernde Maschinenzustände abbilden, und die Grundlagen zur Erfassung von Zustandsänderungen für mögliche Sensorapplikationen schaffen. Zusätzlich wird im Vorhaben ein neuer Ansatz beim Maschinellen Lernen, die sogenannten neuronalen Tensorformate, umgesetzt.
Innovationen und Perspektiven
Neuronale Tensorformate heben die Möglichkeiten des maschinellen Lernens auf eine neue Ebene. Sie stellen eine Innovation gegenüber künstlichen neuronalen Netzen dar und sind in Bezug auf die Qualität der Vorhersagen und deren effizienter Berechnung den traditionellen Ansätzen überlegen. Begleitend zu den Forschungsarbeiten werden Qualifizierungsmaßnahmen durchgeführt, die alle theoretischen als auch die anwendungsorientierten Teile der Maßnahme abdecken und das Wissen an interessierte Studierende und Anwender aus der Praxis weitergeben.