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Adrian Schenek

Herr M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Institut für Umformtechnik
Blechumform-und Schneidverfahren

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Deutschland
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Fachgebiet

  • Scherschneiden

  1. 2024

    1. Görz, M. (2024). Determining the residual formability of shear-cut sheet metal                edges by utilizing an ML based prediction model. Materials Research Proceedings, 41, 1799–1806. https://doi.org/10.21741/9781644903131-199
    2. Tchasse, P., Schenek, A., Riedmüller, K. R., & Liewald, M. (2024). Detection of Defective Deep Drawn Sheet Metal Parts by Using Machine Learning Methods for Image Classification. Production at the Leading Edge of Technology, 84--93. https://doi.org/10.1007/978-3-031-47394-4_9

  2. 2023

    1. Bauernhansl, T., Verl, A., Liewald, M., & Möhring, H.-C. (Hrsg.). (2023). Production at the leading edge of technology (1. Aufl.). Springer International Publishing.
    2. Schenek, A., Görz, M., Riedmüller, K. R., & Liewald, M. (2023). Application of a neural network for predicting cutting surface quality of punching processes based on tooling parameters. IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., 1284(1), Article 1. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1284/1/012014
    3. Schenek, A., Görz, M., Liewald, M., & Riedmüller, K. R. (2023). Application of a neural network for predicting the cutting surface quality of punching processes based on tooling parameters.
    4. Schenek, A., Görz, M., Liewald, M., & Riedmüller, K. R. (2023). Prediction of cutting surface parameters in punching processes                aided by machine learning. In The Minerals, Metals & Materials Series (S. 607--619). Springer Nature Switzerland.
    5. Schenek, A., Senn, S., & Liewald, M. (2023). Numerical and experimental investigations to increase cutting                surface quality by an optimized punch design. In Lecture Notes in Production Engineering (S. 179--188). Springer International Publishing.
    6. Görz, M., Schenek, A., Liewald, M., & Riedmüller, K. R. (2023). Evaluation of Feature Engineering Methods for the Prediction of Sheet Metal Properties from Punching Force Curves by an Artificial Neural Network. Characterization of Minerals, Metals, and Materials 2023, 75-- 88. https://doi.org/10.1007/978-3-319-48191-3
    7. Görz, M., Schenek, A., Liewald, M., & Riedmüller, K. R. (2023). Evaluation of feature engineering methods for the prediction of sheet metal properties from punching force curves by an artificial neural network.
    8. Görz, M., Schenek, A., Liewald, M., & Riedmüller, K. R. (2023). Einsatz von ML beim Scheren im offenen Schnitt. wt Werkstattstechnik online, 113(10), Article 10. https://doi.org/10.37544/1436-4980-2023-10-6
    9. Görz, M., Schenek, A., Liewald, M., & Riedmüller, K. R. (2023). Einsatz von ML beim Scheren im offenen Schnitt/Use of ML                in shearing with an open cutting line. Werkstattstechnik, 113(10), Article 10.
    10. Schenek, A., Görz, M., Liewald, M., & Riedmüller, K. R. (2023). Prediction of Cutting Surface Parameters in Punching Processes aided by Machine Learning.
    11. Schenek, A., Senn, S., & Liewald, M. (2023). Erhöhung der Schnittflächenqualität mittels Hohlschneiden. Europäische Forschungsgesellschaft für Blechverarbeitung e.V. (EFB).

  3. 2022

    1. Schenek, A., Görz, M., Liewald, M., & Riedmüller, K. R. (2022). Data-driven derivation of sheet metal properties gained from                punching forces using an artificial neural network. Key Eng. Mater., 926, 2174--2182.
    2. Liewald, M., Briesenick, D., Senn, S., & Schenek, A. (2022). Shearing of sheet metal under special attention of compressive stresses. Proceedings of the 41st SENAFOR Conference.
    3. Schenek, A., Senn, S., & Liewald, M. (2022). Numerical and Experimental Investigations to Increase Cutting Surface Quality by an Optimized Punch Design. In M. Liewald, A. Verl, T. Bauernhansl, & H.-C. Möhring (Hrsg.), Production at the Leading Edge of Technology. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-18318-8

  4. 2021

    1. Schenek, A., & Liewald, M. (2021). Punching with a slant angle - cutting surface quality. ESAFORM 2021.
    2. Schenek, A., & Liewald, M. (2021). Scherschneiden – Auslegung von Schneidkantenradien. WT WerkstattsTechnik, 10, Article 10. https://doi.org/10.37544/1436–4980–2021–10–58
    3. Schenek, A., & Liewald, M. (2021). Production of Thin Outer Skin Car Body Panels by Using Novel Short Cycle Stretch-Forming (SCS) Technology. In P. Weißgraeber, F. Heieck, & C. Ackermann (Hrsg.), Advances in Automotive Production Technology – Theory and Application (S. 53--62). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-62962-8

  5. 2020

    1. Schenek, A., Opitz, M., & Hohlfelder, C. (2020). Innovatives HSC-Fertigungsverfahren reduziert die Kantenrissempfindlichkeit von Formplatinen und ermöglicht neue Blechbauteilspektren. Der Schnitt- und Stanzwerkzeugbau, 02/2020.
    2. Schenek, A., Senn, S., & Liewald, M. (2020). Lochen mit Blechlagewinkel – Methodenoptimierung. wt Werkstattstechnik online, 110(10), Article 10.
    3. Schäuble, T., & Schenek, A. (2020). Digitalization - and then? In M. Liewald (Hrsg.), New Developments Sheet Metal Forming. Institute for Metal Forming Technology.

  6. 2019

    1. Schenek, A., Liewald, M., & Senn, S. (2019). Identification of process limits for punching with a slant angle. IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng., 651(1), Article 1.
    2. Schenek, A., Senn, S., & Liewald, M. (2019). EFB-Merkblatt 4228 - Schneidparameter beim Lochen mit Blechlagewinkel von hochfesten Blechwerkstoffen. In EFB-Merkblatt. Europäische Forschungsgesellschaft für Blechverarbeitung e.V. (EFB).
    3. Schenek, A., Senn, S., & Liewald, M. (2019). Prozessgrenzen und Parameter für das Lochen mit Blechlagewinkel. In Wirtschaftliche Verarbeitung hochfester Blechwerkstoffe für Leicht und Funktionsbau. Europäische Forschungsgesellschaft für Blechverarbeitung e.V. (EFB).

  7. 2018

    1. Schenek, A., Senn, S., & Liewald, M. (2018). Erweiterung der Prozessgrenzen beim Lochen mit Blechlagewinkel von hochfesten Blechwerkstoffen. Europäische Forschungsgesellschaft für Blechverarbeitung e.V. (EFB).
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