Projekte
Virtueller Prototyp
Virtueller Prototyp Optimales Maschinendesign für Zuführ- und Sortiersysteme Schwingfördersysteme bilden einen wichtigen Bestandteil moderner Automationsanlagen. Wettbewerbsfähige Anlagen erfordern optimales Förderverhalten…
Fehlererkennung in einer Entstaubungsanlage
Zustandsüberwachung von Schnittprozessen Erkennen von fehlerhafter Aktivierung von Ventilen In einer Entstaubungsanlage soll die Fehlschaltung von Ventilen erkannt werden. Wegen…
NVH Simulation einer elektrischen Maschine
NVH Simulation einer elektrischen Maschine Bewertung der akustischen Eigenschaften Akustische Eigenschaften spielen auch bei elektrischen Maschinen eine zentrale Rolle, da…
Schwingungstechnik in der Robotik
Schwingungstechnik in der Robotik Qualitätssicherung für Roboterarme Im Rahmen des Projekts wurde ein Condition Monitoring System entwickelt, das fehlerhafte Roboterantriebe…
Zustandsüberwachung von Schnittprozessen
Zustandsüberwachung von Schnittprozessen Qualitätssicherung in der Faserproduktion Lenzing stellt aus dem Ausgangsstoff Holz unterschiedlichste Fasern her. Die Fasern werden später…
Sensorik für rotierende Maschinenteile
Sensorik für rotierende Maschinenteile Werkzeugidentifikation & Fehlerfrüherkennung Rotierende Maschinenteile sind häufig hohen Belastungen ausgesetzt. Das kann zu unerwarteten Ausfällen und…
Vermessung von Haarrissen mittels Deep Learning
LCM nutzt Deep Learning zur präzisen Erkennung und Vermessung von Haarrissen auf Stahlbändern, selbst bei großen Datenmengen und Artefakten.
Wetterdatenerfassung für autonomes Fahren
Das LCM entwickelte mit DisDAQ ein mobiles Sensorsystem zur präzisen Erfassung von Wetterdaten für Tests autonomer Fahrzeuge.
Mobiles Modulares Messsystem
Unser mobiles modulares Messsystem DisDAQ ermöglicht flexible Datenerfassung für schnelle Analysen und Langzeitüberwachung in industriellen Umgebungen.
