DE10038816A1

DE10038816A1 - Prediction of paint thickness distributions from electrostatic paint spray equipment using phenomenological mathematical models so that computing time and hardware costs are reduced in comparison with physical process models

Info

Publication number: DE10038816A1
Application number: DE10038816A
Authority: DE
Inventors: Gunter Boerner; Dietmar Eickmeyer
Original assignee: ABB Patent GmbH
Current assignee: ABB AG Germany
Priority date: 2000-12-12
Filing date: 2000-12-12
Publication date: 2002-06-13
Anticipated expiration: 2020-12-13
Also published as: DE10038816B4

Abstract

Method for determining paint thickness distribution, based on input of spray parameters for an electrostatic paint spray apparatus. Method is based on use of a phenomenological mathematical model to produce a quasi 3-D spray image. The dependence between model parameters and real spray parameters is generated using artificial neuronal networks that have been learnt using real measurements.

Description

Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Ermittlung einer beim Farblacksprü hen nach Eingabe bestimmter Sprühparameter in eine elektrostatisch basierte Lack sprüheinrichtung zu erwartenden Schichtdickenverteilung in der zu erzeugenden Lackschicht.The invention relates to a method for determining a color paint spray after entering certain spray parameters in an electrostatically based paint spray device expected layer thickness distribution in the to be generated Paint layer.

Es ist bekannt, zur a-priori Berechnung des Lackierergebnisses von elektrostatisch basierten Lackieranlagen empirische Untersuchungen vorzunehmen, mit Hilfe derer wenig fundierte Schätzwerte und nur sehr vereinfachte mathematische Beschreibun gen für das Lackierergebnis ermittelbar sind. Die dabei notwendigen extremen Ver einfachungen, wobei auch einige Einflüsse auf das Lackierergebnis, wie zum Bei spiel Umgebungstemperatur oder Art und Form der Lackierkabine unberücksichtigt bleiben, führen zu einer unzureichenden Genauigkeit der Berechnung.It is known for a priori calculation of the painting result of electrostatic based paint systems make empirical studies with the help of them poorly founded estimates and only very simplified mathematical descriptions conditions for the painting result can be determined. The extreme ver Simplifications, with some influences on the painting result, such as ambient temperature or type and shape of the spray booth are not taken into account remain, lead to insufficient accuracy of the calculation.

Ferner ist eine komplexe physikalische Modellbildung vorgeschlagen worden, mit deren Hilfe der sehr komplexe physikalische Prozeß des Lackierens detailgetreu nachgebildet werden soll, anhand dessen wiederum das Lackierergebnis bestimmt werden soll.Complex physical modeling has also been proposed with whose help the very complex physical process of painting true to detail is to be reproduced, on the basis of which the painting result is determined shall be.

Nachteilig hierbei ist jedoch die Komplexität der Modellbildung. So ist eine hinrei chend genaue Nachbildung der physikalischen Vorgänge während des Lackiervor ganges, und insbesondere deren Rückwirkungen untereinander kaum möglich, da es sich um stochastisch ablaufende Vorgänge handelt (Zerstäubung, Verwirbelung, etc.). Zudem ist der Aufwand für die Modellbildung und die reine Berechnungszeit des Modells auch auf derzeit verfügbaren Rechenanlagen inakzeptabel hoch (Tage oder Wochen).However, the complexity of modeling is a disadvantage here. So one is fine Accurate replication of the physical processes during the painting process ganges, and especially their repercussions with each other is hardly possible since it are stochastic processes (atomization, swirling, Etc.). In addition, the effort for modeling and the pure calculation time of the model is also unacceptably high on currently available computer systems (days or weeks).

Hierzu nämlich ist vorgeschlagen worden, zur Ermittlung der zu erwartenden Schichtdickenverteilung in einer zu erzeugenden Lackschicht, die bei relativ gerin gem Aufwand zu ausreichend genauen Ergebnissen führt, das Lackierergebnis, zu nächst ohne Berücksichtigung der physikalischen Prozesse, anhand eines phäno menologischen Modells nachzubilden. Die dabei berücksichtigten Modellparameter entsprechen jedoch nur teilweise den tatsächlichen Parametern des Lackiervorgan ges. Der Zusammenhang zwischen Modellparametern und den realen Sprühpara metern wird daher mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze hergestellt, die anhand realer Messungen angelernt werden.For this purpose, it has been proposed to determine the expected Layer thickness distribution in a paint layer to be produced, which is relatively low leads to sufficiently precise results, the painting result first without considering the physical processes, based on a pheno to reproduce the menological model. The model parameters taken into account however, only partially correspond to the actual parameters of the painting process ges. The relationship between model parameters and the real spray parameters meters is therefore manufactured with the help of artificial neural networks that are based on real measurements can be learned.

