Quantum Bayesian Optimization steigert Effizienz bei Fuselage-Assemblierung

In den letzten Jahren hat die intelligente Fertigung die Montage von Flugzeugrumpfen revolutioniert, indem neue Formenanpassungstechniken entwickelt wurden, die die dimensionalen Lücken zwischen den zusammengebauten Abschnitten minimieren. Trotz vielversprechender Ergebnisse leiden bisherige Ansätze unter einer niedrigen Stichprobeneffizienz, weil sie auf klassischen Monte‑Carlo‑Methoden basieren, die viele Messungen benötigen, um den Mittelwert einer Verteilung zuverlässig zu bestimmen.

Neueste Forschungen zeigen, dass Quantenalgorithmen dieselbe Genauigkeit erreichen können, jedoch mit deutlich weniger Proben. Aus diesem Vorteil heraus wurde ein Quantum Bayesian Optimization (QBO)-Framework entwickelt, das die Formkontrolle während der Montage präziser steuert und die Stichprobenzahl in der Praxis reduziert. Der Ansatz nutzt einen Quantenorakel, der auf Finite‑Elemente‑Analysen (FEA) oder Surrogatmodellen basiert, um die Reaktion des Umfelds mit weniger Abfragen genauer abzuschätzen.

QBO setzt die Upper Confidence Bound (UCB) als Akquisitionsfunktion ein, um gezielt Eingabewerte auszuwählen, die mit hoher Wahrscheinlichkeit das Ziel maximieren. Theoretische Analysen belegen, dass dieser Ansatz wesentlich weniger Proben benötigt, ohne die Optimierungsergebnisse zu beeinträchtigen. In einer Fallstudie wurden kraftkontrollierte Aktuatoren eingesetzt, um die Formkontrolle zu demonstrieren und die Effizienz des neuen Ansatzes zu veranschaulichen.