By Pavel Svejda

Die vorliegende Dissertation entstand wahrend meiner Tatigkeit als wissenschaftli cher Mitarbeiter am Institut fOr Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb (IFF) der Uni versitat Stuttgart sowie am Fraunhofer-Institut fOr Produktionstechnik und Automati sierung (IPA) in Stuttgart. Herrn Prof. Dr. h.c.mult. Dr.-Ing. H.-J. Warnecke, dem Prasidenten der Fraunhofer Gesellschaft, danke ich besonders fur seine wohlwollende Unterstutzung und Forde rung, die zum Gelingen dieser Arbeit beigetragen hat. Herrn Prof. Dr.-Ing. A. Goldschmidt bin ich fOr seine Sereitschaft zur Durchsicht des Manuskriptes, fOr die sehr wertvollen Hinweise, die sich daraus ergaben und fOr die Obernahme des Mitberichtes zum gror..en Dank verpflichtet. Daruber hinaus danke ich allen Mitarbeitern des Instituts fOr die anregende Kritik und Diskussion, insbesondere den Herren Dr. okay. Melchior, Dipl.-Ing. D. Ondratschek, Dr.-Ing. J. Domnick, M. Obst und Dipl.-Ing. A. Scheibe. Mein besonderer Dank gilt Frau Dipl.-Ing. S. Knaupp fOr die Mitarbeit bei der Programmierung des neuronalen Netzes. Herrn Dipl.-Ing. T. Oberlander und Herrn Dipl.-Ing. (FH) S. Paustian danke ich fOr die Mithilfe bei der VersuchsdurchfOhrung. Zum Dank fOr die Motivation und die tatkraftige Unterstutzung, insbesondere bei der DurchfOhrung der Untersuchungen und Serechnungen, wid me ich das Such meiner Frau Manuela. Stuttgart, Juni 1998 Pavel Svejda Inhaltsverzeichnis Symbolverzeichnis ......................................................................... . 12 o Einleitung ....... ... .... ..... ............. ............. ...... ....... .... ........ ...... ............ sixteen Aktueller Stand der industriellen Lackiertechnik ............................ . 19 2 Der Lackierproze am Beispiel der Automobil-Serienlackierung ... .

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2 . o -3 / ·2 -1 ~ o 2 ---. 10: Sigmoide Funktion fUr k = -1, 0, 1, 2, 3 Training des Backpropagation·Netzwerks Das Training neuronaler Netze hat die Anpassung der Netzgewichte an die vorgegebene Problemstellung zum Ziel. Wahrend des Trainings muB eine groBe Anzahl von Trainingszyklen abgearbeitet werden. Ein Trainingszyklus umfaBt die einmalige Prasentation aller zu trainierenden Eingabe- und Ausgabevektoren sowie der jeweiligen Gewichtsanderung mittels des Backpropagation-Lernverfahrens. Ein zu trainierender Eingabevektor und der dazugehorige Ausgabevektor wird als Trainingsmuster bezeichnet.

4 ..... - - - k =-1 - - k=O • • • • k =1 --k - 2 - • - k=3 ... - - - - - - - --- _. _ . ~ - _ ............. . 2 . o -3 / ·2 -1 ~ o 2 ---. 10: Sigmoide Funktion fUr k = -1, 0, 1, 2, 3 Training des Backpropagation·Netzwerks Das Training neuronaler Netze hat die Anpassung der Netzgewichte an die vorgegebene Problemstellung zum Ziel. Wahrend des Trainings muB eine groBe Anzahl von Trainingszyklen abgearbeitet werden. Ein Trainingszyklus umfaBt die einmalige Prasentation aller zu trainierenden Eingabe- und Ausgabevektoren sowie der jeweiligen Gewichtsanderung mittels des Backpropagation-Lernverfahrens.

Kap. 3). Die Profilparameter werden mit einer hierfOr erstellten Software (vgl. Kap. daten berechnet. t. FOr einen optimalen Schichtdickenverlauf mOssen die Spritzbildmerkmale und die BahnfOhrung aufeinander abgestimmt werden. Flache Schichtdickenprofile mit n = 2 sind fOr Flachenlackierungen am besten geeignet. 3b). en Schichlmaximum, Schichtminimum, arithmetischer Mittelwert und Standardabweichung angegeben (vgl. 1). Optische Qualitatsmerkmale wie Farbton, Helligkeit, Flop usw. t. In der vorliegenden Arbeit werden nur die beiden optischen Qualitatsmerkmale Helligkeit und Flop betrachtet.

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