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C. Sulz, F. Stoop:
"Flottenlernen bei thermischer Fehlerkompensation für Werkzeugmaschinen";
Talk: Fertigungstechnisches Kolloquium ETH-Zürich, Hauptgebäude ETH Zürich, Hörsaal ML, F39 (invited); 2021-12-01.

Thermische Fehlerkompensation von Werkzeugmaschinen fördert eine nachhaltige Produktion. Die thermische, adaptive, lernende Steuerung (TALC) und maschinelle Lernverfahren sind die dafür notwendigen Grundlagen. Fleet-Learning ist eine Schlüssel-Ressource zur Entwicklung nachhaltiger Werkzeugmaschinenflotten in Bezug auf thermisch induzierte Werkzeugmaschinenfehler. Das Ziel ist die Integration jeder Werkzeugmaschine der Flotte in ein lernendes Netzwerk. Föderiertes Lernen mit einem zentralen Cloud-Server und dediziertem Edge Computing hält einerseits die Unabhängigkeit der einzelnen Werkzeugmaschine hoch und nutzt andererseits das Lernen der gesamten Flotte. Das skizzierte Konzept basiert auf dem TALC, kombiniert mit einer maschinenunabhängigen und maschinenspezifischen Charakterisierung und Kommunikation. Das vorgeschlagene System wird mit Umgebungsmessungen für zwei Werkzeugmaschinen desselben Typs validiert, von denen sich eine an der ETH Zürich und die andere an der TU Wien befindet.

Thermische Kompensation, Werkzeugmaschinen, Nullupunktspannsystem, Adaptives Lernen

https://publik.tuwien.ac.at/files/publik_298934.pdf