Kautschukspritzgießen mit Qualitätserkennung

Publikationen: Beitrag in FachzeitschriftArtikelForschung(peer-reviewed)

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Kautschukspritzgießen mit Qualitätserkennung. / Hutterer, Thomas; Berger-Weber, Gerald; Kerschbaumer, Roman Christopher et al.
in: Kunststoffe, Jahrgang 2021, Nr. 5, 03.05.2021, S. 18 - 21.

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Hutterer, T, Berger-Weber, G, Kerschbaumer, RC, Friesenbichler, W, Klutz, A, Leng, T & Mayr, K 2021, 'Kautschukspritzgießen mit Qualitätserkennung', Kunststoffe, Jg. 2021, Nr. 5, S. 18 - 21.

APA

Hutterer, T., Berger-Weber, G., Kerschbaumer, R. C., Friesenbichler, W., Klutz, A., Leng, T., & Mayr, K. (2021). Kautschukspritzgießen mit Qualitätserkennung. Kunststoffe, 2021(5), 18 - 21.

Vancouver

Hutterer T, Berger-Weber G, Kerschbaumer RC, Friesenbichler W, Klutz A, Leng T et al. Kautschukspritzgießen mit Qualitätserkennung. Kunststoffe. 2021 Mai 3;2021(5):18 - 21.

Author

Hutterer, Thomas ; Berger-Weber, Gerald ; Kerschbaumer, Roman Christopher et al. / Kautschukspritzgießen mit Qualitätserkennung. in: Kunststoffe. 2021 ; Jahrgang 2021, Nr. 5. S. 18 - 21.

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day = "3",
language = "Deutsch",
volume = "2021",
pages = "18 -- 21",
journal = "Kunststoffe",
publisher = "Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG",
number = "5",

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TY - JOUR

T1 - Kautschukspritzgießen mit Qualitätserkennung

AU - Hutterer, Thomas

AU - Berger-Weber, Gerald

AU - Kerschbaumer, Roman Christopher

AU - Friesenbichler, Walter

AU - Klutz, Alexander

AU - Leng, Thomas

AU - Mayr, Karlheinz

PY - 2021/5/3

Y1 - 2021/5/3

N2 - Automatische Prozessüberwachung mit iQ clamp control und maschinellem LernenMit der zunehmenden Digitalisierung der Spritzgießprozesse rücken neue Prozessgrößen ins Visier. Mithilfe von Machine-Learning-Methoden erschließt Engel gemeinsam mit dem Polymer Competence Center Leoben und der Montanuniversität Leoben das Potenzial der Werkzeugatmung für die Qualitätssicherung im Kautschukspritzgießen. Unterstützt wurde dieses Forschungsprojekt von SKF Sealing Solutions Austria

AB - Automatische Prozessüberwachung mit iQ clamp control und maschinellem LernenMit der zunehmenden Digitalisierung der Spritzgießprozesse rücken neue Prozessgrößen ins Visier. Mithilfe von Machine-Learning-Methoden erschließt Engel gemeinsam mit dem Polymer Competence Center Leoben und der Montanuniversität Leoben das Potenzial der Werkzeugatmung für die Qualitätssicherung im Kautschukspritzgießen. Unterstützt wurde dieses Forschungsprojekt von SKF Sealing Solutions Austria

M3 - Artikel

VL - 2021

SP - 18

EP - 21

JO - Kunststoffe

JF - Kunststoffe

IS - 5

ER -