Aluminiumlegierungen der Gruppe EN AW-6xxx, die sich durch eine hohe Wärmeleitfähigkeit und ein transientes Prozessverhalten beim Laserstrahlschweißen auszeichnen, stellen für die Modellbildung zur stabilen Prozessregelung der Einschweißtiefe eine Herausforderung dar. Mit der Optischen Kohärenztomographie (OCT) steht ein robustes Messverfahren zur Bestimmung der Keyhole-Tiefe zur Verfügung. Die mit OCT erhaltene Prozess-antwort sowie ein Prozessmodell der Einschweißtiefe in Abhängigkeit von den Prozessparametern erlauben eine präzise und echtzeitfähige Prozessregelung. Das transiente Prozessverhalten der Einschweißtiefe kann mit Hilfe von Methoden des Maschinellen Lernens beschrieben werden. Mit Hilfe eines Beta-Variational-Autoencoders (Beta-VAE) wurde eine Methode zur Entwicklung eines generativen Modells zur Vorhersage des Verhaltens der Einschweißtiefe implementiert. Als bestimmende Prozessparameter wurden die Laserstrahlleistung, die Vorschubgeschwindigkeit und die Fokusposition relativ zur Blechoberfläche gewählt. Die tatsächliche Einschweißtiefe wurde aus metallogra-phischen Querschliffen auf der Grundlage von Blindschweißversuchen an der Aluminiumlegierung EN AW-6082 er-mittelt. Die experimentellen Ergebnisse bildeten die Datenbasis für einen ersten Test der Modellmethodik. Die Vor-hersage des Beta-VAE für den Testsatz ergab ein mittleres Fehlerquadrat (RMSE) von 0,2264 mm. Dies entspricht einem mittleren absoluten Fehler (MAPE) von 15,85 %.
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Aluminiumlegierungen der Gruppe EN AW-6xxx, die sich durch eine hohe Wärmeleitfähigkeit und ein transientes Prozessverhalten beim Laserstrahlschweißen auszeichnen, stellen für die Modellbildung zur stabilen Prozessregelung der Einschweißtiefe eine Herausforderung dar. Mit der Optischen Kohärenztomographie (OCT) steht ein robustes Messverfahren zur Bestimmung der Keyhole-Tiefe zur Verfügung. Die mit OCT erhaltene Prozess-antwort sowie ein Prozessmodell der Einschweißtiefe in Abhängigkeit von den...
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