Berechnung charakteristischer Spritzbild- und Qualitätsmerkmale beim Lackieren: - Einsatz neuronaler Netze -

150 Pages·1998·5.587 MB·German

by  Dr.-Ing. Pavel Svejda (auth.)

Pavel Svejda
Berechnung charakteris
tischer Spritzbild- und
Qualitatsmerkmale beim
Lackieren
- Einsatz neuronaler Netze -
Mit 91 Abbildungen
Springer
Dr.-Ing. Pavel Svejda
Fraunhofer-Institut fOr Produktionstechnik und Automatisierung (IPA). Stuttgart
Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. mull. H. J. Warnecke
o. Professor an der Universitat Stuttgart
Prasident der Fraunhofer·Geselischaft. Miinchen
Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. E. Westkiimper
o. Professor an der Universitat Stuttgart
Fraunhofer-Institut fOr Produktionstechnik und Automatisierung (IPA). Stuttgart
Prof. Dr.-Ing. habil. Prof. e. h. Dr. h. c. H.-J. Bullinger
o. Professor an der Universitat Stuttgart
Fraunhofer-Institut fOr Arbeitswirtschaft und Organisation (lAO). Stuttgart
093
ISBN-13: 978-3-540-65038-6 e-ISBN-13: 978-3-642-47918-2
001: 10.1007/978-3-642-47918-2
Dieses Werk ist urheberrechtlich geschOtzl. Die dadurch begrOndeten Rechte. insbesondere
die der Obersetzung. des Nachdrucks. des Vortrags. der Entnahme von Abbildungen und
Tabellen. der Funksendung. der Mikroverfilmung oder der Vervielfiiltigung auf anderen Wegen
und der Speicherung in Datenverarbeitungsanlagen. bleiben. auch bei nur auszugsweiser
Verwertung. vorbehalten. Eine Vervielfiiltigung dieses Werkes oder von Teilen dieses Werkes
ist auch im Einzelfall nur in den Grenzen der gesetzlichen Bestimmungen des Urheber
rechtsgesetzes der Bundesrepublik Deutschland yom 9. September 1965 in der jeweils
gOltigen Fassung zulassig. Sie ist grundsatzlich vergOtungspflichtig. Zuwiderhandlungen
unterliegen den Strafbestimmungen des Urheberrechtsgesetzes.
© Springer-Verlag. Berlin. Heidelberg 1998.
Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen. Handelsnamen. Warenbezeichnungen usw. in diesem
Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme. daB solche
Namen im Sinne der Warenzeichen-und Markenschutz-Gesetzgebung als frei zu betrachten
waren und daher von jedermann benutzt werden dOrften.
Sollte in diesem Werk direkt oder indirekt auf Gesetze. Vorschriften oder Richtlinien (z. B.
DIN. VDI. VDE) Bezug genommen oder aus ihnen zitiert worden sein. so kann der Verlag keine
Gewiihr fOr die Richtigkeit. Volistandigkeit oder Aktualitat Obernehmen. Es empfiehlt sich. ge
gebenenfalls fOr die eigenen Arbeiten die vollstandigen Vorschriften oder Richtlinien in der
jeweils gOltigen Fassung hinzuzuziehen.
Gesamtherstellung: Copydruck GmbH. Heimsheim
SPIN 10694568 62/3020-543210
Berechnung charakteristischer Spritzbild- und
Qualitatsrnerkrnale beirn Lackieren
-Einsatz neuronaler Netze -
Von der Fakultat Konstruktions- und Fertigungstechnik der Universitat Stuttgart
zur Erlangung der Warde eines Doktor-Ingenieurs (Dr.-Ing.)
genehmigte Abhandlung
Vorgelegt von:
Dipl.-Ing. Pavel Svejda
Hauptberichter: Prof. Dr.-Ing. Dr.h.c.mull. H.-J. Warnecke
Mitberichter: Prof. Dr. rer.nal. A. Goldschmidt,
Universitat -Gesamthochschule Paderborn
Tag der Einrelchung 09 11.1997
Tag der mundlichen Prufung: 08.06.1998
Geleitwort der Herausgeber
Ober den Erfolg und das Bestehen von Unternehmen in einer marktwirtschaftlichen
Ordnung entscheidet letztendlich der Absatzmarkt. Das bedeutet, moglichst frOhzeitig
absatzmarktorientierte Anforderungen sowie deren Veranderungen zu erkennen und
darauf zu reagieren.
Neue Technologien und Werkstoffe ermoglichen neue Produkte und eroffnen neue
Markte. Die neuen Produktions- und Informationstechnologien verwandeln signifikant
und nachhaltig unsere industrielle Arbeitswelt. Politische und gesellschaftliche Verande
rungen signalisieren und begleiten dabei einen Wertewandel, der auch in unseren Indu
striebetrieben deutlichen Niederschlag findet.
