Automatische Partitionierung komplexer kombinierter Geometrien durch Ganzheitliche Approximation
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Automatische Partitionierung komplexer kombinierter Geometrien durch Ganzheitliche Approximation

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Automatische Partitionierung komplexer kombinierter Geometrien durch Ganzheitliche Approximation

Über dieses Buch

Für die Auswertung von Maß-, Form- und Lageabweichungen sind die Messdaten in integrale geometrische Elemente zu partitionieren. Diese Partitionierung automatisch und reproduzierbar mit geringer Unsicherheit durchzuführen, ist bisher nicht universell gelöst. Einen Ansatz stellt hier die Ganzheitliche Approximation (GA) dar, welche die Messdaten modellbasiert partitioniert. Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, die GA für die Auswertung beliebig komplexer Geometriekombinationen zu erweitern, hinsichtlich Messunsicherheiten und Rechenzeiten zu charakterisieren und anhand zweier Schlüsselanwendungen zu validieren.Die erweiterte GA wurde für die automatische Geometrieprüfung von Mikrotiefziehwerkzeugen und für die Bestimmung (unbekannter) Verzahnungsparameter angewendet. Beide Anwendungen enthalten komplexe Geometrieelemente wie eine Ellipse oder eine ballige Evolvente und unterliegen Toleranzen im Mikrometerbereich. Varianzanalysen ergaben für simulierte Messdaten keine Anzeichen systematischer Einflüsse auf die Auswerteergebnisse der GA. Damit wurde die GA für beide Anwendungen verifiziert. Zur Validierung wurden Messdaten mit einem KMG erfasst, ausgewertet und mit Referenzwerten verglichen. Für die Auswertung der Ellipsenhalbachsen mit der GA wurden Standardunsicherheiten zwischen 0, 7 und 1, 2 µm abgeschätzt. Die mittleren quadratischen Abweichungen der Messdaten zu den approximierenden Ellipsen der GA und der Referenzsoftware betragen jeweils < 1 µm. Bei der Verzahnungsmessung weichen die Ergebnisse der GA maximal 0, 2 µm von den Referenzwerten ab. Mit der Erweiterung einer automatischen Erkennung von Ausreißern sind mit der GA prozessbegleitende 100 %-Prüfungen für über 240 Teile pro Minute möglich.

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Information

Verlag
Shaker
Jahr
2021
eBook-ISBN:
9783844080292
Auflage
1

Inhaltsverzeichnis