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Sphärische Detektorflächen als Unterstützung der Produktentwicklung zur Datenanalyse im Rahmen des Digital Engineering

Die Bedeutung von Daten nimmt in allen Lebensbereichen eine immer größere Rolle ein. Diese Entwicklung kann ebenso in der Produktentwicklung und Produktentstehung beobachtet werden. Die Verknüpfung der virtuellen Produktentwicklung mit der durchgängigen und ganzheitlichen Datennutzung wird als «Digi...

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Main Author: Sprügel, Tobias
Format: Online
Language:German
Published: FAU University Press 2025
Subjects:
Produktionstechnik
Neuronales Netz
Maschinenbau
Ingenieurwissenschaften
Produktentwicklung
Maschinelles Lernen
Finite-Elemente-Methode
Datenanalyse
Convolutional Neural Network
thema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TG Mechanical engineering and materials::TGB Mechanical engineering
thema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TB Technology: general issues::TBC Engineering: general
thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UX Applied computing::UXT Computer applications in industry and technology
Online Access:ONIX_20251120T102856_9783961474769_33
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Summary:Die Bedeutung von Daten nimmt in allen Lebensbereichen eine immer größere Rolle ein. Diese Entwicklung kann ebenso in der Produktentwicklung und Produktentstehung beobachtet werden. Die Verknüpfung der virtuellen Produktentwicklung mit der durchgängigen und ganzheitlichen Datennutzung wird als «Digital Engineering» bezeichnet. Die Umsetzung des Digital Engineering geht mit einem starken Wandel und einer Veränderung der bisherigen Rollen der beteiligten Personen und der verwendeten Werkzeuge einher. Dabei gilt es, möglichst alle zur Verfügung stehenden Daten zu nutzen und diese Daten mittels Algorithmen des Maschinellen Lernens zu verarbeiten. In der Produktentstehung existieren zahlreiche Geometriedaten (z.B. CAD Modelle oder Messdaten) oder mit einer Geometrie verknüpfte Daten (z.B. numerische Simulationen und deren Ergebnisse). Im Rahmen der vorliegenden Dissertation wurde die Methode der sphärischen Detektorflächen entwickelt, welche es ermöglicht, beliebige Geometrien in eine einheitliche numerische Matrix zu überführen. Die entwickelte Methode kann ebenfalls genutzt werden, um Informationen, die mit der Geometrie verknüpft sind, in weitere dieser einheitlichen Matrizen umzuwandeln und so Algorithmen des Maschinellen Lernens zur Verfügung zu stellen. Das entwickelte Vorgehen wird anhand von drei unterschiedlichen Anwendungsbeispielen umgesetzt und es werden alle notwendigen Teilschritte detailliert beschrieben. Dies umfasst auch die Ableitung der sogenannten «DNA einer FE-Simulation».

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