Product Information
- Author
- Herausgeber FKM
- EAN
- 4250697513123
- Edition
- 1998
- Delivery time
- next business day
Online- Qualitätsüberwachung attributiver Merkmale beim Spritzgießprozess
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Description
Online- Qualitätsüberwachung attributiver Merkmale beim Spritzgießprozess
FKM 1998
Heft Nummer 231
Vorhaben Nr. 207
Steigende Anforderungen an technische Spritzgussformteile führen zu einer Verschärfung des Wettbewerbs. Neben der hohen Qualität seiner Erzeugnisse muss der Produzent die Konstanz der Fertigung nachweisen. Am IKV wurde eine Methode zur Vorhersage von kontinuierlichen Merkmalen entwickelt. Basis dieses Verfahrens ist die Berechnung von messbaren Qualitätseigenschaften, wie Maßen und Gewichten, aus gemessenen Prozessgrößen. Die Qualität wird jedoch nicht nur durch kontinuierliche Merkmale bestimmt. Attributive Qualitätsmerkmale, wie Brenner, Einfallsteilen und Oberflächenglanz, führen schnell zu nicht akzeptablen Formteilen. Können kontinuierliche Merkmale objektiv durch entsprechende Einrichtungen messtechnisch erlasst werden, müssen attributive Merkmale subjektiv durch Mitarbeiter in der Produktion oder Qualitätssicherung beurteilt werden. Ziel dieses Forschungsvorhabens war die Untersuchung des Einsatzes Logistischer Regressionen und Neuronaler Netzwerke zur Online-überwachung attributiver Qualitätsmerkmale. Sowohl Neuronale Netzwerke als auch Logistische Regressionen haben sich als geeignet zur Vorhersage attributiver Merkmale aus gemessenen Prozessgrößen herausgestellt. Die mit Neuronalen Netzwerken erreichten Modellgüten liegen über denen der Logistischen Regressionen. In den durchgeführten Analysen konnten für die untersuchten Qualitätsmerkmale Modellgüten von 100 % erreicht werden. Voraussetzung ist dabei jedoch ein optimal an den Prozessangepasster Kenngrößendatensatz. Die im Rahmen dieses Projekts entwickelte direkte Verarbeitung von Messpunkten aus dem Kurvenverlauf von Prozessgrößen ermöglicht den Einsatz der Online-überwachung ohne Prozesswissen, das bei der Kennzahlbildung zwangsläufig vorhanden sein muss. Untersuchungen zu Störeinflüssen haben gezeigt, dass die Prozessmodelle stabil gegen Chargenschwankungen und Einfärbungen sind. Sortenwechsel, der Einsatz gleicher Materialien von unterschiedlichen Herstellern, führt jedoch zu erheblich herabgesetzten Modellgüten. Berichtsumfang:
79 Seiten Beginn der Arbeiten:
01. 08. 1995 Ende der Arbeiten:
31. 07. 1997 Zuschussgeber:
AiF-Nr. 10304 Forschungsstelle:
Institut für Kunststoffverarbeitung, RWTH Aachen Leitung:
Prof. Dr.-lng. W. Michaeli Bearbeiter und Verfasser:
C. Schnerr, E. Henze, F. Ehrig Leiter des Fachkreises:
J. Rabe, Sachsenring Automobiltechnik AG Vorsitzender des Beirates:
Prof. Dr.-lng. H. Kipphan, Heidelberger Druckmaschinen
Heft Nummer 231
Vorhaben Nr. 207
Steigende Anforderungen an technische Spritzgussformteile führen zu einer Verschärfung des Wettbewerbs. Neben der hohen Qualität seiner Erzeugnisse muss der Produzent die Konstanz der Fertigung nachweisen. Am IKV wurde eine Methode zur Vorhersage von kontinuierlichen Merkmalen entwickelt. Basis dieses Verfahrens ist die Berechnung von messbaren Qualitätseigenschaften, wie Maßen und Gewichten, aus gemessenen Prozessgrößen. Die Qualität wird jedoch nicht nur durch kontinuierliche Merkmale bestimmt. Attributive Qualitätsmerkmale, wie Brenner, Einfallsteilen und Oberflächenglanz, führen schnell zu nicht akzeptablen Formteilen. Können kontinuierliche Merkmale objektiv durch entsprechende Einrichtungen messtechnisch erlasst werden, müssen attributive Merkmale subjektiv durch Mitarbeiter in der Produktion oder Qualitätssicherung beurteilt werden. Ziel dieses Forschungsvorhabens war die Untersuchung des Einsatzes Logistischer Regressionen und Neuronaler Netzwerke zur Online-überwachung attributiver Qualitätsmerkmale. Sowohl Neuronale Netzwerke als auch Logistische Regressionen haben sich als geeignet zur Vorhersage attributiver Merkmale aus gemessenen Prozessgrößen herausgestellt. Die mit Neuronalen Netzwerken erreichten Modellgüten liegen über denen der Logistischen Regressionen. In den durchgeführten Analysen konnten für die untersuchten Qualitätsmerkmale Modellgüten von 100 % erreicht werden. Voraussetzung ist dabei jedoch ein optimal an den Prozessangepasster Kenngrößendatensatz. Die im Rahmen dieses Projekts entwickelte direkte Verarbeitung von Messpunkten aus dem Kurvenverlauf von Prozessgrößen ermöglicht den Einsatz der Online-überwachung ohne Prozesswissen, das bei der Kennzahlbildung zwangsläufig vorhanden sein muss. Untersuchungen zu Störeinflüssen haben gezeigt, dass die Prozessmodelle stabil gegen Chargenschwankungen und Einfärbungen sind. Sortenwechsel, der Einsatz gleicher Materialien von unterschiedlichen Herstellern, führt jedoch zu erheblich herabgesetzten Modellgüten. Berichtsumfang:
79 Seiten Beginn der Arbeiten:
01. 08. 1995 Ende der Arbeiten:
31. 07. 1997 Zuschussgeber:
AiF-Nr. 10304 Forschungsstelle:
Institut für Kunststoffverarbeitung, RWTH Aachen Leitung:
Prof. Dr.-lng. W. Michaeli Bearbeiter und Verfasser:
C. Schnerr, E. Henze, F. Ehrig Leiter des Fachkreises:
J. Rabe, Sachsenring Automobiltechnik AG Vorsitzender des Beirates:
Prof. Dr.-lng. H. Kipphan, Heidelberger Druckmaschinen
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