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Linearmotorachsen mit Direktantrieb Motor 400N,800N, 1000N, 1200N, 1600N Maximale Geschwindigkeit: 6m/s Maximale Beschleunigung: 114m/s2

Für extreme Temperaturen und Vakuum. HepcoMotions Lager für Vakuum und extreme Temperaturen erfüllen die hohen Anforderungen von Konstrukteuren und Entwicklern, da sie eine standardisierte Lösung für die anspruchsvollsten Umgebungsbedingungen bieten. • Geeignet für Industrie und Wissenschaft zum Einsatz im Hochvakuum, zum Beispiel bei der Bearbeitung von Halbleiter-Wafern, der Produktion von LCD & OLED-Panelen und in Vakuumaufdampfanlagen. • Einsetzbar bei Temperaturen von -50°C bis +210°C. • Spezielle Schmierstoffe garantieren optimale Funktion während des Einsatzes unter extremen Bedingungen. • Lagerdurchmesser von 18 bis 54mm lieferbar. • Alle Komponenten bestehen aus Edelstahl. • Kombinierbar mit den korrosionsbeständigen Linear- und Kurvenführungen der HepcoMotion SL2 & PRT2 Produktfamilien.

Hervorragende Tragfähigkeit, Geschwindigkeit und geringe Reibung bei langer und wartungsarmer Lebensdauer. HepcoMotions kostengünstige und wartungsarme PDU2 riemengetriebene Einheit vereint ihre hervorragenden Eigenschaften bei Tragfähigkeit, Geschwindigkeit und geringer Reibung zu einer einzigartigen Kombination. Sie wurde für Anwendungen mit begrenztem Budget entworfen, und bietet trotzdem eine Lebensdauer, die in den meisten Fällen die der zugehörigen Maschine übertreffen wird. • Kompakte, einbaufertige Achse einteilig in Längen bis zu 6m erhältlich. • Keine Schmierung notwendig, geringer Wartungsaufwand, lange Lebensdauer. • Einfache Anbindung von Schritt- oder Servomotoren. • Bei einsetzendem Verschleiß können Laufwagen einfach angepasst und wieder in ihren Ursprungszustand gebracht werden. • Profil mit oder ohne T-Nuten erhältlich. • Korrosionsbeständige Ausführung lieferbar.

Aus den Simulationsergebnissen leiten wir konstruktive Maßnahmen zur thermischen und thermomechanischen Optimierung Ihrer Produkte ab. Wir unterstützen Sie bei der thermischen Auslegung Ihrer Produkte. Wir analysieren hierzu: - stationäre und transiente Temperaturverteilungen unter Berücksichtigung von Wärmeleitung, Wärmestrahlung und Konvektion - mechanische Beanspruchungen aufgrund der Temperaturverteilung - Lebensdauer thermisch beanspruchter Geräte - Fluid-Struktur-Kopplung zur Ermittlung konvektiver Wärmeübergänge - erzwungene bzw. freie Konvektion bei Gaskühlung und Flüssigkeitskühlung wie z.B. für Luftkühlung und Wasserkühlung - Geschwindigkeitsverläufe und Druckverläufe für das Fluid

In der Fluiddynamik werden unter anderem Strömungsgeschwindigkeiten, Druckverluste und konvektive Wärmeübergänge bestimmt. Aus diesen Größen werden die Reaktionskräfte und Belastungen auf die umströmten Strukturen abgeleitet. Wir setzen CFD-Simulationen für folgende Anwendungen ein: - Analyse und Optimierung von Geschwindigkeitsverläufen und Druckverläufen umströmter bzw. durchströmter Strukturen - Thermische Simulationen mit Fluid-Strukturkopplung zur Ermittlung und Optimierung konvektiver Wärmeübergänge - Ermittlung der Strömungskräfte wie Widerstand und Auftrieb umströmter Strukturen - Strömungsakustik Die Ergebnisse der Strömungssimulationen nutzen wir unter anderem für thermische Analysen, Betriebsfestigkeitsauslegungen und zur Untersuchung akustischer Phänomene.

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Eine detaillierte Auswertung von vorliegenden Messdaten ist oft ein entscheidender Schritt zur Lösung von Schwingungsaufgaben. Zur Signalanalyse von zeitinvarianten und zeitvarianten Schwingungsgrößen nutzen wir Verfahren wie: - Spektralanalyse: Autospektren, Übertragungsfunktionen mit Phasenbezug, Kohärenzfunktionen - Wasserfall- oder Sonogramm-Darstellung der zeitlichen oder drehzahlabhängigen Entwicklung von Spektren - Ordnungsanalyse, Campbell-Darstellung, Ordnungsschnitte, Vold-Kalman-Filterung, Resampling - Wavelet-Analyse - Drehzahlerfassung aus Analog- oder TTL-Signal; alternativ: Ableitung des Drehzahlverlaufs aus geeigneten Schwingungssignalen - Hüllkurvenanalyse, Hilbert-Transformation - Cepstrumanalyse - Darstellung von Betriebsschwingformen auf Drahtgittermodellen (ODS) - Expansion von gemessenen Schwingungsformen auf FE-Modelle - Filterung der Messdaten mit Tief-, Hoch-, Bandpass - Analyse von Schwingungsorbits Mit diesen Verfahren bewerten wir auch instationäre sowie stark transiente Ereignisse wie z.B. Schalt- oder Stoßvorgänge.

Physikalische Modellierung kommt aus der Systemtechnik und beschreibt das Vorgehen, physikalische Grundfunktionen, um das Verhalten komplexer Systeme in mathematischen Funktionen zu formulieren. In der Produktion tragen physische Modelle dazu bei, Prozesse zu optimieren und Fehler zu minimieren. Durch die Modellierung eines Produktionsschritts, kann ein vollständiges Verständnis der Vorgänge erreicht werden und negative Überraschungen können mathematisch exakt ausgeschlossen werden. Durch die Abschätzung der Größenordnung potentieller Störgrößen, können die zugehörigen physikalischen Prozesse in das physikalische Modell aufgenommen oder ausgeschlossen werden. Das ermöglicht einen schnellen, zielgerichteten und kosteneffizienten Entwicklungsprozess. mathematik Statistik physik numerik stochastik mathematisch technische software auftragsforschung mechatronik kybernetik python c++ cpp mathematika fortran datenbanken aws amazon webservices numpy pandas scipy sklearn scikitlearn bilderkennung computer vision optische inspektion opencv oberflächenmessung qualitätssicherung data science Machine Learning predictive maintanance ki künstliche Intelligenz datenanalyse selbstlernend reinforcement learning bestärkendes lernen clustering data analytics digitaler zwilling prototyp prototyping anlagensteuerung robotik design of experiments systems engineering modellierung optimierung vorhersagemodelle multivariate statistik steuerungssoftware software Algorithmus algorithmen algorithmusentwicklung algorithmenentwicklung algorithmik industrie 4.0 daten it messsoftware messtechnik regelungstechnik vorausentwicklung simulation simulation entwickeln differentialgleichungen linux feature engineering Forschung und Entwicklung Forschungs- und Entwicklungsprojekt F&E maschinelles lernen stochastische Prozesse Fehlerdiagnose Produktion Fehlerdiagnose