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48,80 €ISBN 978-3-8440-2799-0Paperback220 Seiten57 Abbildungen297 g21 x 14,8 cmDeutschDissertation
Juni 2014
Martin Krauße
Aufwandsoptimierte Simulation von Produktionsanlagen durch Vergrößerung der Geltungsbereiche von Teilmodellen
Simulation konnte sich in größeren Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus im letzten Jahrzehnt etablieren. Sinkende Kosten für Rechentechnik und elektronische Datenspeicher sowie die steigende Leistungsfähigkeit von entsprechenden Softwaresystemen begünstigten diese Entwicklung. Im Bereich der dynamischen Simulation jedoch sind die abgeglichenen Teilmodelle weiterhin nur sehr lokal begrenzt gültig und die Prognosefähigkeit dieser Modelle beschränkt sich auf einen kleinen Bereich des Arbeitsraumes. Um dennoch globale Aussagen bezüglich des dynamischen Verhaltens zu erhalten, sind Modalanalyse-Messungen und Modellabgleiche an einer Vielzahl von Positionen im Arbeitsraum das probate Mittel. Für Unternehmen ist dies zwangsläufig mit hohen Kosten verbunden.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist deshalb die Erarbeitung einer Methode zum effektiveren Modellabgleich dynamischer Simulationsmodelle von Produktionsanlagen. Dabei soll ihr Geltungsbereich bei gleichbleibender Modellgüte vergrößert und damit ihre Prognosefähigkeit im Sinne der Vorhersagbarkeit des dynamischen Verhaltens gesteigert werden.
Zunächst wird hierzu ein Simulationsmodell aufgebaut, welches den Zugang zu seinen Modellparametern in geeigneter Weise gewährleistet. Als zweckmäßig wird der Aufbau eines mechanischen Mehrkörpermodells mittels der Bond-Graphen-Theorie erachtet. So können für alle betrachteten Positionen des Arbeitsraums dieselben dynamischen Bewegungsgleichungen verwendet werden und eine Differenzierung erfolgt allein durch Einsetzen der positionsspezifischen Werte in die Modellparameter der allgemeingültigen Gleichungen. So kann das dynamische Verhalten des Gesamtsystems effektiv und transparent analysiert werden. Als Maß für die Übereinstimmung von Simulation und Realität werden die gemessenen und die simulierten Nachgiebigkeitsfrequenzgänge am Tool Center Point der untersuchten Produktionsanlage verglichen. Um eine möglichst hohe Güte dieses Abgleichs zu erreichen, werden im Kern der Arbeit genetische Algorithmen zur Anpassung des Simulationsmodells an die Messdaten verwendet und zusammen mit den herkömmlichen, meist manuellen Verfahren bewertet. Hierbei zeigt sich, dass durch geeignete, physikalisch plausible Annahmen an die Steifigkeiten und Dämpfungen des Modells Parameterkonfigurationen gefunden werden können, die nicht nur an der Position des Abgleichs mit den Messdaten, sondern auch noch an den benachbarten Positionen das dynamische Verhalten hinreichend genau beschreiben. Basierend auf diesen Ergebnissen wird abschließend abgeschätzt, wie die Güte eines Teilmodells von dessen Größe des Geltungsbereichs abhängt und welchen wirtschaftlichen Nutzen Unternehmen daraus ziehen können.
Nach der zusammenfassenden Darstellung der Methode wird sie am Beispiel eines 6-Achs-Knickarmroboters validiert. Damit wird den immer größer werdenden Einsatzfeldern von Industrierobotern im Bereich spanender Bearbeitungsaufgaben z.B. im Flugzeugbau Rechnung getragen.
Ziel der vorliegenden Arbeit ist deshalb die Erarbeitung einer Methode zum effektiveren Modellabgleich dynamischer Simulationsmodelle von Produktionsanlagen. Dabei soll ihr Geltungsbereich bei gleichbleibender Modellgüte vergrößert und damit ihre Prognosefähigkeit im Sinne der Vorhersagbarkeit des dynamischen Verhaltens gesteigert werden.
Zunächst wird hierzu ein Simulationsmodell aufgebaut, welches den Zugang zu seinen Modellparametern in geeigneter Weise gewährleistet. Als zweckmäßig wird der Aufbau eines mechanischen Mehrkörpermodells mittels der Bond-Graphen-Theorie erachtet. So können für alle betrachteten Positionen des Arbeitsraums dieselben dynamischen Bewegungsgleichungen verwendet werden und eine Differenzierung erfolgt allein durch Einsetzen der positionsspezifischen Werte in die Modellparameter der allgemeingültigen Gleichungen. So kann das dynamische Verhalten des Gesamtsystems effektiv und transparent analysiert werden. Als Maß für die Übereinstimmung von Simulation und Realität werden die gemessenen und die simulierten Nachgiebigkeitsfrequenzgänge am Tool Center Point der untersuchten Produktionsanlage verglichen. Um eine möglichst hohe Güte dieses Abgleichs zu erreichen, werden im Kern der Arbeit genetische Algorithmen zur Anpassung des Simulationsmodells an die Messdaten verwendet und zusammen mit den herkömmlichen, meist manuellen Verfahren bewertet. Hierbei zeigt sich, dass durch geeignete, physikalisch plausible Annahmen an die Steifigkeiten und Dämpfungen des Modells Parameterkonfigurationen gefunden werden können, die nicht nur an der Position des Abgleichs mit den Messdaten, sondern auch noch an den benachbarten Positionen das dynamische Verhalten hinreichend genau beschreiben. Basierend auf diesen Ergebnissen wird abschließend abgeschätzt, wie die Güte eines Teilmodells von dessen Größe des Geltungsbereichs abhängt und welchen wirtschaftlichen Nutzen Unternehmen daraus ziehen können.
Nach der zusammenfassenden Darstellung der Methode wird sie am Beispiel eines 6-Achs-Knickarmroboters validiert. Damit wird den immer größer werdenden Einsatzfeldern von Industrierobotern im Bereich spanender Bearbeitungsaufgaben z.B. im Flugzeugbau Rechnung getragen.
Schlagwörter: Mehrkörpersimulation; Modellabgleich; Industrieroboter
Forschungsberichte aus dem wbk, Institut für Produktionstechnik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Herausgegeben von Prof. Dr.-Ing. Jürgen Fleischer, Prof. Dr.-Ing. Gisela Lanza und Prof. Dr.-Ing. habil. Volker Schulze, Karlsruhe
Band 184
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Am Langen Graben 15a
52353 Düren
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