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Jahresbericht 2022





               Zerstörungsfreie Prüfung und Online-Qualitätssicherung textiler Prozesse
               und Strukturen sowie Algorithmenentwicklung

               Non-destructive testing and online quality assurance of textile processes and
               structures as well as algorithm development




      •   Messung und Analyse von Prozess- und Produktparametern zur Qualität- und Produktivitäts-
          steigerung textiler Fertigungsprozesse / Measurement and analysis of process and product parameters for
          quality and productivity improvement of textile manufacturing processes
      •   Entwicklung und Anwendung von (robotergestützten) Messplätzen / Development and application of
          (robot-supported) measuring stations
      •   Entwicklung und softwaretechnische Umsetzung von Algorithmen u. a. zur Datenfilterung/
         -synchronisation/ -auswertung sowie zur Ansteuerung robotischer Systeme / Development and software
          implementation of algorithms for data filtering/synchronization/evaluation as well as for controlling robotic systems



               Am ITM werden textile Fertigungsprozesse mittels                         Eingabeschicht  Ausgabeschicht
               kommerziell verfügbarer sowie speziell entwickelter
               Messsysteme charakterisiert und Zusammenhänge
               zwischen Garn,- Prozess- und Produktparametern
               ermittelt. Ziel ist hierbei die bereits hochproduktiven
               textilen Verfahren noch weiter hinsichtlich gesteiger-                         Verdeckte Schicht
               ter Qualität und Produktivität zu befähigen. Diese
               Zusammenhänge werden je nach Komplexität mit-
               tels klassischer analytischer Mathematik oder mit-
               tels Methoden des Machine Learnings beschrieben.
               Auf Basis derartiger Erkenntnisse werden gezielte
               maschinenbauliche und steuerungs-/regelungstech-
               nische Anpassungen an der Maschinentechnik vor-
               genommen und der deren Wirksamkeit unter indus-
               trienahen Bedingungen bzw. in direkter Kooperation
               mit der Industrie nachgewiesen.                 Ermittlung der Beanspruchungsverteilung eines Rot-
                                                               orflügles auf Basis eines integrierten Sensornetzwer-
                                                               kes sowie einer echtzeitfähigen Signalanalyse mittels
                                                               künstlicher neuronaler Netze / Determination of the stress
                                                               distribution of a rotor blade based on an integrated sensor
                                                               network and a real-time signal analysis using artificial neu-
                                                               ral networks


                                                               Exemplarische zugehörige aktuelle FuE-Aktivitäten
                                                               umfassen hierbei:
                                                               •  Messtechnische Analyse, simulative Beschrei-
                                                                  bung und Verfahrensentwicklung des Hochleis-
                                                                  tungskettenwirkens,
                                                               •  Weiterentwicklung der Hochfrequenz-Wirbel-
                                                                  stromprüftechnik zur zerstörungsfreien Prüfung
                                                                  von CFK und CF-Halbzeugen mit dem Ziel einer
                                                                  tomografischen Komplettanalyse auch tieferlie-
                                                                  gender und verdeckter Eigenschaften und Fehl-
                                                                  stellen,
                                                               •  Algorithmische Echtzeitbeschreibung von Last-
                                                                  szenarien und Beanspruchungsprofilen von FKV
                                                                  und Textilmembranen auf Basis der Informatio-
                                                                  nen integrierter In-situ Sensornetzwerke (primär
               Messung der dynamischen Fadendehnungen im Ket-     mittels Methoden des Machine Learnings)
               tenwirkprozess mittels Hochgeschwindigkeitskamera /
               Measurement of dynamic yarn strains in the warp knitting   •  Vollautomatisierte Bahnplanung für robotische
               process by high speed camera                       Fertigungs- und Prüfanwendungen

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