Ausgehend von diesem Stand der Technik ist es Aufgabe der Erfindung, ein Verfah ren der eingangs genannten Art anzugeben, mittels welchem die Umsetzung von realen Sprühparametern in Modell-Parameter eines phänomenologischen Modells auf möglichst günstige Weise erreicht wird.Starting from this prior art, it is an object of the invention to provide a method of the type mentioned above, by means of which the implementation of real spray parameters in model parameters of a phenomenological model is achieved in the cheapest possible way.

Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren zur Ermittlung der Schicht dickenverteilung in einer Lackschicht mit den im Anspruch 1 genannten Merkmalen gelöst.According to the invention, the object is achieved by a method for determining the layer thickness distribution in a lacquer layer with the features mentioned in claim 1 solved.

Durch den Vergleich von realen Schnittbildern mit einer Vielzahl von simulierten Schnittbildern einschließlich einer Bewertung des Vergleichs auf deren Ähnlichkeit wird die Umsetzung von realen Sprühparametern in Modell-Parameter auf besonders vorteilhafte Weise erreicht.By comparing real sectional images with a variety of simulated ones Cross-sectional images including an evaluation of the comparison for their similarity is the implementation of real spray parameters in model parameters on special advantageously achieved.

Eine günstige Ausgestaltung des Verfahrens wird erreicht, wenn einem simulierten Schnittbild ein entsprechendes quasistationäres Sprühbild zugeordnet wird, so daß von jedem simulierten Schnittbild auf das zugeordnete quasistationäre Sprühbild ge schlossen werden kann. A favorable embodiment of the method is achieved if a simulated one A corresponding quasi-stationary spray pattern is assigned to the sectional pattern, so that from each simulated sectional image to the assigned quasi-stationary spray image can be closed.

Durch diese Zuordnung kann von jedem simulierten Schnittbild auf ein entsprechen des quasistationäres Sprühbild geschlossen werden. Beim simulierten Schnittbild sowie beim quasistationäres Sprühbild sind vorteilhafterweise alle Randparameter, wie Farbe, Farbfluß, Luftströme, Drehzahl des Zerstäubers, Spannung bei der Zer stäubung und so weiter, identisch und für das Verfahren bekannt.With this assignment, each simulated sectional image can correspond to one of the quasi-stationary spray pattern can be closed. With the simulated sectional view and in the case of the quasi-stationary spray pattern, all the edge parameters are advantageously such as color, color flow, air flows, speed of the atomizer, tension in the Zer dusting and so on, identical and known for the process.

Das Verfahren kann zur Umwandlung der zusätzlichen Eingabeparameter in Modell- Eingabeparameter aus beispielsweise wenigstens 500 simulierten quasistationären Sprühbildern mit systematischer Parametervariation wenigstens eine entsprechende Anzahl horizontaler beziehungsweise vertikaler simulierter Schnittbilder ermitteln, die jeweils mit einem realen Schnittbild verglichen und der Ähnlichkeitsermittlung unter zogen werden.The method can be used to convert the additional input parameters into model Input parameters from, for example, at least 500 simulated quasi-stationary ones Spray patterns with systematic parameter variation have at least one corresponding one Determine the number of horizontal or vertical simulated sectional images that each compared with a real sectional image and the similarity determination below be drawn.

Statistisch gesehen verbessert sich das Ergebnis der Ähnlichkeitsermittlung, wenn die Anzahl der zum Vergleich mit einem realen Schnittbild herangezogenen simu lierten Schnittbildern wächst. Dabei ist unterstellt, daß die Randbedingungen bei der Simulation entsprechend vielfältig variiert wurde. Eine Variantenzahl von beispiels weise 5000 simulierten quasistationären Sprühbildern, entsprechend wenigstens 5000 simulierten Schnittbildern, jeweils für einen horizontal beziehungsweise einen vertikal bewegten Zerstäuber, führt bereits zu guten Ergebnissen bei der Ähnlich keitsbestimmung. Eine noch größere Variantenzahl verbessert das Ergebnis weiter. Eine Abwägung der Qualität des Ergebnisses zum Rechenaufwand führt letztlich auf eine nützliche Variantenzahl.Statistically, the result of the similarity determination improves if the number of simu used for comparison with a real sectional image cut cross-section grows. It is assumed that the boundary conditions at Simulation was varied accordingly. A number of variants of example 5,000 simulated quasi-stationary spray patterns, at least accordingly 5000 simulated sectional images, each for one horizontal or one vertically moving atomizer, already leads to good results with the similar keitsbestimmung. An even larger number of variants further improves the result. Weighing up the quality of the result against the computing effort ultimately leads to a useful number of variants.

