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Lehrveranstaltungen
Intelligente Systeme (Seminar)
Dozent/in: Anthimos Georgiadis
Termin:
wöchentlich | Donnerstag | 10:15 - 11:45 | 14.10.2019 - 31.01.2020 | C 6.321 Seminarraum
Inhalt: 1. Intelligente Datenüberwachung zur rechtzeitigen Instandhaltung einer Wälzlageranlage im Cloud-System MindSphere: Ziel ist, ein bestehendes Hardware-System mit der Cloud zu vernetzen. Dort können Daten erfasst und überwacht, anschließend ausgewertet und in nützliche Informationen umgewandelt werden, welche die Effektivität und Lebensdauer des gesamten Systems erhöhen. Mit der Lösung lassen sich Vibrationsdaten aus einer Wälzlageranlage messen und Überlastungen entgegenwirken. Auf diesem Weg kann jede wichtige Veränderung und Fehlentwicklung im laufenden Betrieb frühzeitig erkannt und behoben werden. Wird ein entstehender Schaden früh genug erkannt, ist ein rechtzeitiges Reagieren möglich. Dies führt zur Reduzierung von unerwarteten Ausfällen und ungeplanten Stillständen. In Zukunft kann durch Analyse der Daten der Zeitpunkt der nächsten Wartung vorausgerechnet werden (predictive Maintenance). Mithilfe von Matlab oder ähnlichen Tools sollen zuerst die Vibrationsmessungen korrekt gefiltert werden, um später ein intelligentes Modell zur Vorhersage und frühzeitigen Fehlererkennung von Wälzlagerschäden zu entwickeln. Anschließend folgt die Integration des Modells in der MindSphere, um ein Echtzeit- Predictive Maintenance System zu erstellen. 2. Modular programming based ARDUINO ENGINEERING KIT MATLAB and Simulink jointly support the new Arduino platform. Built-in libraries in MATLAB and Simulink offer good hardware supports on the Arduino board. The Arduino Engineering kit includes three cutting-edge Arduino-based projects: Self-Balancing Motorcycle, Mobile Rover and Whiteboard Drawing Robot. Self-Balancing Motorcycle This motorcycle will maneuver on its own on various terrains and remain upright using a flywheel for balance. Mobile Rover This vehicle can navigate between given reference points, move objects with a forklift and much more. Whiteboard Drawing Robot This amazing robot can take a drawing it’s given and duplicate it on a whiteboard. In this project, you need to: - Connect MATLAB and Simulink to the Arduino MKR1000 and read/write data from connected sensors (encoders, IMU, hall sensor) and actuators (DC motors, servo motor); - Analyze and visualize data from Arduino - Apply custom algorithms for complex math operations, image processing, and PID control - Build and run a working Arduino application from a Simulink model Reference link: https://store.arduino.cc/arduino-engineering-kit 3. Omnidirectional vision systems and neural networks. Omnidirectional vision systems can provide images with 360 degree fields of view, which means much richer objects could be observed without changing CCD size. Based on omnidirectional images, a state of art neural network model could be used for understanding the content of images. For this study: - Understanding the characteristic of the omnidirectional image - Utilizing the state of art neural network to localize a target object - Try to have a sematic segmentation for an omnidirectional image based on deep neural network 4. Material characterization and new joining technologies. The tongue and groove joint is widely used for strong join of two flat pieces. In this case, we focus on the adhesively bonded tongue and groove joints for automotive applications. The following techniques or tools possibly applied: - Tensile test on the universal tensile testing machine. - Computer model and simulation of the test (FEM based, using ANSYS/ABAQUS or other). - Joint stress analysis and model improvement 5. Conception and implementation of a dynamic mapping (SLAM algorithm) Based on 3D image data of a time-of-flight camera, which estimates the position in the room and (incrementally) can create a map of the room. Existing algorithms (SLAM algorithms) will be examined for their suitability, adapted and / or new approaches developed. 6. Quality assurance, 6 sigma and zero defect manufacturing. The reduction of losses needs extensive quality control. Students will elaborate the basics of quality management and methods for manufacturing towards zero defects. 7. Measurement and testing for metal-based additive manufacturing. Topography of surfaces generated in metal additive manufacturing. 8. Topics proposed by the students. Every participant can propose a relevant topic for study. Die Projektarbeiten könnten auch in eine Masterarbeit führen.