Neuronal networks as a means of quality assurance for plasma spraying

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Die Zahl der beim Thermischen Spritzen die Schichtqualität beeinflussenden Faktoren ist sehr groß. Die Schichtqualität wird dabei durch das komplexe Zusammenspiel dieser Einzelfaktoren bestimmt. Moderne Monitoringsysteme wie beispielsweise Brennerdiagnostik, In-Flight-Partikelpyrometrie, Thermographie liefern zahlreiche Messdaten, mit denen sich der Spritzprozess charakterisieren läßt. Zur Zeit werden aber nur wenige Parameter im Beschichtungsprozess kontrolliert. Das isolierte Betrachten einzelner Prozessparameter reicht nicht aus, um den Spritzprozess ausreichend zu charakterisieren, da die Zusammenhänge der verschiedenen Einflussfaktoren nicht erfasst werden. Eine Prognose der resultierenden Schichtqualität ist so nur bedingt möglich. Für den systematischen Einsatz moderner Monitoringsysteme im Bereich des Thermischen Spritzens - einzeln wie auch kombiniert - ist zur Zeit die Kenntnis der komplexen Zusammenhänge während des Beschichtungsprozesses notwendig. In diesem Forschungsvorhaben ist der Einsatz von neuronalen Netzen zur Qualitätssicherung beim Plasmaspritzen anhand der während des Beschichtungsprozesses messbaren Prozessparameter und zerstörungsfrei messbaren Schichteigenschaften vorgesehen. Dieses soll ohne die Kenntnis der einzelnen physikalischen Abhängigkeiten von Prozessparametern und Schichteigenschaften erreicht werden. Die neuronalen Netze werden mit in Versuchen gesammelten Daten angelernt.