Durch das vorgeschlagene Verfahren können die realen Schnittbilder von überwie gend vertikal bewegten Applikatoren vor der Ähnlichkeitsermittlung zunächst rechne risch symmetriert werden, da diese Schnittbilder als symmetrisch zur Bewegungs richtung ausgebildet, angenommen werden.With the proposed method, the real sectional images of the vertically moving applicators before calculating the similarity be symmetrically symmetrical, since these sectional images are symmetrical to the movement direction trained, accepted.

Ist ein reales Sprühbild beziehungsweise ein Schnittbild mit einem Meßfehler behaf tet, kann dies das Verfahren vorteilhafterweise kompensieren.Is a real spray pattern or a sectional pattern with a measurement error tet, this can advantageously compensate for the method.

Eine günstige Ausgestaltung der Symmetrierung ist es, wenn zur Symmetrierung der Flächenschwerpunkt des betreffenden realen Schnittbildes in dessen geometrische Mitte gelegt wird. A favorable configuration of the symmetrization is when the Center of gravity of the real sectional image in question in its geometric Middle is placed.

Vorteilhafterweise wird beim erfindungsgemäßen Verfahren eine erste Ähnlichkeits bewertung mittels des Kriteriums der minimalen quadratischen Abweichung durch geführt, wobei insbesondere die mittig im Sprühbild angeordneten Punkte für die Ähnlichkeitsbewertung höher gewichtet werden, als die weiter außen liegenden Punkte.A first similarity is advantageous in the method according to the invention evaluation using the criterion of the minimum quadratic deviation led, in particular the points arranged centrally in the spray pattern for the Similarity rating can be weighted higher than the more distant Points.

Auf diese Weise erfolgt eine besonders einfache erste Ähnlichkeitsbewertung.In this way, a particularly simple first similarity assessment takes place.

Das erfindungsgemäße Verfahren kann aber auch eine zweite Ähnlichkeitsbewer tung mittels einer Fourieranalyse an einer schnittbildspezifisch festgelegten Anzahl von harmonischen Anteilen durchführen.However, the method according to the invention can also evaluate a second similarity by means of a Fourier analysis on a number determined specifically for the cutting pattern of harmonic parts.

Auf diese Weise erfolgt eine verbesserte zweite Ähnlichkeitsbewertung.In this way, an improved second similarity assessment takes place.

Weiter verbessert ist das Verfahren für den Fall, daß zwei oder mehr Arten an Ähn lichkeitsbewertungen je realem Schrittbild durchgeführt werden, jeder Art der Ähn lichkeitsbewertung ein Gewichtungsfaktor zugeordnet wird, und daß aus den ge wichteten Ähnlichkeitsbewertungen eine gewichtete Gesamtähnlichkeit ermittelt wird. Hierbei werden die Ähnlichkeitsbewertungen nach ihrem Einfluß auf die Ähnlich keitsbestimmung gewichtet und kombiniert. Das Ergebnis der Ähnlichkeitsbestim mung insgesamt ist vorteilhaft verbessert.The method is further improved if two or more types of similarities are used Reality assessments are carried out for each real step image, each type of similarity a weighting factor is assigned, and that from the ge weighted similarity ratings, a weighted overall similarity is determined. Here, the similarity ratings are based on their influence on the similar weighted and combined. The result of the similarity determination mung overall is advantageously improved.

Eine vorteilhafte Ausgestaltung des Verfahrens ist dadurch gekennzeichnet, daß von einem realen quasistationären Sprühbild durch numerische Integration wenigstens zwei verschiedene reale Schnittbilder, insbesondere ein horizontales sowie ein verti kales reales Schnittbild, die jedoch identische Randparameter aufweisen, zur Ähn lichkeitsbestimmung verwendet werden.An advantageous embodiment of the method is characterized in that a real quasi-stationary spray pattern through numerical integration at least two different real sectional images, in particular a horizontal and a verti kales real sectional image, but which have identical boundary parameters, for comparison determination of the luminosity can be used.

