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"Dem Airbus Flügel machen"
(2009)
Handbuch Dampfturbinen
(2018)
Einfluss der Rührwerksposition auf den Mischprozess in Biogasanlagen anhand eines Paddelrührwerks
(2019)
The thermal conditions like the temperature distribution and the heat fluxes during metal cutting have a major influence on the machinability, the tool lifetime, the metallurgical structure and thus the functionality of the work piece. This in particular applies for manufacturing processes like milling, drilling and turning for high-value turbomachinery components like impellers, combustion engines and compressors of the aerospace and automotive industry as well as energy generation, which play a major role in modern societies. However, numerous analytical and experimental efforts have been conducted in order to understand the thermal conditions in metal cutting, yet many questions still prevail. Most models are based on a stationary point of view and do not include time dependent effects like in intensity and distribution varying heat sources, varying engagement conditions and progressive tool wear. In order to cover such transient physics an analytical approach based on Green’s functions for the solution of the partial differential equations of unsteady heat conduction in solids is used to model entire transient temperature fields. The validation of the model is carried out in orthogonal cutting experiments not only punctually but also for entire temperature fields. For these experiments an integrated measurement of prevailing cutting force and temperature fields in the tool and the chip by means of high-speed thermography were applied. The thermal images were analyzed with regard to thermodynamic energy balancing in order to derive the heat partition between tool, chips and workpiece. The thus calculated heat flow into the tool was subsequently used in order to analytically model the transient volumetric temperature fields in the tool. The described methodology enables the modeling of the transient thermal state in the cutting zone and particular in the tool, which is directly linked to phenomena like tool wear and workpiece surface modifications.
Stagnation Flow and Heat Transfer From a Finite Disk Situated Perpendicular to a Uniform Stream
(2019)
Stagnation Flow and Heat Transfer From a Finite Disk Situated Perpendicular to a Uniform Stream
(2020)
Boiling heat transfer on large diamond and SiC heaters: The influence of thermal wall properties
(2011)
Das Internet of Things entfaltet erst durch die Überwindung von bestehenden Produkt- und Industriegrenzen sein volles ökonomisches Potenzial. Trotzdem werden Cyberphysische Systeme in der Forschung bisher oftmals isoliert betrachtet. Der Begriff des Internet of Production (IoP) steht für die Vision eines übergreifenden Austauschs von Daten und Informationen zwischen Produktentwicklung, Produktion und Nutzungsphase – über bestehende Organisationsgrenzen hinaus. Die Realisierung des IoP ist mit Herausforderungen im Bereich der datengetriebenen Modellierung sowie der Infrastruktur verbunden. In diesem Buchbeitrag werden die bestehenden Herausforderungen erläutert und Lösungsansätze skizziert. Der Schwerpunkt liegt auf der datengetriebenen Modellierung. Im Speziellen wird die Problematik des Lernens von kausalen Zusammenhängen, die Interpretierbarkeit von Machine-Learning-Modellen sowie die Integration von Domänenwissen in Lernalgorithmen diskutiert. Abschließend werden zwei Anwendungsbeispiele des „Digital Material Shadows“ vorgestellt. Diese veranschaulichen wie mithilfe von Machine Learning Erkenntnisse über den Materialzustand eines Werkstücks gewonnen werden können. Ziel dieser Digital Material Shadows ist es, langfristig Fertigungsprozesse adaptiv an die individuellen Materialeigenschaften des vorliegenden Werkstücks bzw. Rohmaterials anzupassen.
Die Diplomarbeit
(1980)
Numerical investigation of a transonic dense gas flow over an idealized blade vane configuration
(2023)
Der Begriff Internet of Things hat sich weltweit als Bezeichnung für die horizontale internetbasierte Vernetzung von Cyber-Physical Systems durchgesetzt. Das IoT ermöglicht dabei die Nutzung von Felddaten (z. B. Kundenverhalten) zur Realisierung von neuartigen digitalen Geschäftsmodellen. In den meisten Anwendungsfällen sind dabei große Mengen an Felddaten vorhanden, welche durch eine relativ kleine Anzahl von Parametern beschrieben werden. Die Übertragung des IoT-Ansatzes auf die Produktion wird – insbesondere in Deutschland – mit dem Begriff Industrie 4.0 bezeichnet. Das volle Potenzial dieses Ansatzes kann derzeit jedoch nicht vollständig genutzt werden, da der Zugang zu Daten aus der Produktion aus verschiedenen Gründen nicht möglich ist und die Daten aufgrund der komplexen physikalischen Wirkzusammenhänge sehr heterogen sind. Dies führt insbesondere in der Datenanalyse zu gänzlich neuen Herausforderungen.
