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Ausgewählte Qualitätsmerkmale lassen sich bereits mithilfe künstlicher neuronaler Netze auf Grundlage von maschineninternen Daten aus der NC-Steuerung prozessparallel vorhersagen. Hierdurch kann der mit der Qualitätskontrolle verbundene Aufwand für Fräsprozesse reduziert werden. In diesem Beitrag wird der zugrundliegende Ansatz auf Rundheitsmerkmale erweitert sowie dessen Übertragbarkeit bei sich ändernden Randbedingungen geprüft.

zeitschrift für wirtschaftlichen fabrikbetrieb

Maschinelles Lernen zur Prädiktion der Bauteilqualität: Erweiterung eines Ansatzes zur merkmalsbasierten Qualitätsprädiktion durch künstliche neuronale Netze