Fachschaft Maschinenbau: BaSaMa & HiWi

Datenbasierte Prozesskarte für Scherschneidprozesse – von der Regression zum physikalisch-informierten Modell

Institut

Lehrstuhl für Umformtechnik und Gießereiwesen

Typ

Bachelorarbeit / Semesterarbeit / Masterarbeit /

Inhalt

experimentell / theoretisch / konstruktiv /

Beschreibung

Im Rahmen eines aktuellen Forschungsprojekts soll eine phänomenologische Prozesskarte entwickelt werden, die die Zusammenhänge zwischen Werkzeug- und Prozessparametern, Messgrößen und Schnittflächenkenngrößen rein datenbasiert abbildet. Ziel ist eine verallgemeinerte Prozessauslegung, die unabhängig von vereinfachenden Modellannahmen funktioniert und als Vergleich zu physikbasierten Simulationsansätzen dient.

Aufgaben

Einarbeitung in den Stand der Forschung durch eine gezielte Literaturrecherche zu datengetriebenen Ansätzen in der Fertigungstechnik
Aufbau einer phänomenologischen Prozesskarte auf Basis experimenteller Daten
Entwicklung eines Regressionsmodells, z. B. multivariate lineare Regression mit LASSO-Regularisierung
Training und Validierung des Modells mit Kreuzvalidierungsverfahren zur Vermeidung von Overfitting
Analyse der Wirkzusammenhänge zwischen Prozessparametern, Messergebnissen und Schnittflächenmerkmalen
Vergleich und Bewertung der Ergebnisse gegenüber etablierten Simulationsmodellen
Optional: Erweiterung zu hybriden Ansätzen mit physikalisch-informiertem maschinellem Lernen zur Einbindung von Randbedingungen

Voraussetzungen

Interesse an datengetriebener Modellierung und Fertigungstechnik
Grundkenntnisse in Statistik und Regressionsmethoden
Programmierkenntnisse (z. B. Python, MATLAB); Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks ist von Vorteil
Analytische und strukturierte Arbeitsweise

Wir bieten

Arbeit mit einem hochaktuellen Datensatz aus Scherschneidversuchen
Ein Thema an der Schnittstelle von Fertigungstechnik, Datenanalyse und Modellbildung
Möglichkeit, sowohl klassische Regressionsmethoden als auch moderne Machine-Learning-Ansätze einzusetzen
Betreuung und Themenumfang abgestimmt auf Bachelor-, Semester- oder Masterarbeiten

Bewerbung

Sende Lebenslauf, Notenspiegel und ein kurzes Motivationsschreiben an:
kevin.pruefer@tum.de

Möglicher Beginn

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