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Zuverlässigkeitsanalyse von Schweißprozessen mit Supervised Learning Methoden

  • In dieser Arbeit wird Supervised Learning verwendet, um die Zuverlässigkeit von Schweißverbindungen zu evaluieren. Um die Schweißqualität zu bestimmen, wurden End of Life Tests durchgeführt. Für die statistische Auswertung und Vorhersage der zu erwartenden Lebensdauer, wurden die Daten basierend auf einer logarithmischen Normalverteilung und mit einer multivariablen linearen Regression modelliert. Um die signifikanten Einflussfaktoren zu identifizieren, wurde eine schrittweise Regression genutzt. Die Ergebnisse zeigen, dass das entwickelte Modell die Zuverlässigkeit und Lebensdauer der Schweißverbindung akkurat abbildet und präzise Vorhersagen liefern kann.

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Metadaten
Author:Kathrin Plankensteiner
DOI:https://doi.org/10.25924/opus-3176
Parent Title (German):Konferenz der Mechatronik Plattform Österreich 2019
Subtitle (German):"Machine Learning und Data Science in der Mechatronik". Tagungsband. Villach, 21. November 2019. FH Kärnten, Campus Villach
Publisher:FH Kärnten
Place of publication:Villach
Editor:Wolfgang Werth
Document Type:Conference Proceeding
Language:German
Year of publication:2019
Release Date:2019/11/27
Tag:Lebensdauermodellierung; Regressionsanalyse; Zuverlässigkeitsanalyse
Machine Learning
First Page:30
Last Page:31
Organisationseinheit:Forschung / Forschungszentrum Digital Factory Vorarlberg
JEL-Classification:C Mathematical and Quantitative Methods
Open Access?:ja
Peer review:wiss. Beitrag, nicht peer-reviewed
Publicationlist:Plankensteiner, Kathrin
Licence (German):License LogoCreative Commons - CC BY - International - Attribution- Namensnennung 4.0