Künstliche Intelligenz zur Struktur- und Maßsynthese ebener Führungs- und Übertragungsgetriebe

• Artificial intelligence for type- and dimensional synthesis of planar guidance and transfer mechanisms

Müller, Mario; Hüsing, Mathias (Thesis advisor); Corves, Burkhard (Thesis advisor); Modler, Karl-Heinz (Thesis advisor)

Aachen (2020)
Doktorarbeit

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2020

Kurzfassung

Getriebe sind mechanische Lösungen zur Wandlung von Bewegungen bzw. zur Übertragung von Kräften und Momenten. Die stetig steigenden Anforderungen an Getriebe können durch Entwickler ohne tiefergehende Kenntnisse in der Getriebetechnik kaum erfüllt werden. Um diese Entwicklergruppe zu unterstützen, wird auf das Forschungsfeld der künstlichen Intelligenz zurückgegriffen. Dieses liefert Lösungen, um sowohl Experten als auch Laien bei der Lösung komplexer Probleme zu unterstützen. Derartige IT-Systeme sind in Technik und Wissenschaft unter dem Begriff Expertensysteme bekannt. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine künstliche Intelligenz in Form eines Expertensystems zur Getriebesynthese entwickelt. Ausgehend von einer Bewegungsaufgabe kann die künstliche Intelligenz autonom den Getriebeentwurfsprozess durchlaufen. Die Bewegungsaufgabe wird dabei losgelöst von potentiellen Syntheseverfahren, sowohl für Übertragungs- als auch Führungsgetriebe formuliert. Genau wie bei der klassischen Getriebesynthese befasst sich die künstliche Intelligenz mit den beiden Themenbereichen der Struktur- und Maßsynthese. Im Themenbereich der Struktursynthese werden potentiell geeignete Getriebestrukturen für die nachfolgende Maßsynthese ermittelt. Im Rahmen dieser Arbeit wurde eine Datenbank entwickelt, welche Getriebestrukturen für die Erfüllung von Übertragungs- und Führungsaufgaben enthält. Diese Getriebestrukturen können neben Dreh- und Schubgelenken auch Kurvengelenke aufweisen. Mit Hilfe des implementierten Regelwerkes der künstlichen Intelligenz wird die große Anzahl potentiell geeigneter Getriebestrukturen innerhalb der Struktursynthese auf solche Getriebe eingeschränkt, welche die vom Entwickler geforderten Eigenschaften möglichst gut erfüllen. Diese Getriebestrukturen werden dann im Rahmen der Maßsynthese über geeignete Optimierungsalgorithmen bemaßt. Dazu werden sie in einzelne, wiederkehrende Bausteine zerlegt. Durch dieses Vorgehen können mit einer vergleichsweise geringen Anzahl von Bemaßungsalgorithmen, Lösungen für komplexe Getriebestrukturen ermittelt werden. Die Validierung der entwickelten künstlichen Intelligenz zeigt, dass sie nicht nur in der Lage ist, in der Praxis verwendete Standard-Lösungen für eine Problemstellung zu finden, sondern auch den bekannten Lösungsraum um weitere innovative Getriebelösungen zu erweitern. Die entwickelte künstliche Intelligenz stellt damit nicht nur ein Hilfsmittel für den Laien dar, sondern unterstützt auch den Getriebe-Experten bei anspruchsvollen Problemstellungen.

Einrichtungen

• Lehrstuhl und Institut für Getriebetechnik, Maschinendynamik und Robotik [411910]