Universität Stuttgart
Permanent URI for this communityhttps://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/1
Browse
Search Results
Item Open Access Wandelbare, echtzeitfähige Kommunikationsinfrastruktur für Cyber-Physische Produktionssysteme(Stuttgart : Fraunhofer Verlag, 2021) Prinz, Frederick; Verl, Alexander (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. mult.)Heutzutage agieren Unternehmen in einem immer volatileren Umfeld mit einem unmittelbaren Einfluss auf die Produktionssysteme. Um die Wandelbarkeit von zukünftigen Produktionssystemen zu verbessern wird daher eine Automation basierend auf Cyber-Physischen Systemen (CPS) angestrebt. Diese CPS-basierte Automation zeichnet sich durch eine einheitliche, wandelbare und echtzeitfähige Kommunikationsinfrastruktur aus. Stand heute existieren verschiedene Lösungsansätze mit unterschiedlichen Technologien zur Etablierung einer echtzeitfähigen Kommunikationsinfrastruktur. Diese Lösungen erfüllen allerdings die Anforderungen an eine zukünftige Kommunikationsinfrastruktur nur teilweise und stellen daher keine ganzheitliche Lösung dar. Insbesondere der Aspekt der Wandelbarkeit mit einer dynamischen Konfiguration von Echtzeitverbindungen zur Laufzeit wird heutzutage nur bedingt unterstützt. Dadurch wird die Vision einer CPS-basierten Automation und die Wandelbarkeit von zukünftigen Produktionssystemen allgemein eingeschränkt. Als Grundlage für eine CPS-basierte Automation wird in dieser Arbeit eine wandelbare, echtzeitfähige Kommunikationsinfrastruktur für zukünftige Produktionssysteme vorgestellt. Diese Kommunikationsinfrastruktur ermöglicht eine deterministische Kommunikation mit geringer Latenz und erfüllt die harten Echtzeitanforderungen in Produktionssystemen. Gleichzeitig wird die dynamische Konfiguration von Echtzeitverbindungen zur Laufzeit ermöglicht. Mit dem Fokus auf einer ganzheitlichen Lösung basiert die vorgestellte Kommunikationsinfrastruktur auf den drei wesentlichen Aspekten: Echtzeitkommunikation, Parametrierung und Netzwerkkonfiguration. Die Echtzeitkommunikation basiert auf der neuen IEEE Technologie Time-Sensitive Networking (TSN, IEEE 802.1). TSN ermöglicht eine einheitliche, herstellerunabhängige Kommunikationsbasis für den echtzeitkritischen und bestmöglichen Datenverkehr im Netzwerk. Dazu werden die erforderlichen TSN Mechanismen in die echtzeitfähigen Assets integriert und in einem TSN SDK (Software Development Kit) zusammengefasst. Zur einheitlichen Parametrierung der Echtzeitkommunikation wird das Konzept der echtzeitfähigen I4.0 Komponente vorgestellt. Das neue Konzept beschreibt ein echtzeitfähiges Asset mit einer sogenannten Verwaltungsschale, d.h. einer virtuellen digitalen Repräsentanz des Assets. Diese Verwaltungsschale spezifiziert die individuellen Fähigkeiten des Assets und beinhaltet zusätzliche Konfigurationsparameter für die Echtzeitkommunikation. Zur automatischen Konfiguration der Echtzeitverbindungen im Netzwerk wird ein zentraler SDN (Software-defined Networking) Controller erweitert. Dieser Controller etabliert dynamische, redundante und komplexe TSN Verbindungen zwischen verschiedenen echtzeitfähigen Assets zur Laufzeit. Dabei werden sowohl die TSN Switches in der Netzwerkinfrastruktur als auch die echtzeitfähigen Assets konfiguriert. Schließlich wird die Machbarkeit der neuen wandelbaren, echtzeitfähigen Kommunikationsinfrastruktur durch eine prototypische Implementierung gezeigt. Darauf aufbauend wird die Performance des neuen TSN SDKs evaluiert und die Integration ins Engineering beschrieben.Item Open Access A process-planning framework for sustainable manufacturing(2021) Reiff, Colin; Buser, Matthias; Betten, Thomas; Onuseit, Volkher; Hoßfeld, Max; Wehner, Daniel; Riedel, OliverProcess planning in manufacturing today focuses on optimizing the conflicting targets of cost, quality, and time. Due to increasing social awareness and subsequent governmental regulation, environmental impact becomes a fourth major aspect. Eventually, sustainability in manufacturing ensures future competitiveness. In this paper, a framework for the planning of sustainable manufacturing is proposed. It is based on the abstraction and generalization of manufacturing resources and part descriptions, which are matched and ranked using a multi-criteria decision analysis method. Manufacturing resources provide values for cost, quality, time and environmental impacts, which multiply with their usage within a manufacturing task for a specific part. The framework is validated with a detailed modeling of a laser machine as a resource revealing benefits and optimization potential of the underlying data model. Finally, the framework is applied to a use case of a flange part with two different manufacturing strategies, i.e., laser metal-wire deposition and conventional milling. The most influential parameters regarding the environmental impacts are the raw material input, the manufacturing energy consumption and the machine production itself. In general, the framework enabled the identification of non-predetermined manufacturing possibilities and the comprehensive comparison of production resources.Item Open Access EIPPM : the Executable Integrative Product-Production