Musterseite Die Fakten stimmen. Die Worte sind Platzhalter — an ihre Stelle kommen Ihre.
Yiğit Özcan
Eine Frage, die nicht wegging, eine Methode, die zweimal gebaut werden musste, und die Stunde, in der all das öffentlich verteidigt wird.
“Digital Shadow for Process-Parallel Part Geometry Estimation in CNC Milling”
Drei Fragen
Warum dieses Thema?
Es fing mit etwas an, das mich störte und mich nicht in Ruhe ließ. Das Fach hatte längst eine Antwort, und ich glaubte sie nicht.
Was hat Sie überrascht?
Wie oft das interessante Ergebnis das war, nach dem ich nicht gesucht hatte — und wie lange ich brauchte, es nicht mehr für Rauschen zu halten.
Was kommt nach der Verteidigung?
Erst schlafen. Dann herausfinden, ob das Gelernte außerhalb der Universität Bestand hat.
In eigenen Worten“Am Anfang dachte ich, ich kenne die Antwort. Im dritten Jahr wusste ich, dass ich die Frage nicht verstanden hatte.”
Über die Dissertation
In CNC milling, parts are often checked only after machining by using high-precision measurement equipment. This can take a lot of time, especially for complex and accurate components. If an error is found, the part may need to be reworked or even rejected. This PhD research explores how a CNC machine can be made more “aware” of the shape of the part while it is being machined. The thesis develops a Digital Shadow of the machining process. This means that data from the real CNC machine are used to update a virtual representation of the workpiece during machining. The system reads machine positions and other controller data, combines them with models of cutting forces and tool deflection, and updates a virtual workpiece using fast GPU-based material removal simulation. The goal is not to replace certified coordinate measuring machine inspection, but to give operators and engineers earlier insight into possible geometry deviations. By estimating the evolving part geometry during the process, the method can help reduce inspection effort, improve process transparency, and support better decisions in advanced manufacturing. The research shows that this type of in-process geometry estimation is feasible using industrial machine data, analytical models, and high-performance computing.
Ausgewählte Arbeiten
Übernommen aus dem Terminkalender der KU Leuven.