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Comparison of Taguchi Method and Robust Design Optimization (RDO) : by application of a functional adaptive simulation model for the robust product-optimization of an adjuster unit
(2015) Kemmler, Stefan; Fuchs, Alexander; Leopold, Tobias; Bertsche, Bernd
Current research and development have been trending towards approaches based on simulation and virtual testing. Industrial development processes for complex products employ optimization methods to ensure results are close to reality, simultaneously minimizing required resources. The results of virtual testing are optimized in accordance with requirements using optimization techniques. Robust Design Optimization (RDO) is one established approach to optimization. RDO is based on the identification of an optimal parameter set which includes a small variance of the target value as a constraint. Under most circumstances, this approach does not involve separate optimization of the target value and target variance. However, the basic strategy of the optimization approach developed by Taguchi is to first optimize the parameter sets for the target value and then optimize and minimize the target variance. According to an application example , the benefit of Taguchi's approach (TM) is that it facilitates the identification of an optimal parameter set of nominal values for technical feasibility and possible manufacturing. If an optimal parameter set is determined, the variance can be minimized under consideration of process parameters. This paper examines and discusses the differences between and shared characteristics of the robust optimization methods TM and RDO, and discusses their shortcomings. In order to provide a better illustration, this paper explains and applies both methods using an adjuster unit of a commercial vehicle braking system. A simulation model is developed including an appropriate work ow by applying optiSLang-modules.
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Ganzheitliche Datenerfassung für verbesserte Zuverlässigkeitsanalysen
(2012) Leopold, Tobias; Bertsche, Bernd (Prof. Dr.-Ing.)
Die Produktzuverlässigkeit stellt eine der wichtigsten Produktmerkmale dar, die weitestgehend während der Produktentstehung determiniert wird. Der darauf basierende Anspruch einer geringen Ausfallwahrscheinlichkeit von Produkten bedarf umfangreicher Zuverlässigkeitsanalysen während der Entwicklung und Herstellung eines Produkts. Der endgültige Nachweis, ob die Anstrengungen zur Erreichung und Sicherstellung der Produktzuverlässigkeit erfolgreich waren, kann abschließend erst während der Nutzungsphase des Produkts erfolgen. Somit muss der gesamte Produktlebenszyklus von Zuverlässigkeitsanalysen begleitet werden. Die Basis für aussagekräftige Zuverlässigkeitsanalysen sind, neben einer korrekten und zweckmäßigen Anwendung von Zuverlässigkeitsmethoden, die dafür notwendigen Zuverlässigkeitsdaten. Nur die Verbindung einer geeigneten Datenbasis mit bedarfsgerechten Analysemethoden erlaubt die Beantwortung wichtiger Fragestellungen der Zuverlässigkeitstechnik. Insbesondere die Zuverlässigkeitsdaten müssen dafür umfangreiche und teilweise sehr unterschiedliche Anforderungen erfüllen. Neben einer Anforderungsanalyse müssen deshalb die potentiell zur Verfügung stehenden Zuverlässigkeitsdaten untersucht und bewertet werden. Um eine Vergleichbarkeit der Bewertungen verschiedener Datenquellen sicherzustellen, wird im Rahmen dieser Arbeit ein Bewertungsmodell für Zuverlässigkeitsdatenquellen entwickelt und angewandt, das auf wichtigen Anforderungen und Eigenschaften von Zuverlässigkeitsdaten beruht. Da im Allgemeinen nur eine begrenzte Anzahl an Zuverlässigkeitsdatenquellen zur Verfügung steht bzw. realisiert werden kann, muss in Abhängigkeit der Aufgabenstellung eine ideale Kombination von Zuverlässigkeitsdatenquellen für anschließende Zuverlässigkeitsanalysen bereitgestellt werden. Dabei ist neben dem Nutzen der Datenquellen zusätzlich der Aufwand zu berücksichtigen, der für deren Verwendung entsteht. Unter Berücksichtigung der umfangreichen Zusammenhänge wird in dieser Arbeit ein modularer Aufbau einer ganzheitlichen Zuverlässigkeitsdatenerfassung entwickelt. Nur durch die Kombination von verschiedenen Datenquellen, die unterschiedliche Anforderungen von unternehmerischen Aufgabenstellungen erfüllen, kann eine sinnvolle Datenbasis für Zuverlässigkeitsanalysen geschaffen werden. Zusätzlich sind Aspekte der Unternehmensintegration zu berücksichtigen, die sich in einem zentralen Zuverlässigkeitsmanagement sowie der Prozess- und Projektverankerung widerspiegeln.
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Lebensdaueranalyse auf Basis von multidimensionaler Zuverlässigkeits- und Robust Design Simulation : integrale Betrachtung der robusten Zuverlässigkeit
(2017) Kemmler, Stefan; Dazer, Martin; Leopold, Tobias; Bertsche, Bernd
Konventionelle Methoden des Robust Design verfolgen größtenteils Ansätze zur Varianzbetrachtung, die potentiell über der Produkteinsatzzeit auftreten können. Daher geben diese Methoden keine genauen Informationen über das zeitlich funktionale Verhalten der sich verändernden Produkteigenschaften und -anforderungen sowie deren Lebensdauer. Um genaue Lebensdauerprognosen bezüglich dieser Funktionserfüllung zu beschreiben, ist eine kontinuierliche Merkmalsänderung in Form von sogenannten Degradationsmodellen von Vorteil. Diese werden im Allgemeinen durch reale Versuche mit einem hohen Grad an zeitlichem und kostenintensivem Aufwand durchgeführt. Für eine effizientere Ermittlung der Modelle sollten bereits in frühen Phasen des Produktentwicklungsprozesses, virtuelle Degradationsmodelle entwickelt werden. Durch die genaue Kennung von Funktionsausfällen über der Zeit können nicht nur Produkte zielgerichtet ausgelegt, sondern auch unnötige Ressourcen eingespart werden.
