Ansätze zur Verbesserung von Qualität und Wirtschaftlichkeit bei generativen Verfahren durch Optimierung des Pre-Processes

Mittels generativer Fertigung ist es heute möglich die, Entwicklungszeit und Ferti-gungsdauer von Prototypen, Produkten und Werkzeugen zu verkürzen. Neben dieser Zeitersparnis sind die im Vergleich zu konventionellen Fertigungsverfahren unwe-sentlichen Geometriebeschränkungen für den Anwender von besonderem Interesse. Dieses Alleinstellungsmerkmal der generativen Fertigung macht es möglich auch komplexe Geometrie wirtschaftlich herzustellen. Voraussetzung für eine wirtschaftli-che und fehlerminimierte Fertigung ist hierbei eine möglichst optimale Prozessvorbe-reitung (Pre-Processing). Dabei sind insbesondere die Schritte der Bauteilorientie-rung, der Stützkonstruktionserzeugung, der Schichtzerlegung sowie der Bauraum-ausnutzung von Interesse. Auch wenn diese Punkte wesentlich zur Qualität und Wirtschaftlichkeit beitragen, sind die Erkenntnisse für den unerfahrenen Anwender nur unzureichend dokumentiert, wodurch eine möglichst effiziente Fertigung zu-nächst ausgeschlossen werden kann. Anhand unterschiedlicher Beispiele sollen dem Anwender hier die Möglichkeiten zur Optimierung dieser Pre-Processing Schritte er-läutert werden. In diesem Rahmen werden die aktuellen Forschungsergebnisse des Lehrstuhls Rechnereinsatz in der Konstruktion, Institut für Produkt Engineering der Universität Duisburg-Essen in Bezug auf die Optimierung der Bauteilorientierung, der variablen Schichtzerlegung und der Optimierung der Bauraumausnutzung vorgestellt.

Survey on haptic rendering of data sets: Exploration of scalar and vector fields

Complementary to automatic extraction processes, Virtual Reality technologies provide an adequate framework to integrate human perception in the exploration of large data sets. In such multisensory system, thanks to intuitive interactions, a user can take advantage of all his perceptual abilities in the exploration task. In this context the haptic perception, coupled to visual rendering, has been investigated for the last two decades, with significant achievements. In this paper, we present a survey related to exploitation of the haptic feedback in exploration of large data sets. For each haptic technique introduced, we describe its principles and its effectiveness.