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Kunststoffe 06/2018

Prozesseinrichtung durch maschinelles Lernen

Gezielte Wahl von Spritzgießparametern aus Simulationen und praktischen Versuchen

Prozesseinrichtung durch  maschinelles Lernen

Maschinelle Lernverfahren besitzen ein großes Potenzial in der Produktion – bislang existieren allerdings nur wenige konkrete Anwendungsbeispiele. Beim Spritzgießen ermöglichen maschinelle Lernverfahren eine objektive und gezielt optimierte Prozesseinstellung. Neuronale Netze und eine Kombination von Simulationen und Experimenten helfen dabei, möglichst schnell und unabhängig vom Erfahrungswissen des Einrichters geeignete Modelle zur Optimierung des Produktionsanlaufs zu finden.

Prof. Dr.-Ing. Christian Hopmann; Dr.-Ing. Matthias Theunissen; Jens Wipperfürth, M.Sc., ; Julian Heinisch, M.Sc.,

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Literaturhinweis

1 C. Fernandes, A.J. Pontes, J.C. Viana, A. Gaspar-Cunha: Modeling and Optimization of the Injection-Molding Process: A Review. In: Advances in Polymer Technology 21683 (2016), S. 1-21

2 S. Kashyap, D. Datta: Process parameter optimization of plastic injection molding: A review. In: International Journal of Plastics Technology 19 (2015), S. 1-18

3 M. Bichler: Prozessgrößen beim Spritzgießen. Beuth Verlag: Berlin, Wien, Zürich, 2012, ISBN 978-3-410-22778-6

4 N.C. Fei, N.M. Mehat, S. Kamaruddin: Practical Applications of Taguchi Method for Optimization of Processing Parameters for Plastic Injection Moulding: A Retrospective Review. In: ISRN Industrial Engineering Vol. 2013 (2013), S. 1-11

5 O. Schnerr-Häselbarth: Automatisierung der Online-Qualitätsüberwachung beim Kunststoffspritzgießen. Dissertation, 2000

6 P. Liedl, M. Friede, D. Fick: Softwaregestützte Optimierung des Prozessfensters bei attributiven Qualitätsmerkmalen. In: Kunststoffe 105 (2015), S. 40-42

7 J. Schultz, in: VDI (Ed.), VDI-Berichte 1282, GMA-Kongress ‚96, Mess- und Automatisierungstechnik, VDI-Verlag, Düsseldorf, 1996, pp. 733-742

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10 C. Hopmann, M. Theunissen, J. Heinisch: Von der Simulation in die Maschine - Objektivierte Prozesseinrichtung durch maschinelles Lernen, VDI Jahrestagung Spritzgießen, Baden-Baden, 2018

11 C. Hopmann, J. Wahle, M. Theunissen, J. Heinisch, P. Bibow, N. Lammert, F. Kessler: Flexibilisierung der Spritzgießfertigung durch Digitalisierung, Umdruck zum 29. Internationalen Kolloquium Kunststofftechnik, Aachen, 2018

Unternehmensinformation

Institut für Kunststoffverarbeitung IKV in Industrie und Handwerk an der RWTH Aachen

Seffenter Weg 201
DE 52074 Aachen
Tel.: 0241 80-93806
Fax: 0241 80-92262

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