Skip to main content

2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Mechanik 4.0. Künstliche Intelligenz zur Analyse mechanischer Systeme

verfasst von : Arnd Koeppe, Daniel F. Hesser, Marion Mundt, Franz Bamer, Bernd Markert

Erschienen in: Handbuch Industrie 4.0: Recht, Technik, Gesellschaft

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Zusammenfassung

Die Digitalisierung der Industrie im Rahmen von „Industrie 4.0“ umfasst vier Standbeine: Vernetzung, Informationstransparenz, Dezentrale Entscheidungen und Technische Assistenz (Hermann et al. 2016). Insbesondere die Fähigkeit Entscheidungen dezentral – basierend auf relevanten Informationen – zu fällen und die Bereitstellung informierter, digitaler Assistenzsysteme benötigen Methoden zur Analyse physikalischer Systeme. Die Analyse physikalischer Systeme in der Industrie ist ein klassisches Anwendungsgebiet der Mechanik und erfordert genaue Messungen, Beschreibungen und Interpretationen der Zustände mechanischer Systeme. In einer neuen Mechanik 4.0 werden Methoden der Künstlichen Intelligenz eingsetzt, um das Verhalten mechanischer Systeme zu beschreiben und deren Zustände zu interpretieren. Dadurch können numerische Simulationsverfahren beschleunigt, dynamisches Verhalten vorhergesagt und Zustände von Strukturen überwacht werden.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Literatur
Zurück zum Zitat Bathe K-J (1996) Finite element procedures. Prentice Hall, Englewood Cliffs Bathe K-J (1996) Finite element procedures. Prentice Hall, Englewood Cliffs
Zurück zum Zitat Bishop CM (1995) Neural networks for pattern recognition. Clarendon Press, Oxford Bishop CM (1995) Neural networks for pattern recognition. Clarendon Press, Oxford
Zurück zum Zitat Curie J, Curie P (1880) Development, via compression, of electric polarization in hemihedral crystals with inclined faces. Bulletin de la Societe de Minerologique de France 3:90–93 Curie J, Curie P (1880) Development, via compression, of electric polarization in hemihedral crystals with inclined faces. Bulletin de la Societe de Minerologique de France 3:90–93
Zurück zum Zitat Curie J, Curie P (1881) Contractions and expansions produced by voltages in hemihedral crystals with inclined faces. Comptes Rendus 93:1137–1140 Curie J, Curie P (1881) Contractions and expansions produced by voltages in hemihedral crystals with inclined faces. Comptes Rendus 93:1137–1140
Zurück zum Zitat Ehlers W, Markert B (2001) A linear viscoelastic biphasic model for soft tissues based on the theory of porous media. J Biomech Eng 123:418–424CrossRef Ehlers W, Markert B (2001) A linear viscoelastic biphasic model for soft tissues based on the theory of porous media. J Biomech Eng 123:418–424CrossRef
Zurück zum Zitat Ehlers W, Karajan N, Markert B (2009) An extended biphasic model for charged hydrated tissues with application to the intervertebral disc. Biomech Model Mechanobiol 8:233–251CrossRef Ehlers W, Karajan N, Markert B (2009) An extended biphasic model for charged hydrated tissues with application to the intervertebral disc. Biomech Model Mechanobiol 8:233–251CrossRef
Zurück zum Zitat Goodfellow I, Bengio Y, Courville A (2016) Deep learning. MIT Press, Cambridge, MA Goodfellow I, Bengio Y, Courville A (2016) Deep learning. MIT Press, Cambridge, MA
Zurück zum Zitat Heidling E, Meil P, Neumer J, Porschen-Hueck S, Schmierl K, Sopp P, Wagner A (2019) Ingenieurinnen und Ingenieure für Industrie 4.0, Impuls. IMPULS-Stiftung für den Maschinenbau, den Anlagenbau und die Informationstechnik. München Heidling E, Meil P, Neumer J, Porschen-Hueck S, Schmierl K, Sopp P, Wagner A (2019) Ingenieurinnen und Ingenieure für Industrie 4.0, Impuls. IMPULS-Stiftung für den Maschinenbau, den Anlagenbau und die Informationstechnik. München
Zurück zum Zitat Hermann M, Pentek T, Otto B (2016) Design Principles for Industrie 4.0 Scenarios. In: 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). Presented at the 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), S 3928–3937. https://doi.org/10.1109/HICSS.2016.488 Hermann M, Pentek T, Otto B (2016) Design Principles for Industrie 4.0 Scenarios. In: 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS). Presented at the 2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), S 3928–3937. https://​doi.​org/​10.​1109/​HICSS.​2016.​488
Zurück zum Zitat Hornik K, Stinchcombe M, White H (1989) Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Netw 2:359–366CrossRef Hornik K, Stinchcombe M, White H (1989) Multilayer feedforward networks are universal approximators. Neural Netw 2:359–366CrossRef
