Beitrag zur Überwachung des thermischen Spritzprozesses mittels Schallemissionsanalyse (SEA)

During the coating of components like rolls the major parameters are easily to control. But this is not sufficient to guarantee and stable a high coating quality. Additionally non-controllable parameters, e.g. nozzle wear, influence the process mainly. For this purpose a new testing method is necessary. On base of the acoustic emission analysis a testing method was developed in order to control the spraying conditions.In this investigation acoustic emission (AE) is applied to analyse the signals generated by the impact of the molten particles on the component surface. The analysis of the signals is carried out in combination with a new classification method. On account of the very high signal number and the following signal overlapping conventional AE-methods can not be applied. For this reason the whole frequency spectrum has to be analysed. The result does not depend on the component geometry. Neural networks can be used for an industrial application of this method

Prozeßkontrolle beim Laserstrahl-Mikroschweißen

Der Inhalt der Arbeit zielt auf die Schaffung von gebrauchsfertigen Technologielösungen, die für industriell genutzte Nd: YAG-Laser Mikroschweißsysteme eine Steigerung sowohl der technischen Verfügbarkeit als auch der Schweißqualität herbeiführen. Dazu wurde ein neuartiges, multisensorielles Diagnostiksystem zur Strahlführung und -formung entwickelt. Auf Basis von trainierten Neuronalen Netzen sowie der Fuzzy-Technologie konnten im Anschluß robuste Werkzeuge für die automatische Prozeßüberwachung und Prozeßkontrolle geschaffen werden. Durch die abschließende Entwicklung von Lösungswegen für eine Online-Steuerung des Mikro-Schweißprozesses kann die laufende Minimierung der Fehlerquote bzw. Sicherstellung einer ausreichenden Schweißnahttiefe beim Einzelpuls Überlappstoß gewährleistet werden.The content of the thesis aims at the creation of ready-to-use technology solutions which bring about an increase in both technical availability and welding quality for industrially used Nd: YAG laser micro-welding systems. For this purpose, a new, multisensory diagnostic system for beam guidance and shaping was developed. Based on trained neural networks and fuzzy technology, robust tools for automatic process monitoring and process control could then be created. The final development of solutions for online control of the micro-welding process ensures that the error rate is minimized and that the depth of the weld seam is sufficient for the single pulse lap joint

Development of a continous casting monitoring system

Entwicklung eines Überwachungssystems für Strangguss – Kokillen Zusammenfassung In der vorliegenden Arbeit wird ein neues Überwachungskonzept für hydraulisch angetriebene Strangguss – Kokillen vorgestellt, das die bewährte thermische Überwachung von Kokillen um ein zu entwickelndes Überwachungsverfahren der Reibkräfte zwischen Kokille und Strang ergänzt. Anhand von Prüstandversuchen wurden verschiedene Ansätze zur Erfassung der Reibkraft bewertet. Die hierbei durchgeführten Untersuchungen zeigen, dass das Hystereseverfahren, das den Flächeninhalt der durch die Antriebskraft und den Hub aufgespannten Hysterese als Reibungsäquivalent nutzt, die gestellten Anforderungen an die quantitative Darstellung der Reibungsverhältnisse erfüllt und darüber hinaus als Indikator für weitere Anlagenfehler wie z.B. Lose im Antriebsstrang genutzt werden kann In einer anschließend durchgeführten Feldstudie in einer Stranggießanlage wurden die Veränderungen der Reibkraft, die mittels Hystereseauswertung gewonnen wurde, unter den unterschiedlichsten Prozessparametern untersucht. Zur Anlage eines repräsentativen Datenstammes von Reibkraftverläufen wurde ein Datenlogger programmiert und in der Stranggießanlage installiert. Der auf diese Weise generierte Datenstamm bildet die Grundlage eines Systementwurfes für ein kombiniertes Reibkraft / Temperatur - Überwachungssystem für hydraulisch angetriebene blattfedergelagerte Kokillen. Hierbei wurde das vom Anlagenbetreiber verwendete Regelgerüst zur Beurteilung der Kokillenwandtemperaturen in einen durch die Reibkraft und deren zeitlichen Ableitungen ergänzten Fuzzy – Klassifikator eingearbeitet. Die Entwicklung eines Neuro – Klassifikators, der radiale Basisfunktionen als Aktivierungsfunktionen verwendet, ermöglicht die Überwachung der mechanischen Komponenten von Blockkokillen, die nur durch einen Hydraulikzylinder angetrieben werden. Die durch die Zusammenführung entstehenden Synergieeffekte führen zu einer Verbesserung der Diagnosesicherheit. Durch die frühzeitige Detektion von Änderungen in den Reibungsverhältnissen zwischen Strang und Kokille können Kleber vermieden werden, die zur Abqualifikation der Brammenabschnitte führen. Die rechtzeitige Initiierung von Gegenmaßnahmen durch das Überwachungssystem erhöht die Produktivität der Stranggussanlage