Posenabhängige strukturmodelle durch modernen algorithmen des maschinellen lernens datenbasierte modellierung von fräsrobotern

Maximilian Busch, Thomas Semm, Michael Zäh

Publikation: Beitrag in FachzeitschriftArtikelBegutachtung

Abstract

Industrial robots are increasingly used for milling applications of large workpieces due to their large working area. However, dynamic instabilities during the process limit their productivity. Thus, machine learning methods are becoming increasingly popular for deriving system models from experimental data. The Institute for Machine Tools and Industrial Management (iwb) at the Technical University of Munich is developing methods to fuse simulation data and experimental data using machine learning methods to model the structural dynamics of milling robots.

Titel in ÜbersetzungData-driven models of milling robots – modelling the pose-dependency of the structural dynamics using modern algorithms for machine learning
OriginalspracheDeutsch
Seiten (von - bis)624-628
Seitenumfang5
FachzeitschriftWT Werkstattstechnik
Jahrgang110
Ausgabenummer9
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2020

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Posenabhängige strukturmodelle durch modernen algorithmen des maschinellen lernens datenbasierte modellierung von fräsrobotern“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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