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Mechanische Charakterisierung und Analyse von CFK-Metall-Klebeverbindungen unter kryogenen Bedingungen
Die zunehmende Bedeutung von Faserverbundwerkstoffen wie kohlenstofffaserverstärktem Kunststoff (CFK) im Leichtbauführt zu einem verstärkten Einsatz hybrider Materialsysteme in modernen Konstruktionen. Insbesondere in der Luft- und Raumfahrt, der Automobilindustrie sowie im Maschinenbau werden CFK-Strukturen häufig mit metallischen Werkstoffen kombiniert, um gezielt die Vorteile beider Materialklassen zu nutzen: hohe spezifische Festigkeit und Steifigkeit auf Seiten des CFK sowie duktiles, gut verarbeitbares Verhalten der Metalle.
Eine zentrale Herausforderung bei solchen hybriden Strukturen stellt die zuverlässige und dauerhafte Verbindung unterschiedlicher Werkstoffe dar. Insbesondere geklebte Verbindungen gewinnen hierbei an Bedeutung, da sie im Vergleich zu mechanischen Fügeverfahren eine gleichmäßigere Spannungsverteilung ermöglichen und das Bauteilgewicht nicht erhöhen.
Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:
Datengestützte Vorhersage amorpher Zustände in metallischen Glassystemenrt
Metallische Gläser weisen im Gegensatz zu herkömmlichen kristallinen Metallen eine amorphe Struktur auf. Diese amorphe Struktur führt zu einzigartigen Eigenschaften wie hohe Festigkeit, hohe elastische Dehngrenze und guter Korrosionsbeständigkeit, was metallische Gläser für verschiedene technische und technologische Anwendungen attraktiv macht. Die Vorhersage der Bildung von Metallischen Gläsern ist jedoch schwierig, da sie von komplexen Faktoren wie der Legierungszusammensetzung, den Abkühlgeschwindigkeiten und den atomaren Wechselwirkungen abhängt. CFD-Simulationen können zur Untersuchung dieser Prozesse eingesetzt werden, sind jedoch rechenintensiv, insbesondere bei der Untersuchung vieler möglicher Systeme.
Maschinelles Lernen bietet einen vielversprechenden Ansatz, um diese Einschränkung zu überwinden, indem Muster aus Simulationsdaten gelernt werden. Durch die Kombination von Simulationsmodellen mit Techniken des maschinellen Lernens wird es möglich, die Bildung des amorphen Zustands und andere relevante Parameter vorherzusagen, ohne vollständige Simulationen durchführen zu müssen, was die Rechenkosten erheblich senkt und die Materialforschung beschleunigt.
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Datengestützte Vorhersage amorpher Zustände in metallischen Glassystemenrt
- Telefon: + 49 821 598 - 69165
E-Mail: Rohit.randhavan@uni-auni-a.de ()
Datengesteuerte Modellierung für Spritzgussprozesse unter Verwendung eines kleinen experimentellen Demonstrators
Das Spritzgießen ist ein wichtiger Fertigungsprozess für hochpräzise Kunststoffkomponenten. Aufgrund der komplexen Wechselwirkungen zwischen Materialeigenschaften und Prozessparametern ist es schwierig, ein konsistentes Füll- und Erstarrungsverhalten zu erreichen. Herkömmliche Modelle sind oft nicht flexibel genug für Echtzeitvorhersagen und -steuerungen. Ein kleiner Spritzguss-Demonstrator, der mit Sensoren zur Echtzeit-Datenerfassung ausgestattet ist, ermöglicht die experimentelle Untersuchung der Prozessdynamik. Durch die Integration von Techniken des maschinellen Lernens untersucht das Projekt datengesteuerte Lösungen für eine verbesserte Vorhersage und ein besseres Verständnis des Formverhaltens.
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Entwicklung und Erprobung eines Multi-Sensorsystems zur Beobachtung der Schmelzekammer einer Druckgießmaschine
Die Integration von Sensoren in den Hochdruckgussprozess ist für die Verbesserung der Qualität, Effizienz und Prozesssteuerung in der modernen Fertigung von entscheidender Bedeutung. Sens-oren ermöglichen die Echtzeit-überwachung kritischer Parameter wie Temperatur, Druck, Durch-flussrate und Formfüllungsdyna-mik – Faktoren, die sich direkt auf die Integrität und Maßgenauigkeit der Gussteile auswirken. Durch die Erfassung und Analyse dieser Daten können Hersteller Fehler wie Porosität oder unvollständige Füllungen verhindern und Zyklus-zeiten optimieren. Letztendlich verwandelt der Einsatz von Sensoren das HPDC in ein intelligentes, kontrolliertes und adaptives System, das den Prinzipien von Industrie 4.0 entspricht.