Moderne Produktions- und Verarbeitungsanlagen in der Stahlherstellung beinhalten eine Vielzahl von Sensoriken und digitalisierten Informationen. Prinzipiell stehen daher bereits während des Betriebes große Datenmengen entlang des gesamten Herstellungsprozess zur Verfügung. Diese Daten werden teilweise direkt für interne Regelungen der Maschinen oder für Qualitätskontrollen genutzt. Ein Großteil dieser Daten bleibt jedoch ungenutzt. Dies hat zwei Hauptgründe: Zum einen müssten sehr große Datenmengen gespeichert werden, zum anderen sind die erzeugten Daten sehr heterogen und ohne Vorverarbeitung und Kenntnis der physikalischen Wirkzusammenhänge von keinem direktem Nutzen. Der Verknüpfung von relevantem Wissen, Modellen und Daten über alle relevanten technischen Domänen hinweg bietet die Möglichkeit den OEE zu optimieren. Ein domänenübergreifender Datenzugriff ermöglicht neue Möglichkeiten für produzierende Unternehmen, insbesondere müssen mit Wissen aufbereitete Daten zusammen mit bedarfsgerecht reduzierten Modellen genutzt werden. Diese modellbasierte Datenanalyse stellt die Grundlage für einen optimalen Nutzen von Daten aus der Produktion dar.
Production technology is a highly interdisciplinary field of research. It comprises different production domains (cutting, welding, forming, assembly, etc.), industry-sectors, materials and scales. Moreover, production has strong interdependencies with other scientific disciplines such as product development, materials engineering, business economics, information and communication technology, social science and natural science. Integrative Production Technology aims to develop a deep technology spanning perception to offer products matching customer and societal demands at competitive prices and to quickly adapt to market and societal changes while assuring constant and predictable product properties. The Cluster of Excellence (CoE) “Integrative Production Technology for High-Wage Countries” has initiated this special issue to present some of the newest results in the field.
Nachhaltig, menschzentriert und resilient – so beschreibt die Europäische Kommission in einem ihrer Dossiers die nächste industrielle Revolution unter dem Stichwort Industrie 5.0. Vor zehn Jahren wurde auf der Hannover Messe 2011 die Vision Industrie 4.0 präsentiert. Kernelemente von Industrie 4.0 sind eine Referenzarchitektur (RAMI 4.0) zur Vernetzung zunehmend autonomer IoT-Geräte sowie Cyber-Physical Production Systems (CPPS), bei denen hochaufgelöste Simulationen („Digital Twins“) dabei helfen, physische Produktionssysteme zu überwachen, deren Verhalten vorherzusagen und zu regeln. Darüber hinaus sollen personalisierte und kontextspezifische „intelligente Agenten“ und dazugehörige Organisationsformen neue Formen der Arbeit schaffen.
Numerical Model of the Railway Brake Disk for the Temperature and Axial Thermal Stress Analyses
(2022)
Numerical Verification of the Thermodynamic Determination of the Hydraulic Efficiency of Radial Fans
(2019)
Dieses Arbeitsbuch enthält zahlreiche Aufgaben großer thematischer Breite und unterschiedlicher Schwierigkeitsgrade – einschließlich vollständiger und ausführlicher Lösungen.
Das Buch greift als optimale Ergänzung zum Lehrbuch Lineare Algebra im algebraischen Kontext mit derselben Kapitelstruktur die dort genannten Aufgaben auf. Darüber hinaus ergänzt es weitere Übungen – zur Vertiefung oder um in neue Themen einzuführen. Es ist aber auch völlig unabhängig vom Lehrbuch nutzbar.
Neben Aufgaben zu linearen Gleichungssystemen, deren Lösungsverfahren und -theorie, Matrizenrechnung und Determinanten finden sich auch Übungen zur Eigenwerttheorie, Matrixdiagonalisierung und -trigonalisierung, zu Vektorräumen und Homomorphismen sowie zu Bilinearformen. Darüber hinaus wird mit Aufgaben zu Markov-Ketten und linearen Differenzialgleichungssystemen die Anwendung der linearen Algebra auf andere Bereiche der Mathematik angesprochen. Ein separates Kapitel mit Minitests dient der schnellen Überprüfung des eigenen Wissens zu besonders zentralen Themen.
Viele Aufgaben lassen sich ohne weitere Hilfsmittel lösen, während andere, vor allem praxisorientierte Problemstellungen, den Einsatz mathematischer Software nahelegen. Daher wird bei diesen Aufgaben der Lösungsweg durch den Einsatz von MATLAB® ergänzt.