Durch die Berücksichtigung von mehr als einem realen Schnittbild wird das Ergebnis der Ähnlichkeitsbestimmung vorteilhaft verbessert.By taking into account more than one real sectional image, the result is the similarity determination advantageously improved.

Beim erfindungsgemäße Verfahren wird auch ein simuliertes quasistationäres Sprühbild auf der Basis eines horizontalen beziehungsweise vertikalen realen Schnittbildes ermittelt, indem zu dem horizontalen beziehungsweise vertikalen realen Schnittbild ein ähnlichstes simuliertes Schnittbild ermittelt wird, dem wiederum ein simuliertes quasistationäres Sprühbild zugeordnet ist. In the method according to the invention, a simulated quasi-stationary is also used Spray pattern based on a horizontal or vertical real Cross section determined by adding to the horizontal or vertical real Cross-section a similar simulated cross-section is determined, which in turn a simulated quasi-stationary spray pattern is assigned.

Vorteilhafterweise wird von jedem simulierten Schnittbild ein Bezug zu je einem si muliertes quasistationäres Sprühbild hergestellt.Each simulated sectional image is advantageously related to one si mulated quasi-stationary spray pattern.

Das erfindungsgemäße Verfahren kann aus einem realen Schnittbild eines horizontal bewegten Applikators ein simuliertes Schnittbild einer Schichtdickenverteilung des selben Applikators, der jedoch vertikal bewegt wird, ermitteln, indem ein horizontal ähnlichstes simuliertes Schnittbild ermittelt wird, indem dem horizontal ähnlichstes simuliertes Schnittbild ein quasistationäres Sprühbild zugeordnet wird, und indem hieraus mittels numerischer Integration ein vertikal simuliertes Schnittbild ermittelt wird.The method according to the invention can be made from a real sectional image of a horizontal moving applicator a simulated sectional view of a layer thickness distribution of the same applicator that is moved vertically, using a horizontal most similar simulated sectional image is determined by the most similar horizontally simulated sectional image is assigned a quasi-stationary spray pattern, and by a vertically simulated cross-section is determined from this by means of numerical integration becomes.

Der Vorteil besteht darin, daß nur ein reales Schnittbild eines horizontal bewegten Applikators bekannt sein muß. Der Umfang an Messungen ist vorteilhaft reduziert. Des weiteren kann auch das reale Schnittbild eines vertikal bewegten Applikators dazu herangezogen werden, um das simulierte Schnittbild des horizontal bewegten Applikators zu ermitteln.The advantage is that only a real sectional image of a horizontally moving one Applicator must be known. The number of measurements is advantageously reduced. The real sectional view of a vertically moving applicator can also be used to be used to simulate the cross-section of the horizontally moving To determine the applicator.

Anhand von in den Zeichnungen dargestellten Ausführungsbeispielen sollen der Er findung, vorteilhafte Ausgestaltungen und Verbesserungen der Erfindung, sowie be sondere Vorteile der Erfindung näher erläutert und beschrieben werden.Using the exemplary embodiments shown in the drawings, the Er invention, advantageous embodiments and improvements of the invention, and be special advantages of the invention are explained and described in more detail.

Es zeigen:Show it:

Fig. 1 ein Funktionsschema einer Ähnlichkeitsbestimmung, Fig. 1 is a functional diagram of a similarity determination,

Fig. 2 ein simuliertes quasistationäres Sprühbild, Fig. 2 is a simulated quasi-stationary spray pattern,

Fig. 3 ein reales Schnittbild einer Schichtdickenverteilung mit einem diesem überlagerten ähnlichen Schnittbild und Fig. 3 is a real sectional view of a layer thickness distribution with a superimposed thereon similar sectional view and

Fig. 4 ein quasistationäres Sprühbild mit zwei realen Schnittbildern. Fig. 4 is a quasi-stationary spray pattern with two real-sectional images.

Die Fig. 1 zeigt ein Funktionsschema einer Ähnlichkeitsbestimmung. In einer ersten Funktionseinheit 10 sind Meßwerte von realen Schichtdickenprofilen als reale Schnittbilder mit den ihnen zugeordneten realen Parametern über die physikalischen Randbedingungen vorhanden. Häufig werden die Meßwerte aus den realen Sprüh bildern von vertikal oder horizontal bewegten Applikatoren gewonnen. Meßwerte von realen quasistationären Sprühbildern sind eher selten. Fig. 1 shows a functional diagram of a similarity determination. In a first functional unit 10 , measured values of real layer thickness profiles are available as real sectional images with the real parameters assigned to them about the physical boundary conditions. The measured values are often obtained from the real spray images from vertically or horizontally moved applicators. Measured values from real quasi-stationary spray patterns are rather rare.