Die Aufgaben des Produktionsmanagements sind vielfaltiger und anspruchsvoller ge
worden. Die Integration des europaischen Marktes, die Globalisierung vieler Industrien,
die zunehmende Innovationsgeschwindigkeit, die Entwicklung zur Freizeitgesellschaft
und die Obergreifenden i:ikologischen und sozialen Probleme, zu deren Li:isung die Wirt
schaft ihren Beitrag leisten muB, erfordern von den FOhrungskraften erweiterte Perspek
tiven und Antworten, die Ober den Fokus traditionellen Produktionsmanagements deut
lich hinausgehen.
Neue Formen der Arbeitsorganisation im indirekten und direkten Bereich sind heute
schon feste Bestandteile innovativer Unternehmen. Die Entkopplung der Arbeltszeit von
der Betriebszeit, Integrierte Planungsansatze sowie der Aufbau dezentraler Strukturen
sind nur einige der Konzepte, welche die aktuellen Entwicklungsrichtungen kennzeich
nen. Erfreulich ist der Trend, immer mehr den Menschen in den Mittelpunkt der
Arbeltsgestaltung zu stellen - die traditionell eher technokratisch akzentuierten Ansatze
welChen elner starkeren Human- und Organisationsorientierung. Qualifizierungspro
gramme, Training und andere Formen der Mitarbeiterentwicklung gewinnen als Diffe
renzlerungsmerkmal und als Zukunftsinvestition in Human Resources an strategischer
Bedeutung.
Von wissenschaftlicher Selte muB dieses BemOhen durch die Entwicklung von Methoden
und Vorgehensweisen zur systematischen Analyse und Verbesserung des Systems
Produktlonsbetrieb einschlieBlich der erforderlichen Dienstleistungsfunktionen unter
stOtzt werden. Die Ingenieure sind hier gefordert, in enger Zusammenarbeit mit anderen
Dlszlplinen, z. B. der Informatik, der Wirtschaftswissenschaften und der Arbeitswissen
schaft, Li:isungen zu erarbeiten, die den veranderten Randbedingungen Rechnung
tragen.
Die von den Herausgebern langJahrig geleiteten Institute, das
- Institut fOr Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb der Universitat Stuttgart (IFF),
Institut fur Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement (IAT),
Fraunhofer-Institut fOr Produktionstechnik und Automatisierung (IPA),
- Fraunhofer-Institut fur Arbeitswirtschaft und Organisation (lAO)
arbeiten in grundlegender und angewandter Forschung intensiv an den oben aufgezeig
ten Entwicklungen mit. Die Ausstattung der Labors und die Qualifikation der Mitarbeiter
haben bereits in der Vergangenheit zu Forschungsergebnissen gefOhrt, die fOr die Praxis
von groBem Wert waren. Zur Umsetzung gewonnener Erkenntnisse wird die Schriften
reihe "IPA-IAO - Forschung und Praxis" herausgegeben. Der vorliegende Band setzt
diese Reihe fort. Eine Obersicht Ober bisher erschienene Titel wird am SchluB dieses
Buches gegeben.
Dem Verfasser sei fOr die geleistete Arbeit gedankt, dem Springer-Verlag fOr die Auf
nahme dieser Schriftenreihe in seine Angebotspalette und der Druckerei fOr saubere und
zOgige AusfOhrung. Mage das Buch von der Fachwelt gut aufgenommen werden.
H. J. Warnecke E. Westkamper H.-J. Bullinger
Vorwort
Die vorliegende Dissertation entstand wahrend meiner Tatigkeit als wissenschaftli
cher Mitarbeiter am Institut fOr Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb (IFF) der Uni
versitat Stuttgart sowie am Fraunhofer-Institut fOr Produktionstechnik und Automati
sierung (IPA) in Stuttgart.
Herrn Prof. Dr. h.c.mult. Dr.-Ing. H.-J. Warnecke, dem Prasidenten der Fraunhofer
Gesellschaft, danke ich besonders fur seine wohlwollende Unterstutzung und Forde
rung, die zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen hat.
Herrn Prof. Dr.-Ing. A. Goldschmidt bin ich fOr seine Sereitschaft zur Durchsicht des
Manuskriptes, fOr die sehr wertvollen Hinweise, die sich daraus ergaben und fOr die
Obernahme des Mitberichtes zum gror..en Dank verpflichtet.