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Simulationsgestützte Einblicke in Verformung und Mikrostruktur beim Reibrührschweißen
Das Reibrührschweißen (FSW) ist ein innovatives Festkörper-Fügeverfahren, bei dem ein rotierendes Werkzeug entlang der Fügefläche bewegt wird, wodurch Reibungswärme entsteht und das Material mechanisch vermischt wird, ohne zu schmelzen. Dieses Verfahren führt zu starken, hochwertigen Schweißnähten und wird häufig zum Fügen von Leichtmetalllegierungen in der Luftund Raumfahrt, der Automobilindustrie und anderen Branchen eingesetzt. Das Verständnis der komplexen Wechselwirkungen zwischen Prozessparametern, Verformungsverhalten und sich entwickelnder Mikrostruktur ist für die Weiterentwicklung dieser Technologie und die Optimierung industrieller Anwendungen von entscheidender Bedeutung. Numerische Simulationen bieten leistungsstarke Werkzeuge, um tiefere, quantitative Einblicke in diese zugrunde liegenden Mechanismen zu gewinnen, was vorausschauende
Verbesserungen und ein besseres Verständnis der Beziehungen zwischen Prozess und Struktur ermöglicht.
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Simulationsgestützte Einblicke in Verformung und Mikrostruktur beim Reibrührschweißen
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Implementierung eines Cobot-Zweiarm-Systems für die Fertigungstechnik auf Basis von Open-Source-Robotik
Diese Masterarbeit untersucht die Vorteile humanoider Roboter in der Fertigungstechnik und konzentriert sich dabei auf ihr Potenzial, Fertigungsprozesse zu revolutionieren. Humanoide Roboter bieten einzigartige Vorteile, darunter die Anpassungsfähigkeit an menschenzentrierte Arbeitsbereiche, eine verbesserte Flexibilität bei der Aufgabenausführung und eine verbesserte Zusammenarbeit mit menschlichen Mitarbeitern. Ihr Design ermöglicht eine nahtlose Integration in bestehende Produktionslinien ohne umfangreiche Umkonfigurationen. Diese Forschung zielt darauf ab, aufzuzeigen, wie humanoide Roboter die Effizienz steigern, arbeitsintensive Aufgaben reduzieren und die Sicherheit am Arbeitsplatz verbessern können.
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KI-basierte Getriebeüberwachung – Predictive Maintenance
Ziel der Abschlussarbeit ist die Analyse von Getriebefehlern mit dem Schwerpunkt auf der Zustandsüberwachung von Anomalien, die sich aus verschiedenen Fehlerarten ergeben. Dabei soll ein innovativer, KI-basierter Ansatz entwickelt werden, um sensorbasierte Daten mit den spezifischen Fehlerarten zu verknüpfen. Durch die Kombination moderner Datenverarbeitungstechniken und maschineller Lernverfahren wird eine präzise Identifikation und Klassifizierung von Anomalien angestrebt, um die Zuverlässigkeit und Effizienz von Getrieben nachhaltig zu verbessern.
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KI-basierte Getriebeüberwachung – Predictive Maintenance
Robotersimulation für die Interaktion mit verformbaren Körpern in einer industriellen Montage
Traditionelle Roboterbaugruppen nutzen hauptsächlich positionsbasierte Steuerung und sind dadurch im Nachteil gegenüber menschlichen Bedienern, die durch Fühlen präzisere Anpassungen vornehmen. Die Integration von Kraft- und Drehmomentdaten in die Rückkopplungsschleife verbessert die Steuerung und ist essenziell für KI-gesteuerte Roboter. Um Trainingsaufwand zu optimieren, werden diese Daten in der Simulation für eine industrielle Montage mit deformierbaren Körpern generiert. Diese Arbeit entwickelt eine Pipeline zur effizienten Erzeugung solcher synthetischer Daten.
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Robotersimulation für die Interaktion mit verformbaren Körpern in einer industriellen Montage
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Kopplung der FEM-Simulation mit Robotersimulationen für berührungsintensive Montageaufgaben
Robotersimulationssoftware hilft dabei, das Verhalten von Robotern nachzubilden, Daten zu ergänzen und unsichere Kollisionspfade ohne zusätzlichen Ressourcenaufwand zu vermeiden. Im Vergleich zu herkömmlicher FEM-Software sind diese Tools jedoch nicht in der Lage, das mechanische Verhalten von Objekten in der Umgebung genau zu modellieren. In dieser Arbeit soll diese Lücke durch die Integration von Robotersimulation und FEM-basierter Modellierung geschlossen werden. Ziel ist es, ein realistisches, dynamisches mechanisches Verhalten von Zielobjekten in berührungsintensiven Montageaufgaben zu erreichen und damit genauere und praktikablere Robotersimulationen zu ermöglichen.
