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Wer je Löcher in Wände gebohrt hat, weiß, dass sich manche Betonsorten hartnäckig dem Angriff der Bohrmaschine widersetzen können. Eine selbstlernende elektronische Steuerung optimiert Drehzahl und Schlagfrequenz, damit es deutlich schneller vorwärts geht.
Moderne und starke Bohrmaschinen gehen in die meisten Betonwände wie in Butter. Doch ist Beton nicht gleich Beton - je nach Anwendung werden verschiedene Arten eingesetzt. Schon hinsichtlich der Festigkeit existieren große Unterschiede: Ein Gartenweg aus Waschbetonplatten ist Butter gegenüber einem Tresorraum, der mit stahlarmiertem Schwerbeton vor Attacken geschützt ist. Um ein Loch hineinzubohren, sollte die Schlagbohrmaschine etwas von Beton- und Gesteinsarten "verstehen", denn die Bohrgeschwindigkeit hängt von zwei variablen Größen ab: der Drehzahl des (hoffentlich scharfen) Bohrers und der Frequenz des Hammerwerks. Um sie optimal aufeinander abzustimmen und einen maximalen Bohrvorschub zu erreichen, haben Ingenieure am Fraunhofer-Institut für Informations- und Datenverarbeitung IITB eine intelligente Antriebsregelung entwickelt, die sich selbsttätig auf unterschiedliche Bohrer, Bau- und Gesteinsmaterialien sowie Anpressdrücke des Bedieners einstellt. Ein kooperierendes Industrieunternehmen testet dieses patentierte Konzept mit Prototypen seiner Hochleistungsbohrhämmer im praxisnahen Einsatz.
"Mensch, Bohrhammer und Wand bilden ein mechanisches Gesamtsystem", erläutert Dr. Helge-Björn Kuntze. "Bediener drücken und bewegen die Maschine unterschiedlich und die Wandfestigkeit variiert von Fall zu Fall. Da das dynamische Verhalten relativ empfindlich gegenüber Veränderungen dieser Parameter ist, haben wir die elektronische Antriebssteuerung mit einer lernfähigen Neuro-Fuzzy-Komponente ausgerüstet." Als Eingangsgrößen messen mehrere Sensoren in der Maschine Schlag- und Drehzahl, elektrische Leistung, Längs- und Querbeschleunigung. Die Elektronik vergleicht diese Daten mit gespeicherten Standardsituationen und "erkennt" daraus nahezu verzögerungsfrei aktuelle Situationsparameter wie Bohrer-, Gesteinstyp und Anpressdruck. Findet sie keine genau passende Situation, so nimmt sie die naheliegensten Parameter an.
Im zweiten Schritt muss die Steuerung den optimalen Arbeitspunkt finden und einstellen. "Dieser Abgleich basiert auf realen Bohrversuchen an Beton- und Gesteinsnormkörpern", erklärt der Leiter des IITB-Geschäftsfeldes Mess-, Regelungs- und Diagnosesysteme. "Die zu jeder Situation passenden besten Betriebspunkte sind in Kennfeldern abgelegt und wurden in das Gehirn der Maschine implantiert." Das Konzept der lernenden Bohrmaschine soll in Zukunft auch auf große Anwendungen übertragen werden. Das könnte dazu führen, dass es im Tunnelbau bald schneller vorwärts geht.
Ansprechpartner:
Dr. Helge-Björn Kuntze
Telefon 07 21 / 60 91-3 10, Fax 07 21 / 60 91-4 13, kn@iitb.fraunhofer.de
http://www.iitb.fraunhofer.de
http://www.fraunhofer.de/mediendienst
Institutsmitarbeiter überprüfen die Leistungsfähigkeit der Bohrmaschine mit unterschiedlichen Materi ...
None
Criteria of this press release:
Construction / architecture, Information technology, Mathematics, Mechanical engineering, Physics / astronomy
transregional, national
Research projects
German
Institutsmitarbeiter überprüfen die Leistungsfähigkeit der Bohrmaschine mit unterschiedlichen Materi ...
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