Daruber hinaus danke ich allen Mitarbeitern des Instituts fOr die anregende Kritik und
Diskussion, insbesondere den Herren Dr. K. Melchior, Dipl.-Ing. D. Ondratschek,
Dr.-Ing. J. Domnick, M. Obst und Dipl.-Ing. A. Scheibe. Mein besonderer Dank gilt
Frau Dipl.-Ing. S. Knaupp fOr die Mitarbeit bei der Programmierung des neuronalen
Netzes. Herrn Dipl.-Ing. T. Oberlander und Herrn Dipl.-Ing. (FH) S. Paustian danke
ich fOr die Mithilfe bei der VersuchsdurchfOhrung.
Zum Dank fOr die Motivation und die tatkraftige Unterstutzung, insbesondere bei der
DurchfOhrung der Untersuchungen und Serechnungen, wid me ich das Such meiner
Frau Manuela.
Stuttgart, Juni 1998 Pavel Svejda
Inhaltsverzeichnis
o Symbolverzeichnis ......................................................................... . 12
Einleitung ....... ... .... ..... ............. ............. ...... ....... .... ........ ...... ............ 16
2 Aktueller Stand der industriellen Lackiertechnik ............................ . 19
2.1 Der Lackierproze~ am Beispiel der Automobil-Serienlackierung ... . 19
2.2 Lackieren durch Zerstauben .......................................................... . 21
2.2.1 Zerstaubungsverfahren .................................................................. . 22
2.2.2 Tropfendurchmesser und -verteilungen ......................................... . 25
2.2.3 Spritzstrahlentstehung ................................................................... . 26
2.2.4 Zerstauber ...................................................................................... . 27
2.3 Automation in der Lackiertechnik ................................................... . 33
2.4 Einflu~gro~en auf die Spritzstrahl-, Spritzbild-und Qualitats- 35
merkmale ....................................................................................... .
2.5 Berechnungsverfahren fUr Spritzstrahl-, Spritzbild-und Qualitats-
merkmale ........................................................................................ 37
2.5.1 Numerische Berechnungsverfahren ............................................... . 37
2.5.2 Berechnungsverfahren auf der Basis von statischen und dynami-
schen Spritzbildern .......................................................................... 38
3 Grundlagen zur Berechnung charakteristischer Spritzbild-und
Qualitatsmerkmale beim pneumatischen Spritzlackieren ..... ........... 40
3.1 Auswahl der Merkmale, Definitionen .............................................. . 40
3.1.1 Spritzbildmerkmale ......................................................................... . 40
3.1.2 Qualitatsmerkmale ......................................................................... . 42
3.1.3 Lackauftragswirkungsgrad ............................................................. . 44
3.2 Regressionsverfahren .................................................................... . 44
3.3 Neuronale Netze ............................................................................ . 45
3.3.1 Historische Entwicklung ................................................................. . 46
3.3.2 Biologische Grundlagen ................................................................. . 47
3.3.3 Grundlagen kOnstlicher neuronaler Netze ...................................... . 50
3.3.4 Verhalten einfacher neuronaler Netze, Definition des SFQ-
Wertes ............................................................................................. 61
3.3.5 Anwendung neuronaler Netze ........................................................ . 66
·10·
4 Experimentelle Untersuchungen zur Ermittlung der Parameter·
abhangigkeit der Spritzbild· und Qualitatsmerkmale beim pneu·
matischen Spritzlackieren . .................. ................ ........ .................... 68
4.1 Parameterauswahl, Definition der Variationsbereiche ................... . 69
4.1.1 Methode der Standardeinstellungen, Regressionsverfahren ......... . 70
4.1.2 Statistische Versuchsplanung ........................................................ . 71
4.1.3 Zusammenhang zwischen statischen und dynamischen Spritz·
bildern ............................................................................................ . 73
4.2 VersuchsdurchfOhrung und Mel1technik ........................................ . 74
4.2.1 Versuchsaufbau ............................................................................. . 74
4.2.2 Versuchsbedingungen ................................................................... . 76
4.2.3 Schichtdickenmel1technik .............................................................. . 77
4.2.4 Ermittlung des Auftragswirkungsgrades ......................................... . 77
4.2.5 Ermittlung optischer Qualitatsmerkmale ........................................ . 78
4.3 Versuchsergebnisse ....................................................................... . 78
4.3.1 Einflul1 der Prozel1parameter auf das Spritzbild und die Quali·
