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Mathematik lässt sich in vielen Objekten finden. Sei es die lineare Steigung eines Handlaufs zum Schulgebäude oder die nahezu zylindrische Form einer Litfaßsäule in der Innenstadt. Das Bestreben, Schüler*innen diese Zusammenhänge entdecken zu lassen, steht im Zentrum des MathCityMap Projekts (Ludwig et al., 2013). Auf sogenannten mathematischen Wanderpfaden (bzw. Mathtrails) werden Schüler*innen durch eine App zu Mathematikaufgaben an realen Objekten bzw. in realen Situationen ihrer Umwelt geleitet. Um die Aufgaben zu lösen, werden Daten erhoben, z. B. durch Messungen oder Zählen. Entscheidend ist, dass die Aufgaben so gestellt sind, dass der Schritt der Datenbeschaffung nur vor Ort stattfinden kann und somit direkt mit dem Objekt bzw. der Situation verknüpft wird.
Sichere Detektion von Menschen in der Mensch-Roboter-Kollaboration mit Time-of-Flight Kameras
(2017)
Dieser Beitrag stellt die Möglichkeiten des 3D-Druckes unter der Berücksichtigung von Mensch-Roboter-Kollaborations-Anforderungen dar. Dabei werden die Vorteile mit besonderem Fokus auf die zusätzliche Gestaltungsfreiheit erläutert. Anhand von Beispielen wird der Stand der Technik bereits eingesetzter Sensorik sowie deren Notwendigkeit in Greifsystemen erläutert. Im weiteren Verlauf dieses Beitrags werden allgemeine Verfahren für die additive Verarbeitung von leitfähigen Materialien vorgestellt. Daran angeknüpft sind Beispiele speziell zur 3D-gedruckten Sensorik. Abgerundet wird der Beitrag mit einem Ausblick bezüglich 3D-gedruckter Sensorik in MRK-Greifsystemen.
This paper presents the development of an energy harvesting solution for a driven tool holder. The tool holder environment was analysed, a test stand built and the designed electromagnetic rotation harvester was evaluated. The reported harvester is based on low cost off-the-shelf components and 3D printed parts. The utilisation of SMD coils allows easy adaptation to changing parameters of the integration area. Energy harvesting in tool holders enables predictive maintenance or condition monitoring in the industrial production. These capabilities are mandatory nowadays in regards of IIoT. A reliable energy source is key for continuous monitoring. Changing batteries becomes obsolete. The results provide useful insight for future harvesters.
Ein besonderes Merkmal mobiler Dienste ist die Möglichkeit, kontextuelle Gegebenheiten, wie etwa die individuelle Benutzungssituation, bei der Diensterbringung zu berücksichtigen. Mit der Entkoppelung von Lernort und -zeit lässt sich eine Flexibilisierung des Lernprozesses und zugleich eine Integration in reale Arbeitsprozesse, wie z.B. Fertigungsprozesse, erreichen. Durch dieVerwendung mobiler Geräte sind Lernmaterialien direkt am Ort des Geschehens verfügbar. Ziel des kontextbezogenen Lernens ist es daher einen unmittelbaren Zusammenhang zwischen den angebotenen Lernmedien und der Situation, in der sich der Lernende befindet, herzustellen. Existierende Kategorie-Systeme zurKlassifizierung von Kontext genügen dieser Anforderung in der Regel nicht. In diesem Beitrag beschreiben wir Szenarien für kontextbezogenes mobile Learning am Beispiel von Fertigungsprozessen sowie Lösungsansätze für kontextbezogene mobile Dienste.
Systematische Erfassung von Einflussfaktoren für das Additive Tooling von Spritzgusswerkzeugen
(2021)
Additive tooling is a quick and cost-effective way of producing injection molded products and high fidelity prototypes using the injection molding process. As part of product development, additive tooling is integrated into a complex process. A lack of design and application knowledge represents a barrier in its use. The present work shows how a Design-Structure-Matrix (DSM) can be used to systematically record and analyze influencing factors and their interrelationships. A systematic literature search is carried out to identify the factors and relationships.
Zerstörungsfreie Verfahren zur Messung von Eigenspannungen erfordern, abhängig vom gewählten Verfahren, die Kenntnis gewisser Kopplungskonstanten. Im Falle von Ultraschallmessverfahren sind das neben den elastischen Konstanten zweiter Ordnung (SOEC) vor allem die Konstanten dritter Ordnung (TOEC). Elastische Konstanten fester, metallischer Bauteile werden in der Regel in Zugversuchen bestimmt. Zur Ermittlung der TOEC werden diese mit Ultraschallmessmethoden kombiniert. Durch äußere Einflüsse, wie etwa mechanische Nachbehandlungen der zu untersuchenden Bauteile können sich diese Konstanten jedoch ändern und müssen folglich direkt am veränderten Material bestimmt werden. Mithilfe von Simulationen wird die Ausbreitung der zweiten Harmonischen und der nichtlinear erzeugten Oberflächenwellen in Wellenmischexperimenten analysiert und der akustische Nichtlinearitätsparameter (ANP) bzw. der Kopplungsparameter aus der Amplitudenentwicklung berechnet. Insbesondere wird untersucht, welchen Einfluss ein gegebenes Tiefenprofil der TOEC auf den ANP hat (Vorwärtsproblem) und inwiefern sich aus den Messungen des ANP auf ein vorliegendes Tiefenprofil der TOEC schließen lässt (inverses Problem). Außerdem wird diskutiert, welchen Einfluss lokale Änderungen der SOEC auf den ANP haben können und wie groß diese Änderungen sein dürfen, um die TOEC dennoch bestimmen zu können. Die Untersuchungen hierzu wurden auf der Basis eines 3D-FEM Modells mit zufällig orientierten Mikrorissen durchgeführt. Die numerischen Rechnungen zeigen dabei auch eine gute Übereinstimmung mit einem aus der Literatur bekannten und für dieses Problem erweiterten, analytischen Modell. Neben der rissinduzierten Nichtlinearität kann bei diesem auch die Gitternichtlinearität berücksichtigt werden.