Modellierung von Temperaturdaten bei Lichtbogenschweißversuchen

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Günther Böhler
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1 Modellierung von Temperaturdaten bei Lichtbogenschweißversuchen Von Robin Cedric Schwenke 1

2 Einleitung Motivation Um Algorithmen der institutseigenen Schweißsimulationssoftware SimWeld auf deren Realitätsnähe zu überprüfen, muss eine größere Anzahl an Schweißversuchen durchgeführt werden Die Temperaturen werden bei diesen Versuchen jeweils sowohl durch auf dem Schweißblech angebrachte Thermoelemente, als auch eine Thermografiekamera gemessen (Abb. 2) Um sich die umständlichen Thermoelementanbringungen weitestgehend zu ersparen, soll ein Modell entwickelt werden, auf dessen Grundlage aus den ungenaueren Thermografiedaten Thermoelementtemperaturen angenähert werden können 2

angebrachte Thermoelemente, als auch eine Thermografiekamera gemessen (Abb.

3 Einleitung Versuchsaufbau Abb. 1: Darstellung der Schweißbleche mit Thermoelementpositionen (grün) [1] Abb. 2: Foto des Versuchsaufbaus [1] 3

4 Überblick Inhalt des Vortrags Aufbau und Export der Rohdaten Verarbeitung der Daten Auswertung und Modellerstellung Zusammenfassung und Ausblick Quellverzeichnis 4

5 Aufbau und Export der Rohdaten Aufbau der Messdaten Die Bildfläche der Thermografiekamera (320x240 px) wurde mit einer Abtastrate von 60 Hz erfasst Die Temperatur der Thermoelemente wurde jeweils mit einer Abtastrate von 5,5 Hz erfasst Abb. 3: Screenshot der Messdaten in DeweSoft 5

erfasst Die Temperatur der Thermoelemente wurde jeweils mit einer

Aufbau und Export der Rohdaten Export mithilfe Visual Basic for Applications (VBA) Mithilfe eines VBA-Makros werden die Temperaturdaten der Thermoelemente und zugehörigen Thermografieaufnahmen mit

6 Aufbau und Export der Rohdaten Export mithilfe Visual Basic for Applications (VBA) Mithilfe eines VBA-Makros werden die Temperaturdaten der Thermoelemente und zugehörigen Thermografieaufnahmen mit Zeitstempel exportiert Dabei wird jeweils die durchschnittliche Temperatur einer Fläche von 3x3 px über einem Thermoelement verwendet Abb. 4: Screenshot des Datensatzes in FlexPro mit zugehörigem VBA-Makro 6

Zeitstempel exportiert Dabei wird jeweils die durchschnittliche Temperatur einer Fläche von 3x3 px

Verarbeitung der Daten Glättung der Thermografiedaten über den Median In einem eigens erstellten Programm ist es möglich, die exportierten Daten zu laden und zu bearbeiten Bei den Thermografiedaten

7 Verarbeitung der Daten Glättung der Thermografiedaten über den Median In einem eigens erstellten Programm ist es möglich, die exportierten Daten zu laden und zu bearbeiten Bei den Thermografiedaten (gelb) fällt ein durch Spritzer verursachtes Rauschen der Thermografiedaten auf Dieses Rauschen kann durch die Bildung des Median über jeweils etwa 11 aufeinander folgende Werte (orange) minimiert werden Zusätzlich fällt ein kurzzeitiger Temperaturabfall der Thermografiedaten auf, da der Schweißbrenner einen Teil des Bildes verdeckt Abb. 5: Screenshot eines geladenen Datensatzes 7

Rauschen kann durch die Bildung des Median über jeweils etwa 11 aufeinander folgende Werte (orange) minimiert werden Zusätzlich fällt ein

Verarbeitung der Daten Interpolation der Thermografiedaten Die Temperaturdaten unter dem Schweißbrenner (rot) müssen durch Interpolation ermittelt werden Da lineare Interpolation für den