In einer zweiten Funktionseinheit 12 ist eine Sammlung von verschiedenen simulier ten quasistationären Sprühbildern vorhanden, wobei jedem der simulierten Sprühbil der die entsprechenden Modellparameter zugeordnet sind. Die Simulation der aus den quasistationären Sprühbilder ermittelten horizontalen beziehungsweise vertika len simulierten Schnittbildern kann mit einer dritten Funktionseinheit 14 erfolgen, wo bei es für das Verfahren günstig ist, wenn die Variation der Modellparameter syste matisch in einem weit gefaßten Bereich erfolgt. So können ohne weiteres beispiels weise 5000 Varianten an simulierten quasistationären Sprühbilderen, aus der eine entsprechende Anzahl an vertikalen oder horizontalen simulierten Schnittbildern ge neriert wird, erzeugt werden.In a second functional unit 12 there is a collection of different simulated quasi-stationary spray patterns, the corresponding model parameters being assigned to each of the simulated spray patterns. The simulation of the horizontal or vertical simulated sectional images determined from the quasi-stationary spray images can be carried out with a third functional unit 14 , where it is advantageous for the method if the variation of the model parameters takes place systematically in a wide range. For example, 5000 variants of simulated quasi-stationary spray patterns, from which a corresponding number of vertical or horizontal simulated cross-sectional patterns are generated, can easily be generated.

Die Auflösung von realen sowie simulierten Schnittbildern müssen gleich sein, bevor eine Ähnlichkeitsbestimmung vorgenommen werden kann; beispielsweise kann ein Punkt (Meßwert/simulierter Wert) pro 5 mm im simulierten und realen Schnittbild gewählt werden.The resolution of real as well as simulated sectional images must be the same before a similarity determination can be made; for example, a Point (measured value / simulated value) per 5 mm in the simulated and real sectional image to get voted.

Die Meßwerte eines realen Schnittbildes von der Funktionseinheit 10, das von einem vertikal bewegten Applikator stammt, wird in einer vierten Funktionseinheit 16 einer Symmetrierung unterzogen. Die Symmetrierung ist dafür vorgesehen, den Einfluß den die Schwerkraftwirkung auf die einzelnen Lackpartikel beim Lackieren hat, aus zugleichen, insbesondere indem der Flächenschwerpunkt des realen Schnittbildes in dessen geometrische Mitte gelegt wird. Demgemäß müssen beziehungsweise dürfen die realen Schnittbilder von horizontal bewegten Applikatoren nicht symmetriert wer den.The measured values of a real sectional image from the functional unit 10 , which comes from a vertically moved applicator, is subjected to a balancing in a fourth functional unit 16 . The symmetry is intended to compensate for the influence that the force of gravity has on the individual paint particles during painting, in particular by placing the center of gravity of the real sectional image in its geometric center. Accordingly, the real sectional images of horizontally moving applicators do not have to be symmetrized.

In einer fünften Funktionseinheit 18 werden die realen Meßwerte, im gewählten Bei spiel nach der Symmetrierung, gefiltert mit einem dafür geeigneten Filterverfahren, wie beispielsweise einer Mittelwertbildung, oder mit einem Bessel-Filter. Weitere Fil ter oder Filterverfahren sind denkbar.In a fifth functional unit 18 , the real measured values, in the selected example after the symmetrization, are filtered using a suitable filter method, such as averaging, or using a Bessel filter. Further filters or filter processes are conceivable.

