Availability: Automatische Selektion von Mehrweggütern der Lebensmittel- und Getränkeindustrie mittels Neurostatistik

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adam_text	IMAGE 1 VERZEICHNISSE INHALTSVERZEICHNIS 1 EINLEITUNG 1 1.1 WISSENSCHAFTLICH-TECHNISCHE PROBLEMSTELLUNG 1 12 GETRAENKEABFIILLANLAGEN 3 1.2.1 AUFBAU UND FUNKTIONSWEISE VON GETRAENKEABFIILLANLAGEN 3 1.2.2 INSPEKTIONSMASCHINEN IN GETRAENKEABFIILLANLAGEN 7 1.2.3 INDUSTRIELLE ANFORDERUNGEN AN EINE KASTENINSPEKTIONSMASCHINE 10 1 J FORSCHUNGSZIEL 11 1.4 LOESUNGSWEG ZUR ERREICHUNG DES FORSCHUNGSZIELS 11 2 MATERIAL UND METHODEN 1 5 2.1 GETRAENKEKAESTEN 15 2 2 SCHWINGUNGSANALYSE ZUR STRUKTURANALYSE VON FESTKOERPERN 17 2.2.1 GRUNDLAGEN 17 2.2.2 ANWENDUNG DER SCHWINGUNGSANALYSE - STAND DER FORSCHUNG 19 2 3 MODELLERSTELLUNG UND NUMERISCHE SIMULATION 22 2.3.1 NUMERISCHE SIMULATION MIT FINITER ELEMENTE METHODE (FEM) 2 3 2.3.2 NUMERISCHE STRUKTURANALYSE UNTER VERWENDUNG DER FEM 2 6 2.3.3 DEFINITION DER VERSUCHSPARAMETER 28 2.3.4 SIMULATION VON SCHADENSFAELLEN 2 9 2.3.5 AUSWERTUNG FEM 35 2A DATENVORVERARBEITUNGSVERFAHREN (DVV) 36 2.4.1 FOURIER-ANALYSE 38 2.4.2 DATENKOMPRIMIERUNG 39 2.4.2.1 NUMERISCHE INTEGRATION NACH SIMPSON 39 2.4.2.2 HAUPTKOMPONENTENANALYSE 41 2.5 MUSTERERKENNUNG MIT HILFE KOGNITIVER ALGORITHMEN 44 2.5.1 KUENSTLICHE NEURONALE NETZE (KNN) 4 4 2.5.1.1 AUFBAU KUENSTLICHER NEURONALER NETZE 4 7 2.5.1.2 LERNVERFAHREN IN KUENSTLICHEN NEURONALE NETZWERKEN 51 2.5.2 ANWENDUNG DER NEURONALEN NETZE ZUR SCHADENSERKENNUNG 5 4 3 VERSUCHSANLAGEN Z U R KASTENINSPEKTION 5 9 3.1 FUNKTIONSMUSTER 1 - LABORANLAGE 59 3.1.1 AUFBAU VON FUNKTIONSMUSTER 1 6 0 3.1.2 ANLAGENSTEUERUNG VON FUNKTIONSMUSTER 1 6 4 3 2 FUNKTIONSMUSTER 2 - FELDVERSUCHSANLAGE 3.2.1 STOERENDE RANDBEDINGUNGEN IN RAUER FELDEBENE 65 65 HTTP://D-NB.INFO/1032406623 IMAGE 2 VERZEICHNISSE 3.2.2 AUFBAU VON FUNKTIONSMUSTER 2 6 7 3.2.3 ANLAGENSTEUERUNG VON FUNKTIONSMUSTER 2 71 4 VORSTELLUNG UND DISKUSSION D E R E R G E B N I S S E 7 3 74 7 4 7 7 7 7 78 7 9 80 81 8 3 8 5 86 88 8 9 91 9 3 95 9 7 4 2 ERGEBNISSE DER EXPERIMENTELLEN SCHWINGUNGSANALYSE 104 4.2.1 SCHWINGSPEKTREN 105 4.2.2 REPRODUZIERBARKEIT 111 4.2.3 EINGANGSDATEN FUER DIE KNN 113 4.2.4 VERWENDETE KNN 114 4.2.5 FUNKTIONSMUSTER 1 116 4.2.5.1 VERSUCHE IM LABOR 116 4.2.5.2 VERSUCHE AUF FELDEBENE 119 4.2.6 FUNKTIONSMUSTER 2 124 4.2.6.1 AUSWIRKUNG DER KNN-TOPOLOGIE AUF DIE PROGNOSEFAEHIGKEIT 126 4.2.6.2 AUSWIRKUNGEN DER DATENKOMPRIMIERUNG AUF DIE PROGNOSEFAEHIGKEIT 132 4.2.6.3 HAUPTKOMPONENTENANALYSE 134 5 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 1 5 0 6 ANHANG 1 5 6 6.1 ANHANG A 156 6.2 ANHANG B 158 6 3 ANHANG C 176 6.4 ANHANG D 179 7 LITERATUR 1 8 0 4.1 ERGEBNISSE DER NUMERISCHEN SIMULATION 4.1.1 EIGENMODEN 4.1.2 DEFINITION DER VERSUCHSPARAMETER FUER DIE NUMERISCHEN SIMULATIONEN 4.1.2.1 ANREGUNGSORTE 4.1.2.2 ANREGUNGSSIGNAL 4.1.2.3 FIXIERUNG DES GETRAENKEKASTENS 4.1.2.4 SIGNALERFASSUNG A U F DEM GETRAENKEKASTEN 4.1.3 NUMERISCHE SIMULATION DES SCHWINGUNGSVERHALTENS EINES GETRAENKEKASTENS 4.1.4 ERMITTLUNG DER BESTEN SENSORPOSITION IN ABHAENGIGKEIT VON ANREGUNGSSIGNAL UND FIXIERUNG 4.1.4.1 BRUCH DER GRIFFLEISTE - MODELLSCHADEN S01 4.1.4.2 BRUCH AN DER ECKE - MODELLSCHADEN S02 4.1.4.3 BRUECHE IM GEFACHE - MODELLSCHADEN S03 4.1.4.4 BRUECHE A M KASTENBODEN - MODELLSCHADEN S04 4.1.5 VERGLEICH DER MODELLSCHAEDEN 4.1.6 ERGEBNISSE DER NUMERISCHEN SIMULATIONEN MIT KASTENMODELL 1 4.1.6.1 UNTERSUCHUNG VERSCHIEDENER SCHADENSBILDER 4.1.6.2 VERGLEICH VERSCHIEDENER SIGNALERFASSUNGSPOSITIONEN
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