Berechnung Charakteristischer Spritzbild- Und Qualitätsmerkmale Beim Lackieren: - Einsatz Neuronaler Netze -

ISBN-13: 9783540650386 / Niemiecki / Miękka / 1998 / 151 str.

Pavel Svejda

Opis

Die vorliegende Dissertation entstand wahrend meiner Tatigkeit als wissenschaftli cher Mitarbeiter am Institut fOr Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb (IFF) der Uni versitat Stuttgart sowie am Fraunhofer-Institut fOr Produktionstechnik und Automati sierung (IPA) in Stuttgart. Herrn Prof. Dr. h.c.mult. Dr.-Ing. H.-J. Warnecke, dem Prasidenten der Fraunhofer Gesellschaft, danke ich besonders fur seine wohlwollende Unterstutzung und Forde rung, die zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen hat. Herrn Prof. Dr.-Ing. A. Goldschmidt bin ich fOr seine Sereitschaft zur Durchsicht des Manuskriptes, fOr die sehr wertvollen Hinweise, die sich daraus ergaben und fOr die Obernahme des Mitberichtes zum gror..en Dank verpflichtet. Daruber hinaus danke ich allen Mitarbeitern des Instituts fOr die anregende Kritik und Diskussion, insbesondere den Herren Dr. K. Melchior, Dipl.-Ing. D. Ondratschek, Dr.-Ing. J. Domnick, M. Obst und Dipl.-Ing. A. Scheibe. Mein besonderer Dank gilt Frau Dipl.-Ing. S. Knaupp fOr die Mitarbeit bei der Programmierung des neuronalen Netzes. Herrn Dipl.-Ing. T. Oberlander und Herrn Dipl.-Ing. (FH) S. Paustian danke ich fOr die Mithilfe bei der VersuchsdurchfOhrung. Zum Dank fOr die Motivation und die tatkraftige Unterstutzung, insbesondere bei der DurchfOhrung der Untersuchungen und Serechnungen, wid me ich das Such meiner Frau Manuela. Stuttgart, Juni 1998 Pavel Svejda Inhaltsverzeichnis Symbolverzeichnis ......................................................................... . 12 o Einleitung ....... ... .... ..... ............. ............. ...... ....... .... ........ ...... ............ 16 Aktueller Stand der industriellen Lackiertechnik ............................ . 19 2 Der Lackierproze am Beispiel der Automobil-Serienlackierung ... ."

Spis treści

1 Einleitung.- 2 Aktueller Stand der industriellen Lackiertechnik.- 2.1 Der Lackierprozeß am Beispiel der Automobil-Serienlackierung.- 2.2 Lackieren durch Zerstäuben.- 2.2.1 Zerstäubungsverfahren.- 2.2.2 Tropfendurchmesser und-Verteilungen.- 2.2.3 Spritzstrahlentstehung.- 2.2.4 Zerstäuber.- 2.3 Automation in der Lackiertechnik.- 2.4 Einflußgrößen auf die Spritzstrahl-, Spritzbild-und Qualitäts- merkmale.- 2.5 Berechnungsverfahren für Spritzstrahl-, Spritzbild- und Qualitätsmerkmale.- 2.5.1 Numerische Berechnungsverfahren.- 2.5.2 Berechnungsverfahren auf der Basis von statischen und dynamischen Spritzbildern.- 3 Grundlagen zur Berechnung charakteristischer Spritzbild- und Qualitätsmerkmale beim pneumatischen Spritzlackieren.- 3.1 Auswahl der Merkmale, Definitionen.- 3.1.1 Spritzbildmerkmale.- 3.1.2 Qualitätsmerkmale.- 3.1.3 Lackauftragswirkungsgrad.- 3.2 Regressionsverfahren.- 3.3 Neuronale Netze.- 3.3.1 Historische Entwicklung.- 3.3.2 Biologische Grundlagen.- 3.3.3 Grundlagen künstlicher neuronaler Netze.- 3.3.4 Verhalten einfacher neuronaler Netze, Definition des SFQ- Wertes.- 3.3.5 Anwendung neuronaler Netze.- 4 Experimentelle Untersuchungen zur Ermittlung der Parameterabhängigkeit der Spritzbild- und Qualitätsmerkmale beim pneumatischen Spritzlackieren.- 4.1 Parameterauswahl, Definition der Variationsbereiche.- 4.1.1 Methode der Standardeinstellungen, Regressionsverfahren.- 4.1.2 Statistische Versuchsplanung.- 4.1.3 Zusammenhang zwischen statischen und dynamischen Spritzbildern.- 4.2 Versuchsdurchführung und Meßtechnik.- 4.2.1 Versuchsaufbau.- 4.2.2 Versuchsbedingungen.- 4.2.3 Schichtdickenmeßtechnik.- 4.2.4 Ermittlung des Auftragswirkungsgrades.- 4.2.5 Ermittlung optischer Qualitätsmerkmale.- 4.3 Versuchsergebnisse.- 4.3.1 Einfluß der Prozeßparameter auf das Spritzbild und die Qualitätsmerkmale von Flächenbeschichtungen.- 4.3.2 Zusammenhang zwischen statischen und dynamischen Spritzbildern.- 5 Entwicklung eines neuronalen Netzes zur Berechnung der Spritzbild- und Qualitätsmerkmale beim pneumatischen Spritzackieren.- 5.1 Netzarchitektur, Programmbeschreibung.- 5.2 Netztraining.- 5.3 Berechnungen, Verifikation der Ergebnisse.- 5.3.1 Spritzbildmerkmale.- 5.3.2 Auftragswirkungsgrad und Qualitätsmerkmale.- 6 Regressionsverfahren zur Berechnung von Spritzbildmerkmalen.- 6.1 Programmstruktur und -ablauf.- 6.2 Berechnungen, Ergebnisse.- 7 Gegenüberstellung der eingesetzten Berechnungsverfahren.- 8 Anwendung der Berechnung charakteristischer Spritzbildmerkmale zur Bahnplanung für Beschichtungsautomaten.- 8.1 Programmstruktur.- 8.2 Bahnberechnung.- 8.3 Berechnung des Schichtdickenverlaufs einer Flächenlackierung, experimentelle Verifikation.- 8.3.1 Berechnungsalgorithmus.- 8.3.2 Experimentelle Verifikation der Berechnungen.- 8.4 Weitere Funktionen des Berechnungsprogramms.- 8.4.1 Auswertung von Meßdaten zur Ermittlung der Spritzbildmerkmale.- 8.4.2 Auswertung von Meßdaten zur Ermittlung von Kennlinien.- 9 Fehlerbetrachtungen.- 9.1 Versuchsdurchführung.- 9.2 Simulationsberechnungen.- 10 Anwendung des neuronalen Netzes bei der Hochrotationszerstäubung, Einsatzmöglichkeiten bei der Prozeßüberwachung.- 10.1 Anwendung des neuronalen Netzes bei der Hochrotationszerstäubung mit elektrostatischer Lackaufladung.- 10.1.1 Parameterauswahl.- 10.1.2 Versuchsdurchführung, Ergebnisse.- 10.1.3 Berechnungen, Verifikation.- 10.2 Einsatzmöglichkeiten des neuronalen Netzes bei der qualitäts- Prozeßüberwachung.- 11 Zusammenfassung und Ausblick.- 12 Literaturverzeichnis.- Lebenslauf.