Durch eine sechste Funktionseinheit 20 wird eine Ähnlichkeitsbestimmung durchge führt, indem ein Vergleich zwischen jedem realen, symmetrierten, gefilterten Schnitt bild und der Sammlung von in diesem Beispiel vertikalen simulierten Schnittbildern erfolgt. Hierzu wird eine Ähnlichkeitsbewertung durchgeführt. Als Maßstab für eine Ähnlichkeit kann zum Beispiel eine minimale quadratische Abweichung 22 der ein zelnen simulierten Meßwerte des simulierten Schnittbildes von den realen Meßwer ten verwendet werden. Eine Höherbewertung, das heißt eine Einzelgewichtung, der einzelnen Werte für die Ähnlichkeit im mittleren Bereich der Schnittbilder führt zu besseren Ergebnissen bei der Ähnlichkeitsbewertung. Des weiteren kann für die Ähnlichkeitsbewertung eine Fourieranalyse 24 der zu vergleichenden realen bezie hungsweise simulierten Schnittbildern herangezogen werden. Die geringste Abwei chung zwischen den Schnittbildern, das heißt die größte Ähnlichkeit, wird beispiels weise anhand der 3 ausgeprägtesten harmonische Anteile des realen Schnittbildes ermittelt. Weitere Ähnlichkeitsbewertungen 26 sind denkbar.A similarity determination is carried out by a sixth functional unit 20 by comparing each real, symmetrical, filtered sectional image and the collection of vertical simulated sectional images in this example. A similarity assessment is carried out for this. A minimum square deviation 22 of the individual simulated measured values of the simulated sectional image from the real measured values can be used, for example, as a yardstick for a similarity. A higher rating, i.e. a single weighting, of the individual values for the similarity in the central area of the sectional images leads to better results in the similarity rating. Furthermore, a Fourier analysis 24 of the real or simulated sectional images to be compared can be used for the similarity assessment. The smallest deviation between the sectional images, that is the greatest similarity, is determined, for example, on the basis of the 3 most pronounced harmonic components of the real sectional image. Further similarity assessments 26 are conceivable.

Insbesondere die elektrostatische Aufladung des Applikators kann zu charakteristi schen Spitzen im realen Schnittbild führten. Die Ähnlichkeitsbewertung nur nach der minimalen quadratischen Abweichung kann in diesem Fall zu ungenügenden Ergeb nissen führen. Bei einer Kombination dieses Verfahrens mit der Fourieranalyse erge ben sich je eine Ähnlichkeitsbewertung für die minimale quadratische Abweichung sowie für die Fourieranalyse. Die einzelnen Ähnlichkeitsbewertungen werden durch eine Gewichtung 28, beispielsweise 40% Einfluß der minimalen quadratischen Ab weichung und 60% Einfluß der Fourieranalyse, bewertet und führen so zu einem ins gesamt verbesserten Ergebnis bei der Ähnlichkeitsbestimmung, die aus den ge wichteten Ähnlichkeitsbewertungen ermittelt wird. Dementsprechend kann die Ge wichtung 28 auch für mehrere Ähnlichkeitsbewertungen 22, 24 und 26 durchgeführt werden.In particular, the electrostatic charging of the applicator can lead to characteristic peaks in the real sectional view. In this case, the similarity assessment only after the minimal quadratic deviation can lead to inadequate results. A combination of this method with the Fourier analysis results in a similarity assessment for the minimum quadratic deviation and for the Fourier analysis. The individual similarity ratings are evaluated by a weighting 28 , for example 40% influence of the minimal quadratic deviation and 60% influence of the Fourier analysis, and thus lead to an overall improved result in the similarity determination, which is determined from the weighted similarity ratings. Accordingly, the weighting 28 can also be carried out for several similarity assessments 22 , 24 and 26 .

Ein aus der Ähnlichkeitsbestimmung ermittelter Zahlenwert 30 ist der Maßstab mit dem das ähnlichste simulierte Schnittbild ermittelt wird.A numerical value 30 determined from the similarity determination is the scale with which the most similar simulated sectional image is determined.

Die Fig. 2 zeigt ein simuliertes quasistationäres Sprühbild 32, das im wesentlichen einen simulierten lackierten Bereich darstellt und als Draufsicht auf eine lackierte Fläche eine nahezu kreisförmige Gestalt aufweist. Um einen mittig im simulierten quasistationären Sprühbild 32 gelegenen Bereich 44 sind sechs dunkel gefärbte, fleckenartige Bereiche 36 bis 41 zu erkennen, die nahezu gleichmäßig um den ring förmigen Bereich um den mittig gelegenen Bereich 34 gruppiert sind. Die Färbung des Sprühbildes gibt dabei die Schichtdicke der Lackschicht an: je dunkler ein Be reich ist, desto dicker ist die Lackschicht. FIG. 2 shows a simulated quasi-stationary spray pattern 32 , which essentially represents a simulated painted area and has an almost circular shape as a top view of a painted surface. In order to identify an area 44 located in the center of the simulated quasi-stationary spray pattern 32 , six dark-colored, spot-like areas 36 to 41 can be seen, which are grouped almost uniformly around the ring-shaped area around the central area 34 . The color of the spray pattern indicates the layer thickness of the lacquer layer: the darker the area, the thicker the lacquer layer.

