Maximilian Knoll

Krankenhaus der Barmherzigen Brüder Trier

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Peter Groche

Technical University of Darmstadt

Florian Hoppe

Klinikum Oldenburg

Iva Kovačić

University of Copenhagen

Julia Reisinger

TU Wien

Christian Bölling

Museum für Naturkunde

Eberhard Abele

Technical University of Darmstadt

Felix Geßner

Technical University of Darmstadt

Peter F. Pelz

Technical University of Darmstadt

M Schaeffner

Technical University of Darmstadt

Michael Schmitt

University Hospital Heidelberg

Cooperative Institutions

Heidelberg University

180

University Hospital Heidelberg

116

Ludwig-Maximilians-Universität München

German Cancer Research Center

Praxis für Hämatologie und Onkologie

Technical University of Darmstadt

Charité - Universitätsmedizin Berlin

Johannes Gutenberg University Mainz

Goethe University Frankfurt

München Klinik

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Research Field

Operational effects on the stiffness of combined roller and plain bearings

Procedia Manufacturing (2019)

Julian Sinz Maximilian Knoll Peter Groche

The use of electric servo drives in presses enlarges the possibilities of controlling forming processes and enables an optimization of processes with regard to technological, economical and qualitative aspects. However, high process dynamics, oscillations or rest positions without movement lead to increased demands on the machine elements, especially the bearings. As press forces increase, the use of conventional roller bearings becomes less and less economically viable. Thus, plain bearings are widely used, which are characterized by a non-linear force-displacement transfer function especially at low rotational speed. To meet the requirements, combined roller and plain bearings were developed and investigated. Control of forming processes demands for a continuous force-displacement behavior as well as high machine stiffness. Therefore, the effects of typical forming operations on the stiffness of combined roller and plain bearings are investigated and presented in this article.

Plain bearing

10.1016/j.promfg.2019.09.054

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Our Specific Approach on Mastering Uncertainty

Springer tracts in mechanical engineering (2021)

Peter F. Pelz Robert Feldmann Christopher M. Gehb Peter Groche Florian Hoppe

Abstract This chapter serves as an introduction to the main topic of this book, namely to master uncertainty in technical systems. First, the difference of our approach to previous ones is highlighted. We then discuss process chains as an important type of technical systems, in which uncertainty propagates along the chain. Five different approaches to master uncertainty in process chains are presented: uncertainty identification, uncertainty propagation, robust optimisation, sensitivity analysis and model adaption. The influence of the process on uncertainty and methods depends on whether it is dynamic/time-varying and/or active. This brings us to the main strategies for mastering uncertainty: robustness, flexibility and resilience. Finally, three different concrete technical systems that are used to demonstrate our methods are presented.

Robustness

Propagation of uncertainty

Identification

Sensitivity Analysis

Resilience

10.1007/978-3-030-78354-9_3

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Control of hole rolling on 3D Servo Presses

Journal of Manufacturing Processes (2024)

Viktor Arne Dirk Alexander Molitor Daniel Spies Maximilian Knoll Peter Groche

10.1016/j.jmapro.2024.09.015

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Hormone-inactive neuroendocrine tumors of the pancreas

Der Chirurg (1997)

M. Schwab Maximilian Knoll D. Jentschura E. Hagmüller

Gastrinoma

Glucagonoma

10.1007/s001040050257

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[26-year-old patient with recurrent semi-consciousness, tonic seizures and pathological EEG].

PubMed (1993)

Maximilian Knoll G Rohr MICHELE R. D. HEINE H D Saeger Werner Jaschke

Tonic (physiology)

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Fortpflanzung von Unsicherheit in Prozessketten*/Propagation of uncertainty in process chains consisting of forming and machining operations

wt Werkstattstechnik online (2018)

Christian Bölling Florian Hoppe Felix Geßner Maximilian Knoll Eberhard Abele

Aufeinanderfolgende Umform- und Zerspanungsprozesse stellen im industriellen Umfeld eine typische Wertschöpfungskette dar. Die Auswirkungen von Unsicherheit werden in solchen Prozessketten bislang nur in Einzelprozessen untersucht. Gegenstand der Untersuchungen im Sonderforschungsbereich 805 ist die Entwicklung einer verketteten, geregelten Prozesskette über die unterschiedlichen Bearbeitungsoperationen hinweg. In einem ersten Schritt wird im Rahmen dieses Aufsatzes die Verkettung eines Taumelprozesses mit einer nachfolgenden Reiboperation in einer Simulation untersucht. Die Geometrie der umgeformten Bauteile wird dazu mittels einer entwickelten Schnittstelle in ein passendes Format umgewandelt. Bei der Simulation der Reibbearbeitung wird der Einfluss der Schneidengeometrie sowie unterschiedlicher Bearbeitungsstrategien auf die Auslenkung des Werkzeuges untersucht.   Successive forming and machining processes represent a common industrial value chain. By now, the effect of uncertainty on these process chains has solely been examined with regard to single processes. The research subject of the Collaborative Research Centre 805 is the development of an interlinked closed-loop controlled process chain consisting of various processing operations. This paper presents the investigation results of an orbital forming process simulation succeeded by a reaming operation. An interface has been designed that converts the geometry of the formed part into a suitable format for the subsequent reaming process simulation. By means of the coupled simulation the influence of cutting edge geometry and machining strategies on tool deflection is examined.

10.37544/1436-4980-2018-01-02-84

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Fortpflanzung von Unsicherheit in Prozessketten

Christian Bölling Florian Hoppe Felix Geßner Maximilian Knoll Eberhard Abele

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Ableitung eines Vorgehensmodells zur systematischen Wissensgenerierung aus Sensordaten

Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb (2021)

Dirk Alexander Molitor Christian Kubik Maximilian Knoll Marco Becker Peter Groche

Abstract In diesem Beitrag wird das KDT-EA (Knowledge Discovery in Time Series for Engineering Applications) vorgestellt, eine Verbesserung des bestehenden KDD-Prozesses, um speziell die Analyse von aufgezeichneten Zeitreihen in Produktionsprozessen zu adressieren. Es werden die Schritte von der Datenerfassung bis zur Implementierung der entwickelten Modelle in die Produktionsprozesse beschrieben und die Schlüsselfaktoren für eine erfolgreiche Machine-Learning-Anwendung identifiziert. Am Beispiel der Vorhersage des Biegewinkels in einem Folgeverbundwerkzeugprozess wird der Einfluss der einzelnen Entscheidungen innerhalb der Prozessschritte auf die Modellleistung aufgezeigt.

10.1515/zwf-2021-0066

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Metastasierungsverhalten des Schilddrüsenkarzinoms in Abhängigkeit zur Membranexpression von MHC-Klasse-I- und -II-Proteinen auf den Tumorzellen

Verhandlungen der Deutschen Gesellschaft für Innere Medizin (1990)

Maximilian Knoll J. Teuber Jennifer Winter R Paschke Ricarda Schmidt

10.1007/978-3-642-84317-4_3

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Industrial Forum · Industrieforum

Oncology Research and Treatment (2001)

N. Harbeck Alexander Krüger S. Sinz R.E. Kates C. Thomssen

10.1159/000055097

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