Datengetriebene Prozessmodellierung für Stanz-Biege-Bauteile

Institute

Lehrstuhl für Umformtechnik und Gießereiwesen

Type

Bachelor's Thesis / Semester Thesis / Master's Thesis / Student Job /

Content

experimental / theoretical / constructive /  

Description

In der Fertigungstechnik nehmen datengetriebene Ansätze eine immer größere Rolle ein. Dies kann sowohl die Auslegung und Modellierung von Prozessenen als auch die Entwicklung von Produkten umfassen. Hinter dem Begriff Machine Learning stecken Neuronale Netze, welche dieses Vorgehen möglich machen. Anhand von experimentellen, synthetischen und numerischen Daten wird der Prozess und das Bauteil analysiert und die Neuronalen Netze trainiert. Invers dazu sollen die generierten Neuronalen Netze dafür genutzt werden, neue oder verwandte Prozesse und Produkte auszulegen und Vorhersagen treffen zu können.

 

Am Lehrstuhl für Umformtechnik und Gießereiwesen (utg) kannst du Teil dieses Forschungsprojekts werden. Im Rahmen eines Schwerpunktprogramms wird an diesem neuen Forschungsfeld über die nächsten Jahre hinweg am Lehrstuhl geforscht und die Expertise erweitert. Dabei ergibt sich die Möglichkeit, mit verschiedenen Umformmaschinen, Simulationsprogrammen, Messsystemen und Konstruktionsprogrammen zu arbeiten. Die Aufgabenfelder können im Rahmen der Forschungstätigkeiten flexibel gestaltet werden, je nachdem auf welches Aufgabenfeld sich der/die Interessent:in fokussieren möchte. Am Ende sollen Umformprozesse, Werkzeug-Wirkflächen und Bauteile über Machine Learning so ausgelegt werden, dass sie bestmöglich produziert werden.

 

Deine Aufgaben:

• Durchführung von Versuchsreihen an einem Stanz-Biege-Automaten von Bihler
• Simulation von mehrstufigen Biegeprozessen zur Erzeugung numerischer Daten
• Aufbau und Optimierung von Prüfständen
• Literaturrecherche zum Einfluss der Biegereihenfolge auf die Bauteilqualität uvm.

 

Was du mitbringen solltest:

• Interesse an praktischer, experimenteller Arbeit direkt an Maschinen

• Handwerkliches Geschick

• Spaß an Datenerfassung und Analyse

• Selbstständige, strukturierte Arbeitsweise

• Sehr gute Deutschkenntnisse

 

Wir bieten dir:

• Sympathischer, humorvoller und vor allem engagierter Betreuer
• Lockeres Umfeld mit viel Spaß an der Arbeit
• Möglichkeit, sich im Rahmen von HiWi-Tätigkeiten in potemtielle Themen für Abschlussarbeiten einzuarbeiten
• Arbeit an einem zukunfstweisendem Forschungsfeld
• Einblick in hochmoderne, automatisierte Anlagen

 

Interessiert?

Dann bewirb dich mit Lebenslauf, Notenspiegel und kurzem Motivationsschreiben an maximilian.buchner@tum.de

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Possible start

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Maximilian Buchner, M.Sc.
Room: 0402
Phone: +49 89 289 13753
maximilian.buchnertum.de

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