Webseite Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen

Motivation

Die Zerspanung großer Werkstücke (z.B. für die Luftfahrtindustrie) erfolgt fast ausschließlich auf Werkzeugmaschinen (aka CNC-Maschinen). Allerdings ist der Arbeitsraum solcher Maschinen klein im Verhältnis zur Stellfläche, was die Bearbeitungskosten großer Bauteile erhöht.

Industrieroboter (IR) bilden eine Alternative zu konventionellen Werkzeugmaschinen im Hinblick auf Kosten- sowie Raumeffizienz. Andererseits besitzen IR eine geringere Steifigkeit, wodurch die Werkstückqualität negativ beeinflusst wird.

Dem Einfluss der geringen Steifigkeit auf die Werkstückqualität kann mit Hilfe einer modellbasierten Vorsteuerung entgegengewirkt werden. Ein solcher Steuerungsansatz bedarf einer möglichst genauen Modellierung der Dynamik eines Systems. Die Bestimmung eines präzisen Dynamikmodells stellt aber eine Herausforderung dar.

Problemstellung

Zwei häufig verwendete Ansätze zur Bestimmung eines Dynamikmodells sind die analytische und datengetrieben Modellierung. Analytische Modelle basieren auf mathematischen Gleichungen wie den Newton-Euler’schen Bewegungsgleichungen. Sie sind für den Menschen verständlich und können potenziell auf unbekannte Bereiche im Zustandsraum extrapolieren. Allerdings sind viele Effekte in Robotersystemen wie z.B. Reibung nur schwer a priori modellierbar, was zu erheblichen Fehlern im Modell führt.

Datengetriebene Modelle wie neuronale Netzwerke sind nicht auf Vorwissen angewiesen, da sie direkt aus In- und Outputdaten eines Systems eine Funktion fitten. Diese Erhöhung der Flexibilität hat hingegen die Notwendigkeit von großen Datenmengen sowie die Abnahme des Extrapolationsvermögens zur Folge.

Strukturierte Modelle haben zum Ziel, die Vorteile beider Ansätze zu kombinieren, indem bereits vorhandenes strukturelles Wissen (z.B. in Form von analytischen Funktionen) in datengetriebene Modelle integriert werden. Die daraus resultierenden Modellvorhersagen erfüllen die Systemrestriktionen unter Verbesserung der Generalisierfähigkeit und Dateneffizienz.

Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein strukturiertes Modell der Dynamik eines Roboterarms zu bestimmen, indem neuronale Netze mit einem analytischen Dynamikmodell kombiniert werden.

Deine Aufgaben:

  • Generierung und Aufbereitung von Daten am Roboter mit klassischen Steuerungsmethoden
  • Recherche über die Kombination von neuronalen Netzen mit Robotermodellierung
  • Durchführung und Training des strukturierten Dynamikmodells eines Roboters

Dein Profil:

  • Hohe Motivation und Interesse an der Lösung von mathematischen Problemen für Robotersysteme
  • Fundierte Programmierkenntnisse
  • Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse

Was wir bieten:

  • Testumgebung für die roboterbasierte Zerspanung
  • Umfangreiche Betreuung durch das WZL sowie DSME / Max-Plank-Institut für intelligente Systeme, Stuttgart

Bewerbung:

  • Lebenslauf, Notenspiegel und weitere relevante Unterlagen (optional)

 

Bewerbungen bitte an:

Minh Trinh, M.Sc. RWTH
Steinbachstr. 25
D-52074 Aachen
Telefon +49241 / 80 27457
m.trinh@wzl.rwth-aachen.de

Um sich für diesen Job zu bewerben, sende deine Unterlagen per E-Mail an m.trinh@wzl.rwth-aachen.de