Model(2021) Schopper, Dominik; Kübler, Karl; Rudolph, Stephan; Riedel, OliverIn this paper, a combination of graph-based design and simulation-based engineering (SBE) into a new concept called Executable Integrative Product-Production Model (EIPPM) is elaborated. Today, the first collaborative process in engineering for all mechatronic disciplines is the virtual commissioning phase. The authors see a hitherto untapped potential for the earlier, integrated and iterative use of SBE for the development of production systems (PS). Seamless generation of and exchange between Model-, Software- and Hardware-in-the-Loop simulations is necessary. Feedback from simulation results will go into the design decisions after each iteration. The presented approach combines knowledge of the domain “PSs” together with the knowledge of the corresponding “product” using a so called Graph-based Design Language (GBDL). Its central data model, which represents the entire life cycle of product and PS, results of an automatic translation step in a compiler. Since the execution of the GBDL can be repeated as often as desired with modified boundary conditions (e.g., through feedback), a design of experiment is made possible, whereby unconventional solutions are also considered. The novel concept aims at the following advantages: Consistent linking of all mechatronic disciplines through a data model (graph) from the project start, automatic design cycles exploring multiple variants for optimized product-PS combinations, automatic generation of simulation models starting with the planning phase and feedback from simulation-based optimization back into the data model.Item Open Access Generation of reinforcement learning environments from machine-tool descriptions(2021) Krimstein, ViktorDue to the ever-increasing amount of available data, the technological advances for its processing, and in the context of Industry 4.0, research and industry are focusing on creating increasingly detailed digital twins. These aspire to transfer all the capabilities and attributes of their physical counterparts into the digital world. Digital Twins enable simulations of real production and manufacturing processes to be carried out, new approaches to be tested and, in turn, innovative conclusions to be drawn without having to take the risks that costly machines entail. In parallel, approaches from the fields of machine learning, artificial intelligence and reinforcement learning are finding continuously more applications in the manufacturing and robotics domains. Especially in the latter, OpenAI researchers achieved a breakthrough, namely the construction of a neural network that was trained to solve a Rubik’s cube by a robotic hand using reinforcement learning. For the implementation, appropriate simulation environments were used, in which the agent responsible for controlling the robotic arm could train and learn for an enormous amount of times in the simulation. However, the highly heterogeneous environment in the production environment makes it difficult to integrate reinforcement learning methodologies and create the necessary simulations. Researchers must spend a severe amount of their time implementing interfaces for specific machine-tool related components rather than working on the actual problem. It is exactly this issue that this thesis addresses. The goal of this master thesis is the empirical development of a methodology for the automatic generation of reinforcement learning simulation environments for machine-tools. Within the scope of the thesis, different requirements shall be collected by interviewing domain experts as potential end users, generalized and transferred into a software concept. Furthermore, the possibility of deducing and abstracting state and action spaces for reinforcement learning environments and agents from a given machine-tool description is to be investigated within the scope of this work. In addition, the concept to be developed should be machine-tool and platform-agnostic, as well as modular, so that subsequent research can be conducted upon the presented concept.Item Open Access Model selection and parameter optimization for cable-driven parallel robots(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2021) Miermeister, Philipp Reinhard; Pott, Andreas (PD Dr.-Ing)While various models, computation methods, and parameter identification schemes are proposed in the literature on CDPRs, a systematic analysis of the model selection process for CDPRs is missing. The answer to the question, which is the optimal model for a specific application, can only be provided by a concurrent consideration of the model structure together with its optimal parametrization. This must be done in the context of a distinct physical robot model which incorporates physical properties not present in the control model. This thesis investigates the effect of different modeling assumptions using a meta-model for the analysis of the position tracking accuracy and workspace. Focusing on safety critical real-time applications such as motion simulation with human-in-the loop control, constrained model complexity is essential for reliable and safe operation. The investigation starts