51 to 60 of 87 Results
Oct 29, 2024 - Rebekka Neumann Dataverse
Neumann, Rebekka; Wortmann, Andreas; Zhang, Jinxi; Chen, Shengjian Patrick; Ellwein, Carsten; Klingel, Lars, 2024, "Replication Package for "Digital Twins for Machine Tools: A Systematic Mapping Study"", https://doi.org/10.18419/DARUS-4542, DaRUS, V1
Replication package for the paper "Digital Twins for Machine Tools: A Systematic Mapping Study". It includes the meta data of all considered literature. |
Oct 23, 20242024_DFG_DT4MT
Replication package for our systematic literature review "Digital Twins for Machine Tools: A Systematic Mapping Study". This replication package includes the considered and relevant literature. |
Sep 25, 2024 - 2023_ICM_RoboCable
Zürn, Manuel, 2024, "Replication Data for: SCAP 2024 Robotic Wiring Harness Bin Picking", https://doi.org/10.18419/DARUS-4236, DaRUS, V1
Replication Data for: SCAP 2024 Robotic Wiring Harness Bin Picking. 4K Images from 3 Camera Perspectives including Annotation data for Reproduction of the Learning for the ML Model. It includes the tensorboard logfile representing the quantitative loss during training, the qualitative spline prediction during training and the final trained model we... |
Jul 25, 2024 - Dissertation Reiff
Reiff, Colin, 2024, "Prozessparameter und Farbwerte für einen Laserprozess auf Edelstahl", https://doi.org/10.18419/DARUS-4338, DaRUS, V1
Bei diesem Versuch wurde eine Edelstahlplatte mit unterschiedlichen Prozessparametern eines Lasersystems belichtet und die resultierende Farbe mit einem Mikroskop ausgewertet. Die zentralen Komponenten der Laseranlage sind ein Galvanometerscanner (MINISCAN III mit einer Strahleintrittsapertur von 14 mm) der Firma Raylase, ein f -Theta Objektiv (Bre... |
Jul 25, 2024 - Dissertation Reiff
Reiff, Colin, 2024, "Modell zur Vorhersage von Prozessparametern eines Laserprozesses auf Basis von RGB-Farbwerten", https://doi.org/10.18419/DARUS-4339, DaRUS, V1
Künstliches neuronales Netz mit zwei verdeckten Schichten mit 50 bzw. 25 Neuronen und einer ReLU-Aktivierungsfunktion. Die Ausgabeschicht hat eine sigmoide Aktivierungsfunktion. Für das Training wird ein Adam-Optimierer verwendet, der den mittleren quadratischen Fehler der Vorhersage gegenüber der erwarteten Ausgabe minimiert und so die Gewichte de... |