Bei dieser Fig. 2 ist vorausgesetzt, daß die Sprüheinrichtung während des Sprühvor gangs nicht bewegt wurde. Durch geeignete Bewegung der Sprüheinrichtung kann eine Lackschicht mit praktisch gleichmäßiger Dickenverteilung über der lackierten Fläche erzielt werden.In this Fig. 2 it is assumed that the spray device was not moved during the Sprühvor gear. With a suitable movement of the spray device, a lacquer layer with a practically uniform distribution of thickness over the painted surface can be achieved.

Die Fig. 3 zeigt ein reales Schnittbild, das durch eine erste Kurve 44 begrenzt wird, einer Schichtdickenverteilung mit einem diesem überlagerten simulierten Schnittbild, das durch eine zweite Kurve 46 begrenzt wird, in einem Diagramm 50. Auf einer x- Achse 48 des Diagramms 50 ist die Breite in Meterangaben der Schnittbilder aufge tragen. Eine y-Achse 52 des Diagramms 50 gibt die Dicke der gemessenen bezie hungsweise simulierten Lackschicht an. Die durch die sich schneidenden Kurven 44, 46 gebildeten Flächen können beispielsweise zur Ähnlichkeitsbewertung herangezo gen werden. FIG. 3 shows a real-sectional image that is defined by a first curve 44, a layer thickness distribution with a superimposed thereon simulated sectional image is limited by a second curve 46, in a chart 50 of. On an x-axis 48 of the diagram 50 , the width in meters of the sectional images is plotted. A y-axis 52 of the diagram 50 indicates the thickness of the measured or simulated lacquer layer. The areas formed by the intersecting curves 44 , 46 can be used, for example, for the assessment of similarity.

Die Fig. 4 zeigt ein zweites quasistationäres Sprühbild 54. In einem zweiten Dia gramm 55 wird ein zweites reales Schnittbild 56, dem ein zweites simuliertes Schnitt bild 58 überlagert ist, gezeigt. Außerdem wird in einem dritten Diagramm 60 ein drit tes reales Schnittbild 62, dem ein drittes simuliertes Schnittbild 64 überlagert ist, ge zeigt. Weiterhin sind in einem Informationsblock 66 einige wesentliche Parameter, wie beispielsweise die Drehzahl des Applikators, angegeben. FIG. 4 shows a second quasi-stationary spray pattern 54th In a second diagram 55 , a second real sectional image 56 , on which a second simulated sectional image 58 is superimposed, is shown. In addition, a third real sectional image 62 , on which a third simulated sectional image 64 is superimposed, is shown in a third diagram 60 . Furthermore, some essential parameters, such as the speed of the applicator, are specified in an information block 66 .

Diese Figur verdeutlicht eine Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens, bei der aus einer Schichtdickenverteilung eines horizontal bewegten Applikators ein reales Schnittbild, nämlich das dritte reale Schnittbild 62, bekannt ist. Aus diesem wird das ähnlichste simulierte Schnittbild, nämlich das dritte simulierte Schnittbild 64, ermittelt. Mit der Festlegung des ähnlichsten simulierten Schnittbilds gemäß der Ähn lichkeitsbestimmung, ist dem ähnlichsten simulierten Schnittbild auch ein entspre chendes quasistationäres Sprühbild, nämlich das zweite quasistationäre Sprühbild 54, zugeordnet. Mit diesem und den zugeordneten Parametern der Randbedingun gen wird nun dasjenige Schnittbild simuliert, das bei einer vertikalen Bewegung des zuvor horizontal bewegten Applikators entsteht, nämlich das zweite simulierte Schnittbild 58. Zum Vergleich ist in dem zweiten Diagramm das gemessene zweite reale Schnittbild 56 gezeigt.This figure illustrates an embodiment of the method according to the invention, in which a real sectional image, namely the third real sectional image 62 , is known from a layer thickness distribution of a horizontally moved applicator. The most similar simulated sectional image, namely the third simulated sectional image 64 , is determined from this. With the determination of the most similar simulated sectional image according to the similarity determination, the most similar simulated sectional image is also assigned a corresponding quasi-stationary spray pattern, namely the second quasi-stationary spray pattern 54 . This and the associated parameters of the boundary conditions are used to simulate the sectional image that is produced when the applicator that was previously moved horizontally, namely the second simulated sectional image 58 . For comparison, the measured second real sectional image 56 is shown in the second diagram.