with kinematics models that can be considered as minimal requirement for the operation of CDPRs and gradually increases model complexity to an elastostatic model which allows to deal with the inner tension state inherent to overconstrained CDPRs. Combining modeling and parameter optimization in the analysis together with a ground truth model allows to estimate the optimal performance which can be reached for a certain model class. This allows for an informed decision based on the estimated performance rating in context of the ground truth model. The experimental investigation and validation of the models is done on the Cable-Robot Simulator which was developed during this work. Results show the advantage of concurrent model building and optimization by comparing the prediction accuracy of optimized models of different complexity with the nominal model which is obtained by highly accurate laser-tracking measurements. With this approach the accuracy of a nominal model was improved from a mean position error of 39.8 mm and mean rotation error of 1.19 deg to a mean position error of 2.73 mm and rotation error of 0.11 deg for an optimal elastostatic model. Force predictions for the elastostatic model were improved from 2426 N for the nominal model to 582 N for the optimal model for a total force range of 9000 N. The main contribution to model accuracy is provided by an accurate estimate of the platform load and secondary by an accurate estimate of the system stiffness. Considering the CableRobot Simulator as highly representative for cable-driven parallel robots by means of architecture, scale, accuracy, and safety requirements, experimental results from this thesis should transfer well to other systems of this class.Item Open Access Experimental investigation into the implications of transmission errors for rack-and-pinion drives(2021) Steinle, Lukas; Lechler, Armin; Neubauer, Michael; Verl, AlexanderRack-and-pinion drives are the preferred option in the machine tool sector when long ranges of motion and high loads are involved. However, their shortcomings particularly include deficiencies in the achievable positioning and path accuracy. The backlash as one of the main issues is well described in the literature and numerous solutions to reduce its negative effects exist. In contrast, there is a lack of literature regarding the scientific and systematic analysis of the transmission errors in rack-and-pinion drives. In this paper, the displacements originating in the drive train of a system with industrial components are measured under different operating conditions. The observed transmission errors are thoroughly analyzed in no-load operation and their sources are discussed. Subsequent investigations show significant load-dependent alterations of the transmission errors and direction-dependent characteristics, the causes of which are explained. It is shown, that transmission errors negatively affect the path accuracy of position controlled drives, which is amplified by excitation of the machine structure in certain operating conditions. To address this issue, different error compensation concepts are presented.Item Open Access Reinforcement learning methods based on GPU accelerated industrial control hardware(2021) Schmidt, Alexander; Schellroth, Florian; Fischer, Marc; Allimant, Lukas; Riedel, OliverReinforcement learning is a promising approach for manufacturing processes. Process knowledge can be gained automatically, and autonomous tuning of control is possible. However, the use of reinforcement learning in a production environment imposes specific requirements that must be met for a successful application. This article defines those requirements and evaluates three reinforcement learning methods to explore their applicability. The results show that convolutional neural networks are computationally heavy and violate the real-time execution requirements. A new architecture is presented and validated that allows using GPU-based hardware acceleration while meeting the real-time execution requirements.Item Open Access Entwicklung eines thermografischen Verfahrens zur Defektdetektion bei Eisenbahnrädern(Stuttgart : Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, 2021) Getto, Sascha; Verl, Alexander (Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c.)Der Schienenverkehr ist nach wie vor eine der wichtigsten Transportarten weltweit. Auch für die Zukunft wird ein nach wie vor starkes Wachstum dieses Sektors erwartet. Die hierdurch steigenden Passagier- sowie Gütertransportzahlen mit dem damit verbundenen Anstieg der Schienenfahrzeuge und deren Fahrleistungen erfordern jedoch auch die Beschäftigung mit sicheren, zuverlässigen und leistungsfähigen Prüftechnologien, vor allem für sicherheitskritische Komponenten. Der Radsatz und das Rad selbst sind solche Schienenfahrzeugkomponenten, welche durch Defekte Ursache für gravierende Unfälle sein können. Für die Prüfung dieser Bauteile stehen seit langem verschiedene Methoden, mit ihren jeweiligen Vor- und Nachteilen, zur Verfügung. Die Radoberfläche, mit Defekten wie beispielsweise Rissen auf der Radlauffläche, werden heute größtenteils mit Hilfe der Magnetpulverprüfung untersucht. Diese etablierte