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Original title:
Spatio-temporal optical flow methods for process analysis
Original subtitle:
Robust strain, strain rate, and crack propagation measurement in shear cutting
Translated title:
Räumlich-zeitliche optische Flussmethoden für die Prozessanalyse
Translated subtitle:
Robuste Messung von Dehnung, Dehnrate und Rissfortschritt beim Scherschneiden
Author:
Hartmann, Christoph
Year:
2020
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Maschinenwesen
Advisor:
Volk, Wolfram (Prof. Dr.)
Referee:
Volk, Wolfram (Prof. Dr.); van den Boogaard, Ton (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MAS Maschinenbau
Keywords:
process analysis, deformation analysis, optical flow, shear cutting, spatio-temporal
Translated keywords:
Prozessanalyse, Deformationsanalyse, optischer Fluss, Scherschneiden, räumlich-zeitlich
TUM classification:
FER 210d; FER 070d
Abstract:
Shear cutting is an important, economic, and sustainable manufacturing process for the separation of sheet materials. The formation of the cut surface and the properties of the shear affected zone define the process quality. For the required spatio-temporal process analysis, a test rig and hybrid deformation analysis were developed. Adapted digital image correlation algorithms combined with variational approaches from computer vision, optical flow methods, are employed for robust dynamic field a...     »
Translated abstract:
Das Scherschneiden ist ein wichtiges, wirtschaftliches und nachhaltiges Trennverfahren für Blechwerkstoffe. Die Ausbildung der Schnittfläche und die Eigenschaften der Schereinflusszone bestimmen die Prozessqualität. Für die erforderliche räumlich-zeitliche Prozessanalyse wurde ein Prüfstand und eine hybride Deformationsanalyse entwickelt. Angepasste digitale Bildkorrelationsalgorithmen, kombiniert mit Variationsansätzen aus der Computer Vision, optischen Flussverfahren, werden für robuste dynami...     »
Series:
Schriftenreihe Umformtechnik und Gießereiwesen
Series volume:
28
ISBN:
978-3-95884-066-9
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1555274
Date of submission:
26.08.2020
Oral examination:
22.12.2020
File size:
35271580 bytes
Pages:
230
Fulltext / DOI:
doi:10.14459/2021md1555274
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20201222-1555274-1-4
Last change:
07.09.2021
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