Treffer: Maschinelle Lernverfahren zur Inline-Qualitätssicherung beim Heizelementschweißen.

In the research project FloWeld, the established process monitoring of heated tool welding, which includes force, displacement, and temperature sensors, was supplemented by a heat flux sensor that measures the heat flux from the heating element into the adjacent plastic. With the enhanced system technology, welding trials were conducted using PP-H and PVC-U, and the shortterm welding factors of the resulting joints were determined by threepoint bending tests. Based on the process data generated during these trials, models were trained using machine learning methods, which were able to predict the short-term bending strength of the weld seam, expressed as a welding factor, with an accuracy of ± 0.03. This result suggests that machine learning methods are suitable for inline quality assurance, which can classify parts as good or bad in quasi-real-time during the welding process. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Im Forschungsprojekt FloWeld wurde die etablierte Prozessüberwachung des Heizelementschweißens in Form von Kraft-, Weg- und Temperatursensoren um einen Wärmestromsensor ergänzt, der den Wärmestrom vom Heizelement in den anliegenden Kunststoff misst. Mit der erweiterten Anlagentechnik wurden Schweißversuche mit PP-H und PVC-U durchgeführt und mit Dreipunktbiegeversuchen die Kurzzeit- Schweißfaktoren der resultierenden Verbindungen bestimmt. Basierend auf den dabei generierten Prozessdaten wurden mit Hilfe maschineller Lernverfahren Modelle trainiert, welche die Kurzzeit-Biegefestigkeit der Schweißnaht, angegeben als Schweißfaktor, mit einer Genauigkeit von ± 0,03 vorhersagen konnten. Dieses Ergebnis legt nahe, dass sich maschinelle Lernverfahren für eine Inline-Qualitätssicherung eignen, die während des Schweißprozesses in Quasi-Echtzeit eine Klassifizierung in Gut- und Schlechtteile vornehmen kann. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

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