Lebensdauerabschätzung schwingend beanspruchter Bauteile mittels Künstlicher Neuronaler Netze

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Author
Herausgeber FKM
EAN
4250697510450
Edition
2002
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Lebensdauerabschätzung schwingend beanspruchter Bauteile mittels Künstlicher Neuronaler Netze

Art-Nr.
512274
120.00 EUR *
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Description

Lebensdauerabschätzung schwingend beanspruchter Bauteile mittels Künstlicher Neuronaler Netze
FKM 2002
Heft Nummer 274
Vorhaben Nr. 246
Preis: Euro 120,00
Kurzfassung:

Im Technischen Regelwerk erfolgt die Lebensdauerberechnung vorzugsweise nach dem Nennspannungskonzept. Bei dieser Form der Lebensdauerabschätzung werden das Belastungskollektiv und die Bauteilwöhler1inie gegenübergestellt. Die Berechnung der Lebensdauer erfolgt in der Regel durch eine lineare Schadensakkumulation (Palmgren-Miner), wobei verschiedene Modifikationen zum Einsatz kommen können. Der Vergleich zwischen Rechnung und Versuch zeigt eine große Streuung der Schadenssummen. Durch eine gezielte Auswertung einer Vielzahl von Betriebsfestigkeitshorizonten wurden die Voraussetzungen für eine verbesserte nach der relativen Miner-Regel erarbeitet. Dem Verbesserungspotenzial einer Lebensdauerabschätzung bei Verwendung der Methode liegt im Einsatz von Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN), welche der Lage sind, durch einen iterativen Lernprozess komplexe, mehrdimensionale, nichtlineare c im eintrainierten Zustand zu lösen. Die erfolgreiche Anwendbarkeit Künstlicher bei der Ermittlung von synthetischen Wöhlerlinien wurde in vergangenen Arbeiten Abschlussbericht Forschungsvorhaben wurden Künstliche Neuronale Netze entwickelt, die in der Lage sind auf von Kennwerten zur Beschreibung der Wöhlel1inie und der amplitudentransformierten bzw. des daraus abgeleiteten Bereichspaarkollektivs eine Lebensdauerabschätzung .Trainiert wurden die KNN auf Basis von Versuchsergebnissen der Werkstoffgruppen und Aluminiumknetlegierungen. Im Vergleich mit den Ergebnissen aus einer linearen erweisen sich die KNN bezüglich der Vorhersagegenauigkeit und überlegen. Die Lebensdauerabschätzung im Bereich hoher Schwingspielzahlen ist aus an experimentellen Ergebnissen in der Literatur nicht möglich. Eine grundsätzliche die Beeinflussung der unterschiedlichen Eingabewerte abbilden zu können. In wurde nachgewiesen, dass das KNN ebenfalls in der Lage ist, die allgemeinen korrekt wiederzugeben. trainierten KNN wurden in das Rechenblatt .NeuroLeben der Tabellenkalkulationssoftware Excel 2000@ implementiert und sind so auf jedem handelsüblichen PC einsetzbar. Die für Training der KNN notwendige Software ist dabei nicht erforderlich.
Obmann des Arbeitskreises:
Leiter des FK Vorsitzender des Beirates:
90 S., 68 Abb. und Tab., 87 Lit. 01.03.2001 28.02.2003 Zuschussgeber:
BMWI/AiF-Nr. 12750 N Institut für Maschinelle Anlagentechnik und Betriebsfestigkeit der Technischen Universität ClausthallMAB, Clausthal Prof. Dr.-lng. H. Zenner Projektleitung:
Dipl.-lng. C. Marquardt Dipl.-lng. C. Marquardt Dr.-lng. M. Brune, Bayerische Motorenwerke AG Dr. C. Gerdes, Alstom Schweiz AG Dr.-lng. E.h. J. Rabe, Höchstadt

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