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Originaltitel:
Defect evaluation with superimposed 3D thermo-tomography model
Originaluntertitel:
Automated 3D model generation and defect localisation of thermography measurement results on large components utilising an industrial robot and a laser system
Übersetzter Titel:
Defektauswertung mit überlagertem 3D-Thermotomographie modell
Übersetzter Untertitel:
Automatisierte 3D-Modellgenerierung und Defektlokalisierung von Thermografie-Messergebnissen an großen Bauteilen mit einem Industrieroboter und einem Lasersystem
Autor:
Dutta, Somen
Jahr:
2020
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Maschinenwesen
Betreuer:
Drechsler, Klaus (Prof. Dr.)
Gutachter:
Drechsler, Klaus (Prof. Dr.); Kupke, Michael (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
MAS Maschinenbau
TU-Systematik:
WER 440d
Kurzfassung:
In this work 3D-thermo-tomography model with the superimposed manufacturing and construction data for component evaluation was developed. In addition to the development of automated thermography end effector, the focus was set on the process development of 3D thermography. The industrial feasibility and accuracy of the developed 3D-thermography process were investigated on large aerospace structures. The superimposition of the 3D measurement results with the manufacturing data facilitates the ev...     »
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit wurde 3D-Thermo-Tomografie Modell mit den überlagerten Fertigungs- und Konstruktionsdaten zur Bauteilauswertung entwickelt. Neben der Entwicklung von automatisiertem Thermografie Endeffektor wurde der Schwerpunkt auf die Verfahrensentwicklung von 3D-Thermografie gelegt. Die Industrietauglichkeit und Genauigkeit der entwickelten 3D-Thermografie Verfahrens wurden an großen Luftfahrtstrukturen untersucht. Die Überlagerung der 3D Messergebnisse mit den Fertigungsdaten erleichtert de...     »
Serie / Reihe:
Lehrstuhl für Carbon Composites, Fakultät für Maschinenwesen, Technische Universität München
Bandnummer:
65
ISBN:
978-3-8439-4579-0
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1506804
Eingereicht am:
11.07.2019
Mündliche Prüfung:
15.05.2020
Dateigröße:
66307654 bytes
Seiten:
171
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20200515-1506804-1-5
Letzte Änderung:
13.11.2020
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