Virtuelle und experimentelle Methoden bei der Produktentwicklung einer Handhabungseinheit zur automatisierten Ablage technischer Textilien

Inhalt In diesem Beitrag wird die Kombination von virtuellen und experimentellen Methoden im Produktentwicklungsprozess am Beispiel einer Handhabungseinheit zur automatisierten Ablage technischer Textilien thematisiert. Um das Automatisierungspotenzial in den Fertigungsprozessen zum Aufbau von Faserverbundstrukturen zu erschließen, entwickelt das Institut für integrierte Produktentwicklung (BIK) seit längerem Handhabungseinheiten für technische Textilien. Eine automatisierte Fertigung soll die Reproduzierbarkeit und die Qualität von Bauteilen erhöhen, um z.B. den Beanspruchungen bei größer werdenden Rotorblättern von Windenergieanlagen gerecht zu werden. Ein weiteres Ziel der Automatisierung besteht in der Reduzierung von Prozesszeiten und Fertigungskosten, um den Fertigungsstandort Deutschland in Zukunft attraktiv zu gestalten. Die erfolgreiche Umsetzung der Produktentwicklung erfolgt am BIK unter kombinierter Anwendung von virtuellen und experimentellen Methoden. Insbesondere bei der Handhabung von technischen Textilien, deren biege- und schubweichen Materialeigenschaften nur mit hohem Aufwand in einer virtuellen Umgebung abgebildet werden können, ist das Durchführen von experimentellen Methoden bei komplex ablaufenden dynamischen Prozessen notwendig, um nicht vorhersehbares Materialverhalten zu identifizieren

Domain-invariant icing detection on wind turbine rotor blades with generative artificial intelligence for deep transfer learning

Wind energy’s ability to liberate the world from conventional sources of energy relies on lowering the significant costs associated with the maintenance of wind turbines. Since icing events on turbine rotor blades are a leading cause of operational failures, identifying icing in advance is critical. Some recent studies have utilized deep learning (DL) techniques to predict icing events with high accuracy by leveraging rotor blade images, but these studies only focus on specific wind parks and fail to generalize to unseen scenarios (e.g., new rotor blade designs). In this paper, we aim to facilitate ice prediction on the face of lack of ice images in new wind parks. We propose the utilization of synthetic data augmentation via a generative artificial intelligence technique—the neural style transfer algorithm to improve the generalization of existing ice prediction models. We also compare the proposed technique with the CycleGAN as a baseline. We show that training standalone DL models with augmented data that captures domain-invariant icing characteristics can help improve predictive performance across multiple wind parks. Through efficient identification of icing, this study can support preventive maintenance of wind energy sources by making them more reliable toward tackling climate change

Investigating the factors influencing the bridging of dry non-crimp fabric on a concave L-shaped mold in an automated draping process

Dry technical textiles tend to bridge when draping in concave areas or complex geometries such as internal corners. The extent of bridging is based on the spring-back of the textile. In this study, the value for the spring-back for dry technical textiles is defined and a method to quantify the spring-back value is proposed. An automated continuous draping process is presented based on manual lay-up and draping process of dry non-crimp fabrics (NCF) which is used in the production of rotor blade shells for wind turbine blades. This process provides the basis for the study of spring-back behaviors. Within this process, a triaxial NCF sample is manually laid-up on an L-shaped mold and then automatically draped onto the edge using a draping tool. A laser scanner records the draping result and bridging of the NCF sample. Test series show the influence of the process parameters such as drape speed and drape force on the spring-back behavior. For the draping process under consideration, quadratic dependencies of these factors on the spring-back could be determined

Virtuelle und experimentelle Methoden bei der Produktentwicklung einer Handhabungseinheit zur automatisierten Ablage technischer Textilien

Inhalt In diesem Beitrag wird die Kombination von virtuellen und experimentellen Methoden im Produktentwicklungsprozess am Beispiel einer Handhabungseinheit zur automatisierten Ablage technischer Textilien thematisiert. Um das Automatisierungspotenzial in den Fertigungsprozessen zum Aufbau von Faserverbundstrukturen zu erschließen, entwickelt das Institut für integrierte Produktentwicklung (BIK) seit längerem Handhabungseinheiten für technische Textilien. Eine automatisierte Fertigung soll die Reproduzierbarkeit und die Qualität von Bauteilen erhöhen, um z.B. den Beanspruchungen bei größer werdenden Rotorblättern von Windenergieanlagen gerecht zu werden. Ein weiteres Ziel der Automatisierung besteht in der Reduzierung von Prozesszeiten und Fertigungskosten, um den Fertigungsstandort Deutschland in Zukunft attraktiv zu gestalten. Die erfolgreiche Umsetzung der Produktentwicklung erfolgt am BIK unter kombinierter Anwendung von virtuellen und experimentellen Methoden. Insbesondere bei der Handhabung von technischen Textilien, deren biege- und schubweichen Materialeigenschaften nur mit hohem Aufwand in einer virtuellen Umgebung abgebildet werden können, ist das Durchführen von experimentellen Methoden bei komplex ablaufenden dynamischen Prozessen notwendig, um nicht vorhersehbares Materialverhalten zu identifizieren

