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Reduzierung hochdynamischer Käfigbewegungen in Wälzlagern durch Dynamiksimulationen und maschinelles Lernen
Sebastian Schwarz (Broschiert, Deutsch)
★★★★★
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Optischer Zustand
Beschreibung
An Wälzlager werden höchste Anforderungen an Effizienz, Lebensdauer und Akustik gestellt. Der Käfig des Wälzlagers trägt maßgeblich zu diesen Leistungskriterien bei und kann in bestimmten Situationen die Dynamik des gesamten Lagers negativ beeinflussen. Ein Beispiel hierfür ist das Phänomen Käfiginstabilität, bei der es sich um eine hochdynamische Bewegung des Käfigs handelt. Dieses Phänomen führt… zu einer starken Geräuschemission, deutlich erhöhter Reibung sowie einer Verkürzung der Lagerlebensdauer aufgrund eines möglichen Käfigbruchs. Die Käfigbewegung lässt sich grundsätzlich mithilfe von Dynamiksimulationen und experimentellen Messungen berechnen und im Versuch nachstellen. Allerdings sind derartige Analysen zeit- und kostenaufwändig und für umfangreiche Geometriestudien ungeeignet. Eine weitere Herausforderung stellt die Auswertung der Ergebnisse dar, da konventionelle Auswertungsmethoden die Effekte der Einflussparameter und deren Wechselwirkung auf die Käfigdynamik nicht präzise abbilden können. Methoden des maschinellen Lernens können dazu verwendet werden, um Muster innerhalb von Daten zu erkennen und in kurzer Zeit Vorhersagen treffen zu können. Daher wird in dieser Dissertation ein Ansatz vorgestellt, um anhand von Ergebnissen zahlreicher Dynamiksimulationen hochdynamische Bewegungen von Käfigen in Wälzlagern vorherzusagen. Das Vorhersagemodell lässt sich in eine Optimierung integrieren, sodass die Käfiggeometrie innerhalb kurzer Zeit angepasst wird, um die Auftretenswahrscheinlichkeit von Käfiginstabilität zu reduzieren. Eine Integration des Ansatzes in den Produktentwicklungsprozess von Wälzlagern erlaubt eine Verbesserung der Leistungskriterien insbesondere im Hinblick auf die Dynamik und Akustik des Lagers. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
16.06.2026
Sprache
Deutsch
EAN
9783961479276
Herausgeber
FAU University Press
Serien- oder Bandtitel
FAU Studien aus dem Maschinenbau
Sonderedition
Nein
Autor
Sebastian Schwarz
Seitenanzahl
196
Einbandart
Broschiert
Bandzählung
479
Schlagwörter
Wälzlager, Wälzlagerkäfig, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Mehrkörpersystem, Maschinenelemente, Produktentwicklung
Thema-Inhalt
TGBF - Tribologie (Reibung und Schmierung)
UYQM - Maschinelles Lernen
TGMD - Maschinenbau: Festkörpermechanik
Höhe
240 mm
Breite
17 cm
Transparenz & Sicherheit
Hersteller: FAU University Press, university-press@fau.de
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