Zurück zum Zitat Javadi AA, Tan TP, Elkassas ASI (2009) Intelligent finite element method and application to simulation of behavior of soils under cyclic loading. In: Abraham A, Hassanien A-E, Snášel V (Hrsg) Foundations of computational intelligence. Studies in computational intelligence, Bd 5. Springer, Berlin/Heidelberg, S 317–338 Javadi AA, Tan TP, Elkassas ASI (2009) Intelligent finite element method and application to simulation of behavior of soils under cyclic loading. In: Abraham A, Hassanien A-E, Snášel V (Hrsg) Foundations of computational intelligence. Studies in computational intelligence, Bd 5. Springer, Berlin/Heidelberg, S 317–338
Zurück zum Zitat LeCun Y, Bottou L, Geneviève BO, Klaus-Robert M (2012) Efficient BackProp. In: Grégoire M, Geneviève BO, Klaus-Robert M (Hrsg) Neural networks: tricks of the trade, Lecture Notes in Computer Science. Springer, Berlin/Heidelberg, S 9–48 LeCun Y, Bottou L, Geneviève BO, Klaus-Robert M (2012) Efficient BackProp. In: Grégoire M, Geneviève BO, Klaus-Robert M (Hrsg) Neural networks: tricks of the trade, Lecture Notes in Computer Science. Springer, Berlin/Heidelberg, S 9–48
Zurück zum Zitat Markert B (2005) Porous media viscoelasticity with application to polymeric foams. Report/Universität Stuttgart, Institut für Mechanik (Bauwesen), Lehrstuhl II. Glückauf, Essen Markert B (2005) Porous media viscoelasticity with application to polymeric foams. Report/Universität Stuttgart, Institut für Mechanik (Bauwesen), Lehrstuhl II. Glückauf, Essen
Zurück zum Zitat Markert B (2007) A constitutive approach to 3-d nonlinear fluid flow through finite deformable porous continua. Transp Porous Media 70:427–450CrossRef Markert B (2007) A constitutive approach to 3-d nonlinear fluid flow through finite deformable porous continua. Transp Porous Media 70:427–450CrossRef
Zurück zum Zitat Russell SJ, Norvig P, Davis E (2010) Artificial intelligence: a modern approach. Prentice Hall series in artificial intelligence, 3. Aufl. Prentice Hall, Upper Saddle River Russell SJ, Norvig P, Davis E (2010) Artificial intelligence: a modern approach. Prentice Hall series in artificial intelligence, 3. Aufl. Prentice Hall, Upper Saddle River
Zurück zum Zitat Schölkopf B, Smola AJ, Scholkopf MD of the M.P.I. for B.C. in T.G.P.B., Bach F (2002) Learning with kernelsl regularization, optimization, and beyond. MIT Press, Cambridge, MA Schölkopf B, Smola AJ, Scholkopf MD of the M.P.I. for B.C. in T.G.P.B., Bach F (2002) Learning with kernelsl regularization, optimization, and beyond. MIT Press, Cambridge, MA
Zurück zum Zitat Silver D, Huang A, Maddison CJ, Guez A, Sifre L, van den Driessche G, Schrittwieser J, Antonoglou I, Panneershelvam V, Lanctot M, Dieleman S, Grewe D, Nham J, Kalchbrenner N, Sutskever I, Lillicrap T, Leach M, Kavukcuoglu K, Graepel T, Hassabis D (2016) Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature 529:484–489. https://doi.org/10.1038/nature16961CrossRef Silver D, Huang A, Maddison CJ, Guez A, Sifre L, van den Driessche G, Schrittwieser J, Antonoglou I, Panneershelvam V, Lanctot M, Dieleman S, Grewe D, Nham J, Kalchbrenner N, Sutskever I, Lillicrap T, Leach M, Kavukcuoglu K, Graepel T, Hassabis D (2016) Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature 529:484–489. https://​doi.​org/​10.​1038/​nature16961CrossRef
Zurück zum Zitat Silver D, Schrittwieser J, Simonyan K, Antonoglou I, Huang A, Guez A, Hubert T, Baker L, Lai M, Bolton A, Chen Y, Lillicrap T, Hui F, Sifre L, van den Driessche G, Graepel T, Hassabis D (2017) Mastering the game of Go without human knowledge. Nature 550:354–359. https://doi.org/10.1038/nature24270CrossRef Silver D, Schrittwieser J, Simonyan K, Antonoglou I, Huang A, Guez A, Hubert T, Baker L, Lai M, Bolton A, Chen Y, Lillicrap T, Hui F, Sifre L, van den Driessche G, Graepel T, Hassabis D (2017) Mastering the game of Go without human knowledge. Nature 550:354–359. https://​doi.​org/​10.​1038/​nature24270CrossRef
Zurück zum Zitat Williams RJ (1992) Training recurrent networks using the extended Kalman filter. In: [Proceedings 1992] IJCNN International Joint Conference on Neural Networks. Presented at the [Proceedings 1992] IJCNN International Joint Conference on Neural Networks, S 241–246, vol. 4. https://doi.org/10.1109/IJCNN.1992.227335 Williams RJ (1992) Training recurrent networks using the extended Kalman filter. In: [Proceedings 1992] IJCNN International Joint Conference on Neural Networks. Presented at the [Proceedings 1992] IJCNN International Joint Conference on Neural Networks, S 241–246, vol. 4. https://​doi.​org/​10.​1109/​IJCNN.​1992.​227335
Zurück zum Zitat Xiao S, Stacklies W, Cetinkaya M, Markert B, Gräter F (2009) Mechanical response of silk crystalline units from force-distribution analysis. Biophys J 96:3997–4005CrossRef Xiao S, Stacklies W, Cetinkaya M, Markert B, Gräter F (2009) Mechanical response of silk crystalline units from force-distribution analysis. Biophys J 96:3997–4005CrossRef
Metadaten
Titel
Mechanik 4.0. Künstliche Intelligenz zur Analyse mechanischer Systeme
verfasst von
Arnd Koeppe
Daniel F. Hesser
Marion Mundt
Franz Bamer
Bernd Markert
Copyright-Jahr
2020
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-58474-3_28