Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-29548
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Titel: A Prediction-Model for an Improved Decision-making of Joining Technologies in the Early Stage of Automobile Body Development
VerfasserIn: Choudry, Saphir A.
Kaspar, Jerome
Greinacher, Ferdinand
Vielhaber, Michael
HerausgeberIn: Sutherland, John W.
Skerlos, Steven J.
Zhao, Fu
Sprache: Englisch
Titel: Procedia CIRP
Startseite: 10
Endseite: 14
Verlag/Plattform: Elsevier
Erscheinungsjahr: 2019
Erscheinungsort: Amsterdam
Titel der Konferenz: CIRP LCE 2019
Konferenzort: West Lafayette, Indiana, USA
Dokumenttyp: Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag)
Abstract: To date, the use of a wide variety of materials is a result of the increasingly complex multi-material design regarding the key challenge of stricter environmental regulations in the automotive sector while facing equivalent or even enhanced technical and economic benefits. Modern joining technologies additionally contribute to this challenge, whereby technologies for structural metal structures seem to be established. Examinations – which are very costly also in terms of time – are required to ensure the feasibility of a joining technology. However, historical data is not sufficiently available for multi-material design. Hence, this research presents a novel prediction-model for an improved decision-making of joining technologies, which interpolates potentials of still untested joining technologies in the early stage of lightweight engineering.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1016/j.procir.2019.01.084
URL der Erstveröffentlichung: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827119300861
Link zu diesem Datensatz: hdl:20.500.11880/28294
http://dx.doi.org/10.22028/D291-29548
ISSN: 2212-8271
Datum des Eintrags: 14-Nov-2019
Bemerkung/Hinweis: Procedia CIRP, Volume 80, 2019, Pages 10-14
Fakultät: NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät
Fachrichtung: NT - Systems Engineering
Professur: NT - Prof. Dr. Michael Vielhaber
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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