Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) – Post-Doc Schallemissionsanalyse

Für die Arbeitsgruppe Zustandsüberwachung am Lehrstuhl „Hybride Werkstoffe“ mit der Professur „Mechanical Engineering der Universität Augsburg suchen wir eine/einen Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) – Post-Doc mit dem Themenschwerpunkt Schallemissionsanalyse.

Unsere Forschung beinhaltet vor allem die Nutzung von Sensordaten zur Prozess- und Strukturüberwachung. Eine wichtige Methode dafür ist die Schallemissionsanalyse, die unter Deine Verantwortung fallen soll. Deine Forschung soll die Entwicklung neuer Konzepte für die Fertigung, Zulassung und Überwachung von Druckbehältern für die Wasserstoffspeicherung im Mobilitätssektor, sowie Luft- und Raumfahrtsektor ermöglichen. Dadurch hast Du die Möglichkeit einen Beitrag zur Erreichung von Klima- und Nachhaltigkeitszielen zu leisten. Außerdem hast Du die Möglichkeit eigenmotiviert neue Forschungsfelder und -themen zu erschließen.

Wenn Du Interesse an einer Mitwirkung bei uns im Team hast, melde dich gerne eigeninitiativ telefonisch oder per Email.

Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Modellbasierte zerstörungsfreie Prüfung von Gießereikernen

Zur Verstärkung des Teams der Juniorprofessur Data-driven Materials Processing der Universität suchen wir eine/einen Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Modellbasierte zerstörungsfreie Prüfung von Gießereikernen.

Sandkerne werden in der Gießereitechnik eingesetzt um nicht entformbare Geometrien ab-zubilden. Die Kernherstellung erfolgt in der Großserie zunehmend mit innovativen anorganischen Substanzen aufgrund geringeren umweltschädlichen Emissionen. Aktuell gibt es aber noch kein serientaugliches Verfahren, um Fehler in den Kernen zu detektieren und zu lokalisieren.

Deine Forschung beinhaltet vor allem die Kombination von virtuellen Modellen und experimentellen Daten. Dazu baust du einen Teststand zur zerstörungsfreien Prüfung der Sand Kerne auf. Mit Hilfe eines Simulationsmodells können die Messdaten ausgewertet und Fehler im Kern lokalisiert werden.

Wenn Du Interesse an einer Mitwirkung bei uns im Team hast, melde dich gerne eigeninitiativ telefonisch oder per Email.

Doktorandin / Doktorand (m/w/d) - Prozessüberwachung für intelligente Fertigungsprozesse

Zur Verstärkung des Teams der Arbeitsgruppe Zustandsüberwachung der Lehr- und Forschungseinheit Mechanical Engineering der Universität suchen wir eine/einen Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Prozessüberwachung für intelligente Fertigungsprozesse.

Deine Forschung beinhaltet vor allem die Nutzung von Sensordaten zur Prozessüberwachung einer komplexen Fertigungskette. Der Fokus deiner Arbeit liegt dabei auf der Überwachung  innovativen Spritzgießverfahren. Zur Überwachung der Prozesse setzen wir unterschiedliche Sensortechnologien wie z.B. akustische Sensoren ein. Neben der sensorischen Datenerfassung kümmerst Du dich darum, dass die Daten in den von Dir entwickelten, u.a. KI-basierten, Diagnose und Prognose Systemen weiterverarbeitet werden. Deine Forschung bleibt dabei kein theoretisches Konzept, sondern wird direkt in der universitätseigenen Forschungshalle des KI-Produktionsnetzwerks, bzw. im Rahmen eines interdisziplinären bayerischen Forschungsverbunds in die Realität umgesetzt. Dadurch kannst Du deinen Beitrag zur Digitalisierung und Ressourceneffizienz in der Produktion leisten.

Wenn Du Interesse an einer Mitwirkung bei uns im Team hast, melde dich gerne eigeninitiativ telefonisch oder per Email.

Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Roboter basierte mul-timodale zerstörungsfreie Prüfung

Zur Verstärkung des Teams der Arbeitsgruppe Zustandsüberwachung der Lehr- und Forschungseinheit Mechanical Engineering der Universität suchen wir eine/einen Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Roboter basierte multimodale zerstörungsfreie Prüfung.

Die zerstörungsfreie Prüfung bildet v.a. bei sicherheitsrelevanten hochbelasteten Strukturbauteilen z.B. der Luft- und Raumfahrt einen unabdingbaren Teil des Fertigungsprozesses. Dabei finden in der Industrie je nach Anforderungen vielerlei unterschiedliche Prüfkonzepte von visueller Inspektion bis hin zur röntgentomographischen Untersuchung Einsatz. Im Rahmen deiner Forschung wirkst du federführend mit bei der Konzeption und Umsetzung einer roboterbasierten Prüfzelle. Dabei untersuchst du vor allem, wie die Datenerfassung über verschiedene Prüfmethoden durch den Einsatz von Industrierobotern und deinen entwickelten Algorithmen auch für individuelle Prüfaufgaben automatisiert werden kann. Um die Qualität der Prüfung zu steigern, sollen Konzepte zur Auswahl der Prüfverfahren sowie Fusion der Messergebnisse betrachtet werden. Für die Auswertung der Daten kommen Methoden der künstlichen Intelligenz zum Einsatz. Die Ergebnisse der Prüfzelle helfen die Qualität andere Fertigungsprozesse zu bewerten und Datensätze aus der Fertigung zu labeln. Dadurch verantwortest du eine zentrale Anlage im Rahmen der Forschungsfabrik des KI-Produktionsnetzwerks der Universität Augsburg.