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Kopplung der FEM-Simulation mit Robotersimulationen für berührungsintensive Montageaufgaben
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Recycling von silikatischen Gießereibindern und Kernsanden
Diese Arbeit zielt darauf ab, ein Verfahren zu entwickeln, das die Löslichkeit des Natriumsilikatbinder nutzt, um es nach dem Gießprozess bei erhöhten Temperaturen nur mit Wasser ohne zusätzliche Chemikalien zu waschen. Beim Waschprozess entsteht Abwasser, das gelöstes Bindemittel und andere Verunreinigungen enthält. Das zweite Ziel besteht darin, dieses Wasser zu recyceln, damit es zu einem Bindemittel verarbeitet werden kann und nicht entsorgt werden muss, wodurch der Materialkreislauf sowohl für das Bindemittel als auch für den Sand geschlossen wird.
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Simulation des Rührreibschweißens
Im Rahmen der Arbeit soll ein Finite-Elemente Modell in Abaqus aufgebaut werden, das die Entwicklung der Temperatur sowie die Entstehung von Eigenspannungen beim Rührreibschweißen berechnet.
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Bachelorarbeiten
Bei Interesse in unserem Team eine Abschlussarbeit anzufertigen, bitte einfach eine kurze Email direkt an die jeweilige Kontaktperson.
Mechanische Charakterisierung und Analyse von CFK-Metall-Klebeverbindungen unter kryogenen Bedingungen
Die zunehmende Bedeutung von Faserverbundwerkstoffen wie kohlenstofffaserverstärktem Kunststoff (CFK) im Leichtbauführt zu einem verstärkten Einsatz hybrider Materialsysteme in modernen Konstruktionen. Insbesondere in der Luft- und Raumfahrt, der Automobilindustrie sowie im Maschinenbau werden CFK-Strukturen häufig mit metallischen Werkstoffen kombiniert, um gezielt die Vorteile beider Materialklassen zu nutzen: hohe spezifische Festigkeit und Steifigkeit auf Seiten des CFK sowie duktiles, gut verarbeitbares Verhalten der Metalle.
Eine zentrale Herausforderung bei solchen hybriden Strukturen stellt die zuverlässige und dauerhafte Verbindung unterschiedlicher Werkstoffe dar. Insbesondere geklebte Verbindungen gewinnen hierbei an Bedeutung, da sie im Vergleich zu mechanischen Fügeverfahren eine gleichmäßigere Spannungsverteilung ermöglichen und das Bauteilgewicht nicht erhöhen.
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Entwicklung und Erprobung eines Multi-Sensorsystems zur Beobachtung der Schmelzekammer einer Druckgießmaschine
Die Integration von Sensoren in den Hochdruckgussprozess ist für die Verbesserung der Qualität, Effizienz und Prozesssteuerung in der modernen Fertigung von entscheidender Bedeutung. Sens-oren ermöglichen die Echtzeit-überwachung kritischer Parameter wie Temperatur, Druck, Durch-flussrate und Formfüllungsdyna-mik – Faktoren, die sich direkt auf die Integrität und Maßgenauigkeit der Gussteile auswirken. Durch die Erfassung und Analyse dieser Daten können Hersteller Fehler wie Porosität oder unvollständige Füllungen verhindern und Zyklus-zeiten optimieren. Letztendlich verwandelt der Einsatz von Sensoren das HPDC in ein intelligentes, kontrolliertes und adaptives System, das den Prinzipien von Industrie 4.0 entspricht.
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Messung von Schallemissionen und Vibrationen von Getrieben für die vorausschauende Wartung
Von verschiedensten Fahrzeugen und Hubschraubern über Roboter bis hin zu Windkraftwerken – wir verlassen uns auf Getriebe für die Übertragung der notwendigen Energie, um die Technologien zu betreiben, die unseren Alltag und die industrielle Produktion bestimmen.
Die zuverlässige Funktion dieser Getriebe ist essenziell, weil Getriebeschäden zu Unkosten, Produktionsstillstand oder sogar Sicherheitsrisiken führen können.
Die Zustandsüberwachung, die frühzeitige Erkennung und die Vorhersage von Fehlern ist deshalb eine Wichtige Aufgabe.
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Messung von Schallemissionen und Vibrationen von Getrieben für die vorausschauende Wartung
Mitarbeit im Labor
Wir bieten regelmäßig Möglichkeiten zur Mitarbeit im Labor (HiWi-Jobs). Bei Interesse an einer Mitarbeit, bitte einfach eine kurze Email mit Motivationsschreiben direkt an die/den jeweiligen wisschaftliche/n Mitarbeiter/in.