Methode bringt jedoch einige Nachteile mit sich, wie einen im Allgemeinen großen, platzgreifenden Prüfaufbau, eine aufwendig durchzuführende Prüfung und eine schwierige Automatisierbarkeit. Entwicklungen der letzten Jahre bei den Verfahren der zerstörungsfreien Prüfung haben hierzu Alternativen hervorgebracht, welche eine effizientere und leistungsstärkere Bearbeitung dieser Prüfaufgabe ermöglichen könnten. Eine dieser neuen Prüfverfahren ist die induktiv angeregte Thermografie. In dieser Arbeit wird ein, auf diesem Verfahren aufbauendes, modernes Prüfsystem für die Radprüfung bei Schienenfahrzeugen entwickelt. Dieses soll mindestens die gleiche Leistung im Bezug auf Defektdetektionsraten wie die Magnetpulverprüfung aufweisen, bei gleichzeitig verbesserter Mobilität, Einsetzbarkeit in unterschiedlichen Prüfszenarien und kürzerer Prüfzeit. Die Entwicklung soll in einem prototypischen Demonstrator seine Umsetzung finden, um das Verfahren für eine zukünftige industrielle Anwendung vorzubereiten und dem zu erwartenden größeren Bedarf an Radprüfungen in Produktion und Wartung zu begegnen.Item Open Access Hybrid manufacturing of topology optimized machine tool parts through a layer laminated manufacturing method : practical validation using the example of a bearing block(2021) Helfesrieder, Nico; Neubauer, Michael; Lechler, Armin; Verl, AlexanderLoad-oriented lightweight structures are commonly designed based on topology optimization. For machine tool parts, they enable the reduction of moving masses and therefore increase the resource and energy efficiency of production systems. However, this usually results in complex part structures that are difficult or impossible to produce using conventional manufacturing methods. In this paper, a hybrid layer laminated manufacturing (LLM) method is proposed enabling manufacturing of topology-optimized machine tool parts. The method is referred to as hybrid, as the subtractive structuring of metal sheets is combined with the additive joining of the sheets by adhesive bonding. This enables enclosed inner cavities without support structures, which are used to approximate the optimal density distribution from a topology optimization via manufacturing. The proposed LLM method is validated on the basis of a bearing block of a ball screw feed drive. A experimental study in the time and frequency domain on a test rig confirms the principle suitability of the LLM method for the production of industrial applicable lightweight components.Item Open Access Prototypbasiertes Skill-Modell zur Programmierung von Robotern für kraftgeregelte Montageprozesse(Stuttgart : Fraunhofer Verlag, 2021) Nägele, Frank; Pott, Andreas (PD Dr.-Ing. habil.)Ausgehend von der Motivation, den Einsatz von Industrierobotern für Montageanwendungen zu erleichtern, wird in dieser Arbeit ein Skill-Modell zur Programmierung kraftgeregelter Montageprozesse konzipiert und demonstriert. Klassische Positions- und Bahnsteuerungen zielen auf das sequenzielle Anfahren abgespeicherter Zielpositionen mit hoher Geschwindigkeit und Wiederholgenauigkeit ab. Sie stoßen jedoch bei vielen Montageprozessen an ihre Grenzen, die stattdessen eine definierte Regelung der Fügekräfte erfordern und eine große Anzahl von Produktvarianten abdecken müssen. Skill-basierte Methoden wie der in dieser Arbeit verwendete iTaSC Formalismus erlauben es hingegen, Positions-, Geschwindigkeits- und Kraftregelung zu vereinen und durch eine werkstückzentrierte Modellierung Programme leicht an Varianten anzupassen. Es stellt sich allerdings die Frage, wie auf Basis eines solchen Formalismus eine umfangreiche Skill-Bibliothek erstellt werden kann, mit deren Skills sich eine große Vielzahl an Montageprozessen effizient realisieren lässt. Das vorgestellte pitasc Skill-Modell wird daher als Baukastensystem entworfen. Die elementaren Bausteine, aus denen sich Skills zusammensetzen, werden in die Teilaspekte Hardwareabstraktion, kinematische Modellierung, Aufgabenspezifikation mit Reglern und Stoppbedingungen sowie Koordination der einzelnen Skills mittels Statecharts aufgeteilt. Da jeder Baustein nur einen der Teilaspekte modelliert, wird seine Wiederverwendung erleichtert. Um nicht jeden Skill von Grund auf neu zusammensetzen und parametrieren zu müssen, können Skills mittels Komposition und prototypbasierter Vererbung auf bestehenden Skills aufbauen und diese wiederverwenden und erweitern. Die Modellierung erfolgt dabei in einem generischen Parameterbaum, der es erlaubt, die Methoden der Parametrierung, Komposition und Vererbung auf alle Arten von Parametern gleichermaßen anzuwenden – vom einfachen String über Bausteine und Skills bis hin zu ganzen Anwendungen. Zur einfachen Modellierung wird eine domänenspezifische Sprache vorgestellt. Anhand von zehn exemplarischen Montageanwendungen wird gezeigt, dass bereits eine kleine Anzahl an Skills die Basis für eine Vielzahl von industriellen Anwendungsfällen bilden kann und es sehr einfach ist, weitere Skills mittels vorhandener Bausteine zu erstellen. Die erreichbare Robustheit wird ebenso untersucht wie die Abbildung von Produktvarianten über Parameter und die Unabhängigkeit der Skills von den eingesetzten Robotern, Sensoren und Greifern.