Virtuelle und experimentelle Methoden bei der Produktentwicklung einer Handhabungseinheit zur automatisierten Ablage technischer Textilien

Inhalt In diesem Beitrag wird die Kombination von virtuellen und experimentellen Methoden im Produktentwicklungsprozess am Beispiel einer Handhabungseinheit zur automatisierten Ablage technischer Textilien thematisiert. Um das Automatisierungspotenzial in den Fertigungsprozessen zum Aufbau von Faserverbundstrukturen zu erschließen, entwickelt das Institut für integrierte Produktentwicklung (BIK) seit längerem Handhabungseinheiten für technische Textilien. Eine automatisierte Fertigung soll die Reproduzierbarkeit und die Qualität von Bauteilen erhöhen, um z.B. den Beanspruchungen bei größer werdenden Rotorblättern von Windenergieanlagen gerecht zu werden. Ein weiteres Ziel der Automatisierung besteht in der Reduzierung von Prozesszeiten und Fertigungskosten, um den Fertigungsstandort Deutschland in Zukunft attraktiv zu gestalten. Die erfolgreiche Umsetzung der Produktentwicklung erfolgt am BIK unter kombinierter Anwendung von virtuellen und experimentellen Methoden. Insbesondere bei der Handhabung von technischen Textilien, deren biege- und schubweichen Materialeigenschaften nur mit hohem Aufwand in einer virtuellen Umgebung abgebildet werden können, ist das Durchführen von experimentellen Methoden bei komplex ablaufenden dynamischen Prozessen notwendig, um nicht vorhersehbares Materialverhalten zu identifizieren

Identification of Machine Learning Relevant Energy and Resource Manufacturing Efficiency Levers

Machine learning (ML) can be a valuable tool for discovering opportunities to save energy and resources in manufacturing systems. However, the hype around ML in the context of Industry 4.0 in the past few years has led to blind usage of the approach, occasionally resulting in usage when another analysis approach would be better suited. The research presented here uses a novel matrix approach to address this lack of differentiation of when to best use ML for improving energy and resource efficiency in manufacturing, by systematically identifying situations in which ML is well suited. Seventeen generic levers for improving manufacturing energy and resource efficiency are defined. Next, a generic list of six manufacturing data scenarios for when ML is a good method of choice for analysis is created. This results in a comprehensive matrix in which each lever is evaluated along each ML scenario and given a point, providing a quantitative ML suitability score for each lever. The evaluation is conducted by drawing on past studies demonstrating whether ML is appropriate. Specifically, operation parameter and input material optimization, as well as intelligent maintenance, are the levers that score the highest and are thus identified to be most suitable for machine learning. The majority of the remaining levers is deemed to have low suitability for machine learning. This simple yet informative matrix can be used as a guideline in data-driven manufacturing energy and resource efficiency projects to provide an appraisal on the applicability of ML as the initial analysis tool of choice

Identification of Machine Learning Relevant Energy and Resource Manufacturing Efficiency Levers

Machine learning (ML) can be a valuable tool for discovering opportunities to save energy and resources in manufacturing systems. However, the hype around ML in the context of Industry 4.0 in the past few years has led to blind usage of the approach, occasionally resulting in usage when another analysis approach would be better suited. The research presented here uses a novel matrix approach to address this lack of differentiation of when to best use ML for improving energy and resource efficiency in manufacturing, by systematically identifying situations in which ML is well suited. Seventeen generic levers for improving manufacturing energy and resource efficiency are defined. Next, a generic list of six manufacturing data scenarios for when ML is a good method of choice for analysis is created. This results in a comprehensive matrix in which each lever is evaluated along each ML scenario and given a point, providing a quantitative ML suitability score for each lever. The evaluation is conducted by drawing on past studies demonstrating whether ML is appropriate. Specifically, operation parameter and input material optimization, as well as intelligent maintenance, are the levers that score the highest and are thus identified to be most suitable for machine learning. The majority of the remaining levers is deemed to have low suitability for machine learning. This simple yet informative matrix can be used as a guideline in data-driven manufacturing energy and resource efficiency projects to provide an appraisal on the applicability of ML as the initial analysis tool of choice

ProQualAI: A software to compute qualitative and quantitative product features in process industries using deep learning image processing algorithms

An open-source tool is introduced that provides an agile and extendable environment to meet the requirements of researchers and practitioners in developing deep learning image processing algorithms for capturing product quality features in industrial process environments. Here, we present a software called ProQualAI, whose processes were carefully studied, unified, and integrated to create a software consisting of two packages: One package is dedicated to statistical computations and the other one holds a framework as a graphical user interface. We expect that ProQualAI will support practitioners and researchers working on any industrial process where estimating and controlling product features play an essential role