Stabilrobot (seit 2014)

Stabilisierungsstrategien für mobile Roboter (Teilprojekt „Stabilrobot“ wurde gefördert vom Land BaWü im Rahmen der Ausschreibung innovative Projekte):
Knickarmroboter auf mobilen Plattformen bieten das Potenzial steigende Flexibilitätsanforderungen moderner Fertigungssysteme zu erfüllen. Derzeitige Prognosen für die Anforderungen an moderne Fertigungsanlagen deuten darauf hin, dass eine immer größere Variantenvielfalt von Produkten auf ein und derselben Linie produziert werden muss. Um das zu realisieren, wird einerseits ein wachsender Einsatz von Informationstechnologie in der Fertigung erwartet (Industrie 4.0). Andererseits ändern sich auch die Anforderungen an die Maschinen- und Handhabungseinrichtungen selbst: An einer Fertigungslinie in der Maschinen über stationäre Handhabungseinrichtungen starr miteinander verkettet sind, bestehen wenige Freiheitsgrade für zusätzliche Flexibilisierung. Geringere Automatisierungsgrade wiederum, werfen in Hochlohnländern wie Deutschland sofort die Frage nach der Wirtschaftlichkeit der Lösungen auf. Deshalb setzen führende deutsche Unternehmen im Bereich der Handhabungstechnik zusehends auf Handhabungseinrichtungen/ Knickarmrobotern auf mobilen Plattformen. Bei der Entwicklung dieser Plattformen besteht ein grundsätzliches mechanisches Problem: Eine stabile Fahrdynamik lässt sich am besten mit einem Fahrzeug erreichen, das ein großes Verhältnis von Grundfläche zur Höhe des Schwerpunktes besitzt. Die typischen Höhen in denen Handhabungseinrichtungen agieren müssen, um sinnvoll mit bestehenden Maschinen und mit dem Menschen interagieren zu können verlangen allerdings hoch liegende Schwerpunkte der Fahrzeuge. Damit steigt wiederum die Grundfläche des Fahrzeuges, um eine sinnvolle Fahrdynamik zu erzeugen. Ein Fahrzeug mit großer Grundfläche ist in einer Produktion allerdings mit hohen Kosten verbunden, da die Kosten von Fertigungsstätten pro Quadratmeter abgerechnet werden. Dieses Defizit soll durch den Einsatz aktiver Stellelemente behoben werden, deren Art, Anbringung und Regelung mittels eines Simulationsmodells ausgewählt/entwickelt wird.

AdaptValve (seit 12/2018)

Die Eigenschaften von Schmiermitteln variirenen stark. So kann der Prozess des Auftragens eines Schmiemittels mit Sprüh – und Pulsventilen unterschiedliche Ergebnisse liefern. Die Ergebisse varriiern sogar bei Schmiermitteln der gleichen Charge. Für eine gleich bleibendes Ergebnis der Schmirmittelauftragung müssen die Parameter des Prozesses ständig angepasst werden. Die Anpassung erfolgen derzeit nur durch Know-How und Trial and Error Versuchen.

Ziel des Projektes ist das Verhalten des Prozesses der Schmiermittelauftragung in einem Modell nachzubilden und eine adaptive Prozessparameteranpassung zu entwickeln. Dazu wird eine künstliche Intelligenz entwickelt, die mittels nuronaler Netze und Deep - Learning Verfahren eine automatische Parameteranpassung und Modellbildung durchführt.

DeepPrint (seit 10/2019)

3D gedruckte Bauteile können durch die großen Temperaturunterschiede während des Druckens hohe Eigenspannungen erzeugen. Diese führen zu Bauteilverzug und resultieren in Warping und Cracking. Die so entstandenen Feher resultieren in einem erhöten Ausschuss.

Das Ziel des Projektes ist eine Cloudbasierte, intelligente Druckersteuerung zur Bauteiloptimierung anhand FEM Eigenspannungsanalyse beim Abkühlvorgang von Kunststoffen im FFF 3D-Druck zu entwickeln. Diese soll die Druckqualität durch Reduzierung der Eigenspannungen erhöhen.

Dazu werden Temperatur-/ Spannungssimulationen mithilfe von CalculiX durchgeführt. Mit den Ergebnissen wird ein Deep Learning Algorithmus zur Detektion von kritischen Stellen am Bauteil erzeugt. 

Zusätzlich wird eine Durckersteuerung entwickelt und implementiert, die über einen Cloud-Service die ermittelten kritsichen Stellen des Bauteils verarbeiten kann.

3DPrintGrip (seit 3/2018)

Für die Herstellung von Hybridbauteilen mittels 3D-Druck müssen diese bei der Herstellung mehrfach neu eingespannt werden. Im Projekt wird eine elektrische Spannvorrichtung entwickelt, die es ermöglicht das Bauteil in jeder belibigen Position zu fixieren. Die Form des Bauteils wird dabei beim Spannen durch den Spannmechanismus abgetastet. Durch einen Abgleich mit dem CAD Modlle wird das Objekt sowie seine Lage im Raum automatisch erkannt und die Druckebene identifiziert.  

Das Spannsystem ist dabei aus elektrisch angetriebenen Spannstiften aufgebaut. Die Informationen der Positionen jedes Spannstiftes wird mit einem Mikrocontroller ausgewertet. Die Steuerung des 3D-Durckers wird so angepasst, dass auch auf schiefe Ebenen gedurckt werden kann.

5-Achs-3D-Druck

Durch 5-Achsdruck lässt sich die Leistungsfähigkeit von 3D-Druckbauteilen durch Einsparung von Stützstrukturen und Lastgerechte Faserlegung noch deutlich steigern. Diese Potenziale können nicht gehoben werden, da entsprechende Software nicht vorhanden ist. 

Es wird ein Umbausatz von 3-Achs auf 5-Achsdruck entwickelt, der der Community im Internet bereitgestellt wird. Ziel ist es gute Programmierer zu motivieren auf Grundlage dessen einen 5-Achs-Slicer zu entwickeln, der Bauteile in Ebenen mit verschiedenen Ausrichtungen teilen kann. 

Swirlverdampfer (seit 4/2018)

Bei hohen Wärmeströmen beschränkt die kritische Wärmestromdichte (CHF) die maximale Kühlleistung

•Ein Überschreiten der kritischen Wärmestromdichte bei gleichzeitig hoher Kühllast vermeiden

•Prozess Energieeffizient gestalten

 

•Den CHF durch radiale Beschleunigung des KMs hinauszögern

•Durch axiale Verschiebbarkeit der Schraube ist ein einstellen der Überhitzung möglich (Leistungsregelung)

Smartprintbed (seit 5/2017)

Für ein gutes Ergebnis beim 3D Druck muss das Druckbett, auf das ein Bauteil aufgetragen wird, geheizt werden. Da das Bauteil selten das gesamte Druckbett ausfüllt, werden große Mengen Energie verschwendet. Wird nur bedarfsgerechte in den Zonen geheizt, die auch genutzt werden, können durch die Energieeinsparung Kosten gespart werden. 

Ein dynamisch temperirbares Druckbett hat ebenfalls den Vorteil, dass durch zusätzliche Kühlfunktionen die Zykluszeit reduziert werden kann. 

Es wird ein Druckbett entwickelt, dass durch kleine Peltierelemente segmentiertes Heizen und Kühlen der Fläche ermöglicht. Die Temperatur wird dabei kontinuierlich mittels des Seebeck-Effektes überwacht.

Robotik, generative Fertigung und KI

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