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| Abstract No.: |
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Scheduled at:
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Monday, September 11, 2023, Brüssel 12:00 PM
Künstliche Intelligenz
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| Title: |
Bestimmen von Spannungskonzentrationen an Schweißverbindungen aus 3D-Oberflächenscans durch künstliche neuronale Netze
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| Authors: |
Jan Schubnell* / Fraunhofer Institut für Werkstoffmechanik IWM, Deutschland
Öner Aydogan / Fraunhofer IWM, Deutschland
Matthias Jung/ Fraunhofer IWM, Deutschland
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| Abstract: |
Schweißverbindungen weisen stets eine unregelmäßige Oberflächengeometrie auf. Dabei stellt die geometrische Kerbe am Nahtübergang einen wesentlichen Faktor bzgl. der lokalen Lebensdauer der Schweißverbindung dar. Die lokale Kerbformzahl bzw. Spannungskonzentration wird dabei bisher über indirekt über ermittelte Nahtgeometrieparameter (u.a. Flankenwinkel und Nahtübergangsradius) bestimmt. Diese geometrischen Parameter stellen dabei lediglich Näherungen bzw. Idealisierungen der Schweißnahtgeometrie dar. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Verfahren entwickelt, um die Spannungskonzentration direkt aus 3D-Oberflächenscans mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen zu ermitteln und somit anwenderunabhängig und effizient strukturelle Schwachstellen aufzuzeigen. Dabei wird die Spannungskonzentration auf Basis der Realgeometrie der Schweißverbindung ermittelt. Das Verfahren kann zukünftig zur automatisierten Kontrolle und Bewertung von Schweißverbindungen auf Basis von 3D-Oberflächenscans verwendet werden.
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