Thema

Title: Einsatz Neuronaler Netze zur Dynamikbeschreibung
Type:
  • Study thesis
  • Master thesis
  • Bachelor thesis
Advisor:
Status: available

Background

Ob Gesichtserkennung oder personalisierte Werbung, neuronale Netzwerke gewinnen zunehmend an Bedeutung im Alltag. Ihre Fähigkeit, Muster zu erkennen und sich selbst zu verbessern, machen sie zudem zu einer attraktiven Alternative zu bestehenden industriellen Standards.  So lassen sich sogar technische Systeme beschreiben, die aufgrund ihrer komplexen Zusammenhänge oder stark nichtlinearer Parameter schwer zu modellieren sind.

Problem

Das meist posenabhängige Dynamikverhalten großer Maschinenstrukturen kann durch ein Finite-Elemente-Modell abgebildet werden. Zur genauen Parametrierung der dafür notwendigen Differentialgleichungssysteme müssen die Eigenmoden experimentell ermittelt werden. Dieses Vorgehen ist mit großem Aufwand verbunden und fehleranfällig.

Im Gegensatz dazu verspricht der Einsatz eines neuronalen Netzwerkes eine höhere Effizienz. Ziel dieser Arbeit ist es daher, ein neuronales Netzwerk zu entwickeln, das für eine gegebene Position einer Leichtbaukonstruktion die dominante Schwingungsrichtung sowie deren Frequenz ausgibt. Diese Daten sollen als Führungsgröße des Positionsreglers dienen. Die notwendigen Trainingsdaten liegen bereits in Form von reellen Messdaten und auch als Simulationsdaten vor.

Task

Zuerst muss die Architektur des Netzwerkes festgelegt werden, woraufhin dieses in Matlab/Simulink umgesetzt wird. Für das Einlernen der Trainingsdaten muss eine Versuchsreihe konzipiert werden. Zur Auslegung der Versuchsreihen stehen sowohl ein Simulationsmodell zur Messdatengenerierung sowie experimentelle Messungsergebnisse zur Verfügung. Abschließend soll die Funktionsweise des Netzwerkes validiert und bewertet werden.

Prerequisites

  • Verständnis und Wissen über mechanische Systeme
  • Verständnis und Wissen über neuronale Netzwerke
  • Kenntnisse in Matlab/Simulink

Acquired skill

  • Entwicklung und Einsatz neuronaler Netzwerke in industriellem Umfeld
  • Umgang mit industrieller Steuerungstechnik