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Belastungsmessung an Brückenkranen

Vorteile durch die Anwendung von Machine Learning

Welche Möglichkeiten bietet die Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI), um Belastungsmessungen an Brückenkranen für die Bestimmung der Restlebensdauer auszuwerten? Forscher aus Köthen haben in ihren Untersuchungen an einem Demonstrator u.a. nachgewiesen, dass nicht-invasive Messsysteme zuverlässige Aussagen liefern.

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Krandemonstrator der Hochschule Anhalt Bild: HS Anhalt
Krandemonstrator der Hochschule Anhalt Bild: HS Anhalt
08. November 2023, 13:44 Uhr

Die Berechnung der Restlebensdauer von Brückenkranen gewinnt aufgrund steigender Anforderungen an Prozess- und Sicherheitsstandards zunehmend an Bedeutung. Ungenaue Annahmen bezüglich der Nutzungsprofile von Brückenkranen führen meist zu frühzeitigen Schäden und Ausfällen in Produktionsketten. Andererseits könnten die Krane bei kleineren Belastungen im Betrieb länger als ihre prognostizierte Lebensdauer verwendet werden. Eine präzise Vorhersage der Lebensdauer ist erforderlich, um einen sowohl sicheren als auch ökonomischen Kranbetrieb zu gewährleisten.

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Richard Täger

M. Eng.,
Wissenschaftlicher Mitarbeiter 
im Fachbereich EMW 
der Hochschule Anhalt in Köthen

Dr.Ing. Arne Goedeke

Dr.Ing. Arne Goedeke
Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Lehrbeauftragter im Fachbereich EMW der Hochschule Anhalt in Köthen

Christopher Kral

Christopher Kral
M. Eng., 
Wissenschaftlicher Mitarbeiter 
im Fachbereich EMW 
der Hochschule Anhalt in Köthen

· Artikel im Heft ·

Belastungsmessung an Brückenkranen
Seite 30 bis 31
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