Kostenfunktion für die lernbasierte Fräsplanung

Institut

Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (TUM-ED)

Typ

Semesterarbeit / Masterarbeit /

Inhalt

experimentell / theoretisch /  

Beschreibung

Ausgangssituation 
Für die lernbasierte Prozessplanung liegen Simulationsumgebung und Prozessmodelle getrennt vor. Die bisherige Bewertung berücksichtigt 
nur Erwartungswerte, nicht das Risiko einer Zielverfehlung. 
Zielsetzung 
Die vorhandenen Modelle für Zerspankraft, Oberflächenrauheit, Werkzeugverschleiß und Eingriffsbedingungen werden zu einem Ge-
samtsystem zusammengeführt. Entwickelt wird eine mehrkriterielle Kostenfunktion, die Oberflächengüte, Standzeit, Hauptzeit und Kosten 
gemeinsam bewertet und die Modellunsicherheit explizit berücksichtigt. Über eine Pareto-Analyse werden die erreichbaren Kompro-
misse sichtbar gemacht und der trainierte Agent gegen eine erwartungswertbasierte Variante bewertet. 

Voraussetzungen

Anforderungsprofil 
Interesse an Reinforcement Learning, Optimierung und Fertigungstechnik. Gute Python-Kenntnisse werden vorausgesetzt. Erwartet wird selbstständiges Arbeiten. 

Möglicher Beginn

sofort

Kontakt

Moritz Göldner, M. Sc.
Raum: 2326
Tel.: 089 289 15532
moritz.goeldneriwb.tum.de

Ausschreibung