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Method for the development of a functional adaptive simulation model for designing robust products
(2014) Kemmler, Stefan; Dazer, Martin; Leopold, Tobias; Bertsche, Bernd
Products have to ensure their function under the inuence of internal and external noise factors in order to remain competitive in the current market. Therefore the step of designing robust products should be integrated in early stages of the Product Development Process (PDP). Robust products are developed using the Robust Design Method SMART (Systematic Method for Axiomatic Robustness-Testing). Thus far, SMART was applied and veri ed based on a simple mechanical machine element. In this paper, the method will be applied to a complex technical system. Additionally, the confict of aiming between the high e orts and the level of detail in the creation of a simulation model are discussed. This confict is brought about owing to the complex functionality of the design. In order to solve the conict, an approach is given for the creation of an adjusted simulation model. Short simulation times are an advantage for the analysis of parameters regarding robustness. The adaptive simulation model discussed in this paper is based on a exible and equation-based model, which is extended with local -structural-mechanical SUB-models for a more detailed analysis. This approach o ers the option of obtaining rst insights about the functionality of the product and the opportunity to complement the simulation model iteratively for the following design phases. This approach complements SMART on the one hand in the simulative design of robust design parameters and, on the other hand, in their reliability prediction in both the Parameter Design and Tolerance Design phase.
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Robust Design Methodology for the development of commercial vehicle braking systems
(2015) Kemmler, Stefan; Leopold, Tobias; Fricke, Jens; Bertsche, Bernd
Today’s product requirements demand an ever increasing functionality for the same space and usually the same number of components. Thereby, the quality, reliability and robustness of these products should be preserved or even be increased. This target conflict cannot be solved without compromises. The research community between the Institute of Machine Components (IMA), University of Stuttgart, and the Knorr-Bremse Systeme für Nutzfahrzeuge GmbH is seeking for new solutions for these challenges. The new approaches for designing robust and reliable products are being implemented directly in a current development project of an innovative Air Disc Brake (ADB). With “Systematic Method for Axiomatic Robustness-Testing” (SMART), reliability methods and the basic concept of Robust Design methodology are related to the Taguchi Method. SMART is based on three phases: System, Parameter and Tolerance Design; accordingly, the sample phases of VDA (Association of German Automotives) are used as milestones. In the System Design, SMART focuses on the decreasing complexity according to the functional dependences of the DPs, thus precluding early random failures. In the Parameter Design phase, SMART gives the developer an approach for modeling an adaptive simulation model (SIM-SMART). This model also enables the simulation of random and possible fatigue failures in addition to the nominally robust DPs. In the early stage of product development, reliability predictions are possible. In the iterative Tolerance Design phase, the final tolerance limits for robust and reliable products are defined with consideration of compromises in terms of costs, quality and technical feasibility. With the application of SMART, a design concept of a new generation of an ADB with less complexity is created. The extensive functions for flexible function studies are modeled with the objective of SIM-SMART. Accordingly to this model, parameter studies for determination of the nominal adjustment levels can be performed and their random and fatigue failures modeled. In conclusion, more accurate reliability test strategies are recommended using the definition of tolerance limits. The cost aspect and technical feasibility are also taken into account. So far, SMART has not been added to the iterative Tolerance Design phase. With this paper, the method is not only extended to this phase, but also sufficiently validated. In addition, SMART can predict and analyze random failures. With its three coherent and iterative phases, it is an as yet unpublished and unimplemented approach for designing even more robust and reliable products. Robust Design Methodology and reliability methods are fundamental building blocks for products with high quality requirements. SMART presents an approach to support the designing of robust, reliable, highly functional and innovative ADB.
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Systematisches Toleranz Design unter Berücksichtigung von Funktions- und Kostenaspekten nach der robusten Zuverlässigkeitsmethode SMAR²T
(2015) Kemmler, Stefan; Fuchs, Alexander; Leopold, Tobias; Bertsche, Bernd
Tendenzen für heutige Herausforderungen zur effizienten Produktentwicklung verlagern sich in Richtung von simulativ gestützten virtuellen Herangehensweisen. Hierfür werden in der industriellen Entwicklung komplexer Produkte zunehmend Methoden angewandt, die unter Einsparung von notwendigen Ressourcen umfassende realitätsnahe Ergebnisse liefern. Diese Ergebnisse werden zielgerichtet an die jeweilige Anforderung unter Berücksichtigung deren Robustheit, technische Realisierbarkeit sowie Kosten bezüglich variierender Toleranzeinstellungen, optimiert. Zur Veranschaulichung der methodischen Vorgehensweise zum Gestalten robuster und zuverlässiger Produkte unter Berücksichtigung von Funktions- und Kostenaspekten wird die Vorgehensweise zur Bestimmung eines Kostenmodells im Toleranz Design nach SMAR²T (Systematic Method for Axiomatic Robust Reliability-Testing Method) anhand eines einfachen technischen Systems (Überlastkupplung) diskutiert.