Automatische Selektion von Mehrweggütern der Lebensmittel- und Getränkeindustrie mittels Neurostatistik:
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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
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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
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81
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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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