8 Verarbeitung der Daten Interpolation der Thermografiedaten Die Temperaturdaten unter dem Schweißbrenner (rot) müssen durch Interpolation ermittelt werden Da lineare Interpolation für den verdeckten Bereich zu ungenau ist wird eine Spline Interpolation verwendet So kann das Temperaturmaximum hinreichend genau angenähert werden Abb. 6: Screenshot mit drei interpolierten Datensätzen 8

den verdeckten Bereich zu ungenau ist wird eine Spline Interpolation verwendet So kann das

Verarbeitung der Daten Korrektur des zeitlichen Versatzes bei Thermoelement- und Thermografiedaten Da die Aufzeichnungen der Thermoelementdaten und Thermografiedaten bei den unterschiedlichen

9 Verarbeitung der Daten Korrektur des zeitlichen Versatzes bei Thermoelement- und Thermografiedaten Da die Aufzeichnungen der Thermoelementdaten und Thermografiedaten bei den unterschiedlichen Versuchswiederholungen zu verschiedenen Zeiten beginnen, muss jeweils der zeitliche Versatz getrennt korrigiert werden Innerhalb des erstellten Programms wird der Versatz automatisch korrigiert, wenn die Daten eines Thermoelementes bei verschiedenen Versuchswiederholungen geladen sind Abb. 7: Screenshot der Datensätze ohne zeitlichen Versatz 9

jeweils der zeitliche Versatz getrennt korrigiert werden Innerhalb des erstellten Programms wird der Versatz automatisch korrigiert,

10 Auswertung und Modellerstellung Erstellung eines passenden Modells in R zu einer Thermoelementposition Um eine Modellformel zu finden wird die Programmiersprache R verwendet, die auf statistische Anwendungen spezialisiert ist [2] Mithilfe in R vorhandener Werkzeuge können Modellformeln auf deren Abweichung von den anzunähernden Thermoelementdaten überprüft werden Dabei berechnet R durch lineare Regression die optimalen Koeffizienten für diese Formel und ermittelt die zugehörigen Residuen Eine Modellfunktion mit geringen Residuen ist T TE T TG = a T 3 TG + b T TG + c Abb. 8: Screenshot des Modells (grau) zu einem Thermoelement (grün) in R 10

anzunähernden Thermoelementdaten überprüft werden Dabei berechnet R durch lineare Regression die optimalen Koeffizienten für diese Formel und ermittelt die

11 Auswertung und Modellerstellung Erstellung eines passenden Modells in R zu zwei zusätzlichen Thermoelementpositionen Mit angepassten Koeffizienten kann die Modellformel auf mehrere Thermoelementpositionen angewandt werden Das Thermoelement mit dem geringsten Abstand zur Schweißnaht (grün) misst die höchsten Temperaturen Die geringsten Temperaturen liegen an dem Thermoelement mit dem größten Abstand zur Schweißnaht (orange) an Abb. 9: Screenshot mit drei Modellvariationen zu unterschiedlichen Thermoelementen 11

geringsten Abstand zur Schweißnaht (grün) misst die höchsten Temperaturen Die geringsten Temperaturen liegen an dem

Zusammenfassung und Ausblick Bewertung der Modellergebnisse Um die verwendete Modellformel zu finden mussten die passenden Thermografiedaten zu einer jeweiligen Thermoelementposition exportiert und

12 Zusammenfassung und Ausblick Bewertung der Modellergebnisse Um die verwendete Modellformel zu finden mussten die passenden Thermografiedaten zu einer jeweiligen Thermoelementposition exportiert und mithilfe eines selbst verfassten Programms bearbeitet werden um Störgrößen weitestgehend zu entfernen Diese Daten wurden für die Verwendung in R exportiert und dort genutzt um eine Formel zu finden Um den Temperaturverlauf an verschiedenen Thermoelementpositionen anzunähern, müssen für jede diese Positionen neue Koeffizienten berechnet werden Abb. 10: Screenshot mit einer Übersicht zu drei Modellvariationen 12

Diese Daten wurden für die Verwendung in R exportiert und dort genutzt um eine Formel zu finden Um den Temperaturverlauf an verschiedenen

13 Quellverzeichnis Verwendete Quellen [1] Daniel Rudolph, Audi AG, Präsentation am [2] The R Project for Statistical Computing, (Stand Dezember 2015) 13

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