tatsmerkmale von Flachenbeschichtungen ......... ... ..................... .... 79
4.3.2 Zusammenhang zwischen statischen und dynamischen Spritz·
bildern ............................................................................................ . 83
5 Entwicklung eines neuronalen Netzes zur Berechnung der
Spritzbild· und Qualitatsmerkmale beim pneumatischen Spritz·
lackieren .. ........................................................................................ 86
5.1 Netzarchitektur, Programmbeschreibung .......... ................. ...... ....... 86
5.2 Netztraining ................. .......... ..... ...... ...... ............. ....... ........... ....... ... 94
5.3 Berechnungen, Verifikation der Ergebnisse ................ .......... ....... ... 96
5.3.1 Spritzbildmerkmale ..................................................... ................ ..... 99
5.3.2 Auftragswirkungsgrad und Qualitatsmerkmale ....... ................... ...... 105
6 Regressionsverfahren zur Berechnung von Spritzbildmerkmalen ... 108
6.1 Programmstruktur und ·ablauf..... .............................. ............. ..... .... 108
6.2 Berechnungen, Ergebnisse ............................................................. 112
7 GegenObersteliung der eingesetzten Berechnungsverfahren ......... 112
8 Anwendung der Berechnung charakteristischer Spritzbild·
merkmale zur Bahnplanung fOr Beschichtungsautomaten .............. 117
8.1 Programmstruktur .......................................................................... . 117
-11 -
8.2 Bahnberechnung .... ......... .... ..... .... ... ... .... ........ ...... ............. ....... ....... 119
8.3 Berechnung des Schichtdickenverlaufs einer Flachenlackierung,
experimentelle Verifikation ...... ...... ........ ....... ................... ....... ...... ... 120
8.3.1 Berechnungsalgorithmus ................................................................ 120
8.3.2 Experimentelle Verifikation der Berechnungen ............................... 123
8.4 Weitere Funktionen des Berechnungsprogramms........................... 126
8.4.1 Auswertung von Mel1daten zur Ermittlung der Spritzbildmerkmale . 126
8.4.2 Auswertung von Me(!'daten zur Ermittlung von Kennlinien .............. 128
9 Fehlerbetrachtungen ....................................................................... 129
9.1 VersuchsdurchfUhrung ...................................... ............... ....... ........ 129
9.2 Simulationsberechnungen ............................................................... 131
10 Anwendung des neuronalen Netzes bei der Hochrotationszer-
staubung, Einsatzmoglichkeiten bei der Prozel10berwachung ........ 133
10.1 Anwendung des neuronalen Netzes bei der Hochrotationszer-
staubung mit elektrostatischer Lackaufladung ........ ... ................ ..... 134
10.1.1 Parameterauswahl ......................................................................... . 134
10.1.2 VersuchsdurchfUhrung, Ergebnisse ............................................... . 135
10.1.3 Berechnungen, Verifikation ............................................................ . 137
10.2 Einsatzmoglichkeiten des neuronalen Netzes bei der qualitats-
orientierten Proze(!,Oberwachung .............. ............ .... ........ ....... ....... 139
11 Zusammenfassung und Ausblick ................................................... . 141
12 Literaturverzeichnis ........................................................................ . 144
Lebenslauf ...................................................................................... 152
o
Symbolverzeichnis
GroBen und Formelzeichen
Gror..e Einheit Bedeutung
A Aktivierungszustand
AWG Gew.-% Lackauftragswirkungsgrad
a mm Hubabstand
a25 Farbton, Rot-Grun-Achse, 25° Betrachtungswinkel
a45 Farbton, Rot-Grun-Achse, 45° Betrachtungswinkel
a70 Farbton, Rot-Grun-Achse, 70° Betrachtungswinkel
b mm Breite der Spaltblende
b25 Farbton, Blau-Gelb-Achse, 25° Betrachtungswinkel
b45 Farbton, Blau-Gelb-Achse, 45° Betrachtungswinkel
b70 Farbton, Blau-Gelb-Achse, 70° Betrachtungswinkel
d IJm T ropfend urchmesser, Lackschichtdicke
dD mm Dusendurchmesser
dFI,approx IJm.mm Teilflache des berechneten Schichtdickenprofils
dFI,mes IJm.mm Teilflache des gemessenen Schichtdickenprofils
dmax IJm maxima Ie Lackschichtdicke
ds mm Durchmesser der Zerstauberscheibe
d(V,05) IJm Medianwert des Tropfendurchmessers
d(x) IJm Lackschichtdicke des Mer..punktes mit der Koordinate x
d10 IJm arithmetischer mittlerer Tropfendurchmesser
d30 IJm volumengewichteter mittlerer Tropfendurchmesser
d32 IJm Sa uterd u rch messer
F IJm.mm Flache unter dem Schichtdickenprofil
FM ml/min Lackvolumenstrom
FF % Fehlflache
Fh Fehlersignal
Flop Mar.. fUr den Metallic-Effekt eines Lackfilms
f Approximationsfunktion
fmlttel % mittlerer prozentualer Fehler
9 Approximationsfunktion
HL Nllmin Hornluftvolumenstrom
h Approximationsfunktion
k Gain-Faktor der sigmoiden Funktion