Browsing by Author "Scheid, Jonas"

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Effiziente Modellierung flexibler Robotersysteme zur Echtzeitsimulation am Beispiel eines Leichtbauroboters
(2025) Hoschek, Sebastian; Rodegast, Philipp; Gesell, Jakob; Scheid, Jonas; Fehr, Jörg
Die Echtzeitsimulation mechanischer Systeme und deren digitale Zwillinge gewinnen in der Industrie zunehmend an Bedeutung. Sie ermöglichen unter anderem die Optimierung von Steuerungsalgorithmen, die Vorhersage des Systemverhaltens und die Implementierung von Regelstrategien in der Automatisierungstechnik. Ein Industriepartner entwickelt derzeit einen mobilen Leichtbauroboter für den Einsatz im Logistikbereich, bei dem die hohe Flexibilität der Struktur zu elastischen Durchbiegungen führt. Um die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit des Roboters zu verbessern, ist eine präzise Modellierung dieser elastischen Effekte erforderlich. In dieser Arbeit werden zwei verschiedene Modellierungsansätze für die Echtzeitsimulation untersucht. Der erste basiert auf einer physikalischen White-Box-Modellierung als flexibles Mehrkörpersystem, wobei ein klassisches Finite-Elemente-Modell (FEM) durch Modellordnungsreduktion vereinfacht wird, um eine effiziente Berechnung zu ermöglichen. Der zweite Ansatz verwendet ein Finite-Segmente-Modell, das eine Parameteridentifikation erfordert, um eine realitätsgetreue Abbildung des Systemverhaltens zu gewährleisten. Beide Methoden werden auf den Leichtbauroboter angewendet und hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen. Wesentliche Kriterien sind dabei der Modellierungsaufwand, die Berechnungsgeschwindigkeit und die Genauigkeit der Simulationsergebnisse. Die Ergebnisse liefern eine Entscheidungsgrundlage zur Auswahl geeigneter Modellierungsmethoden in Echtzeitanwendungen.
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An improved development process of production plants using digital twins with extended dynamic behaviour in virtual commissioning and control : Simulation@Operations
(2023) Pfeifer, Denis; Scheid, Jonas; Kneifl, Jonas; Fehr, Jörg
The challenges in automation system development are driven by short development cycles and individualization along with resource‐constraints. State of the art solutions do not provide the necessary digital tools to apply model‐based methods in automation engineering to achieve higher performing systems. To overcome these issues this paper presents a novel approach to address some of the current challenges in automation systems development using digital twins with extended dynamic behaviour. The study underscores how dynamic models can be imported through standardised interfaces into virtual commissioning (VC) tools, improving the development process by effectively utilising domain‐specific expertise. The paper highlights how these digital twins enhance not only the VC process but can also be applied to model‐based control methods. Initial experiments showcase the utility of digital twins in calculating dynamic acceleration limits during trajectory planning of CNC control and enhancing feed‐forward control. Further, the importance of parameter identification in achieving accurate system models is stressed. The initial results are promising, and future work aims to combine these methods in an industrial application involving a newly developed, individual lightweight robot, demonstrating the potential for enhanced design, accelerated development, and resource efficiency in automation systems.