Vorhersage der Schweißnahtqualität anhand von Inline-Sensordaten (z. B. Prozesskräfte) unter Anwendung von Machine-Learning-Methoden beim Rührreibschweißen (engl.: Friction Stir Welding, FSW)
Untersuchug von auftretenden Störgrößen während des Rührreib-Schweißprozesses
Bildverarbeitung zur Erkennung von Oberflächendefekten beim Rührreibschweißen
Lagerung und Transport von Wasserstoff:
Leichtbau durch hochfeste Aluminium-Legierungen
hohe Prozessrobustheit durch das Rührreibschweißen
Sigl, Martina E.; Vieltorf, Fabian; Bernauer, Christian; Hartl, Roman; Zaeh, Michael F.: Determining material model parameters by optimization for temperature controlled friction stir additive manufacturing. Procedia CIRP 120, 2023, 475-480 mehr…
2022
Vieltorf, F.; Hartl, R.; Zäh, M. F.: Rührreibschweißen -- Analyse der Prozessantworten mittels Methoden der künstlichen Intelligenz (KI). In: DVS Congress 2022: Langfassungen der Vorträge der Veranstaltung in Koblenz vom 19. bis 21. September 2022. DVS Media GmbH, 2022, 558--565 mehr…
Vieltorf, Fabian; Sigl, Martina Elisabeth; Hartl, Roman; Zaeh, Michael F.: Online Detection of Part Fit-Up and Mating Variations in Friction Stir Welding. SSRN Electronic Journal, 2022 mehr…
2021
Blasl, Jacqueline; Vieltorf, Fabian; Hanenkamp, Nico; Zäh, F. Michael: Grundstein für neuartige Bearbeitungsstrategie gelegt. VDI-Z 163 (01-02), 2021, 29-31 mehr…
2020
Hartl, Roman; Vieltorf, Fabian; Benker, Maximilian; Zaeh, Michael F.: Predicting the Ultimate Tensile Strength of Friction Stir Welds Using Gaussian Process Regression. Journal of Manufacturing and Materials Processing 4 (3), 2020, 75 mehr…
Hartl, Roman; Vieltorf, Fabian; Zaeh, Michael F.: Correlations between the Surface Topography and Mechanical Properties of Friction Stir Welds. Metals 10 (7), 2020, 890 mehr…