Claims

1.Procedure for determining a layer thickness distribution in the paint layer generated when spraying paint after inputting certain spray parameters into an electrostatically-based paint spraying device, a phenomenological mathematical model of a quasi-three-dimensional spray pattern being created and used using a data processing device set up for this purpose, which specific one Parameters are entered directly as fixed input parameters, and additional real physical input parameters are fed to an artificial neural network that was previously learned using real input data and that converts the additional input parameters into model input parameters that are fed to the phenomenological model and spray images formed by this in a further functional unit depending on movement data of the spray device, which are contained in the input parameters r the entire lacquer layer is integrated, and the layer thickness distribution of this lacquer layer is output, and to convert the additional input parameters into model input parameters, existing real sectional images ( 44 , 56 , 62 ) are compared with a collection of simulated sectional images ( 46 , 58 , 64 ), whereby the comparison is each subjected to a similarity determination ( 20 ), and the input parameters of the simulated sectional image ( 46 , 58 , 64 ) found to be most similar are used as additional input parameters for the model input parameters.

2. The method according to claim 1, characterized in that a simulated cross-sectional image is assigned a corresponding quasi-stationary spray pattern ( 32 , 54 ), so that each simulated cross-sectional pattern ( 46 , 58 , 64 ) on the associated quasi-stationary spray pattern ( 32 , 54 ) can be closed.

3. The method according to claim 1 or 2, characterized in that for converting the additional input parameters into model input parameters from we at least 500 simulated quasi-stationary spray patterns ( 32 , 54 ) at least a corresponding number of horizontal ( 64 ) or vertical simulated sectional images ( 58 ) is determined, which are compared in each case with a real sectional image ( 56 , 62 ) and subjected to the similarity determination ( 20 ).

4. The method according to any one of claims 1 to 3, characterized in that the real sectional images of substantially vertically moved applicators are first mathematically symmetrized before the similarity determination ( 20 ).

5. The method according to claim 4, characterized in that the center of gravity of the relevant real sectional image ( 56 ) is placed in the geometric center thereof for symmetry.

6. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that a filtering, in particular averaging or filtering according to Bessel, is carried out in the measured values of the real sectional images ( 44 , 56 , 62 ).

7. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that for determining similarity ( 20 ) at least one type of the similarity evaluation ( 22 , 24 , 26 ) is carried out.

8. The method according to claim 7, characterized in that a first similarity evaluation ( 22 ) is carried out by means of the criterion of the minimum quadratic deviation, in particular the points arranged centrally in the spray pattern for the first similarity evaluation ( 22 ) being weighted higher than the points further out.

9. The method according to claim 7, characterized in that a second similarity evaluation ( 24 ) is carried out by means of a Fourier analysis on a cross-section-specific number of harmonic components.

10. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that in the event that two or more types of similarity evaluations ( 22 , 24 , 26 ) are carried out per real sectional image, each type of similarity evaluation ( 22 , 24 , 26 ) has a weighting factor ( 28 ), and that a weighted overall similarity ( 30 ) is determined from the weighted similarity ratings ( 22 , 24 , 26 ).

11. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that of a real spray pattern at least two different real cross-sectional images ( 56 , 62 ), in particular a horizontal ( 62 ) and a vertical real cross-sectional image ( 56 ), but which have identical boundary parameters, can be used to determine similarity ( 20 ).

12. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that a simulated quasi-stationary spray pattern ( 54 ) on the basis of a ho horizontal ( 62 ) or vertical real sectional image ( 56 ) is determined by the horizontal ( 62 ) or vertical real Sectional image ( 56 ) a most similar simulated sectional image ( 58 , 64 ) is determined, which in turn is associated with a simulated quasi-stationary spray image ( 54 ).

13. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that a simulated sectional image ( 58 ) of a layer thickness distribution of the same applicator, but which is moved vertically, is determined by a horizontal sectional view ( 62 ) of a horizontally moved applicator a similar simulated sectional image ( 64 ) is determined by assigning a quasi-stationary spray image ( 54 ) to the horizontally most similar simulated sectional image and by determining a vertically simulated sectional image ( 58 ).

14. The method according to any one of claims 1 to 12, characterized in that from a real sectional image ( 56 ) of a vertically moved applicator, a simulated cross-section ( 64 ) of a layer thickness distribution of the same applicator, which is moved horizontally, is determined by a vertically similar simulated sectional image ( 58 ) is determined by assigning a quasi-stationary spray image ( 54 ) to the vertically most similar simulated sectional image ( 58 ) and by determining a horizontal simulated sectional image ( 64 ).