Wenn Du Interesse an einer Mitwirkung bei uns im Team hast, melde dich gerne eigeninitiativ telefonisch oder per Email.

Entwicklung von physikalisch informierten neuronalen Netzen für die Optimierung eines additiven Fertigungsverfahrens

Ziel dieser Arbeit ist es eine Methodik zu entwickeln, um basierend auf einem bestehenden physikalischen Prozessmodell eines LPBF Prozesses eine geeignete Architektur eines physikalisch informiertem neuronalen Netz  zu entwickeln. Es besteht bereits eine geeignete Finite-Elemente Simulation des Prozesses. Es soll ein automatisches Verfahren entwickelt werden, das die Architektur eines PINNs vorschlägt und trainiert.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Entwicklung von physikalisch informierten neuronalen Netzen für die Optimierung eines additiven Fertigungsverfahrens

Entwicklung und Erprobung von Sensorik für die dielektrische Analyse zur zerstörungsfreien Materialcharakterisierung

Ziel der Arbeit soll es sein, die Methode der dielektrischen Analyse in Hinblick auf Sensor-Design, Messung und Auswertung insofern weiterzuentwickeln, dass es damit möglich ist, unabhängig von äußeren Einflüssen wie z.B. Probengeometrie oder Messabstand, quantitative Informationen über die Materialkennwerte der Probe zu erhalten. Der Sensor soll nach erfolgreicher Entwicklung in einem größeren Messaufbau zur zerstörungsfreien Materialcharakterisierung eingesetzt werden.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Entwicklung und Erprobung von Sensorik für die dielektrische Analyse zur zerstörungsfreien Materialcharakterisierung

Entwicklung und Erprobung von Sensorik basierend auf aktiver Thermographie für den Einsatz als zerstörungsfreie Methode zur Bestimmung thermischer Materialkennwerte

Ziel der Arbeit soll es sein, eine neuartige Variante der aktiven Thermographie für den Einsatz der Kennwertermittlung weiterzuentwickeln. Damit soll es möglich sein, durch eine lokale Erwärmung der Probe und dem Verfolgen der Wärmeausbreitung auf deren Oberfläche auf quantitative Eigenschaften des Materials zurückzuschließen. Dafür können auch numerische Simulationsverfahren zum Einsatz kommen. Damit soll es möglich sein, thermische Eigenschaften von Materialien zerstörungsfrei und ohne großen Aufwand zu untersuchen.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Entwicklung und Erprobung von Sensorik basierend auf aktiver Thermographie für den Einsatz als zerstörungsfreie Methode zur Bestimmung thermischer Materialkennwerte

Entwicklung und Erprobung von Sensorik basierend auf Wirbelstrom zur Anwendung in der zerstörungsfreien Materialcharakterisierung

Ziel der Arbeit soll es sein, die Methode der Wirbelstromprüfung in Hinblick auf Sensor-Design, Messung und Auswertung insofern weiterzuentwickeln, dass es damit möglich ist, unabhängig von äußeren Einflüssen wie z.B. Probengeometrie oder Messabstand, quantitative Informationen über die Materialkennwerte der Probe zu erhalten. Der Sensor soll nach erfolgreicher Entwicklung in einem größeren Messaufbau zur zerstörungsfreien Materialcharakterisierung eingesetzt werden.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Entwicklung und Erprobung von Sensorik basierend auf Wirbelstrom zur Anwendung in der zerstörungsfreien Materialcharakterisierung

Entwurf und Entwicklung eines smarten Sensors zur Prozess- und Zustandsüberwachung

Zum Zweck der Echtzeitüberwachung, welche in der Arbeitsgruppe „Zustandsüberwachung“ ein zentrales Thema spielt und durch Einsatz von Ultraschallsensoren bereits umgesetzt wird, soll in dieser Arbeit nun ein intelligenter Sensor entwickelt werden. Um die Grundlage hierfür zu bilden, soll ein kommerziell erhältlicher, relativ niederfrequenter Sensor mit einem Mikrocontroller / Einplatinenrechner erweitert werden, sodass dieser in der Lage ist, Daten zu sammeln, zu verarbeiten und über eine geeignete Kommunikationsschnittstelle weiterzuleiten. Der Vergleich des entwickelten Sensors mit einem entsprechenden kommerziellen System soll die Arbeit schließlich abrunden.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Entwurf und Entwicklung eines smarten Sensors zur Prozess- und Zustandsüberwachung

Entwicklung von physikalisch informierten neuronalen Netzen für die Optimierung eines additiven Fertigungsverfahrens

Ziel dieser Arbeit ist es eine Methodik zu entwickeln, um basierend auf einem bestehenden physikalischen Prozessmodell eines LPBF Prozesses eine geeignete Architektur eines physikalisch informiertem neuronalen Netz  zu entwickeln. Es besteht bereits eine geeignete Finite-Elemente Simulation des Prozesses. Es soll ein automatisches Verfahren entwickelt werden, das die Architektur eines PINNs vorschlägt und trainiert.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Entwicklung von physikalisch informierten neuronalen Netzen für die Optimierung eines additiven Fertigungsverfahrens

Lokalisation von Defekten in Gießereikernen mittels Modalanalyse

Im Rahmen der Arbeit soll anhand eines virtuellen Modells untersucht werden, wie basierend auf einer Modalanalyse Fehler in Gießereikernen charakterisiert und lokalisiert werden können. Dazu wird ein parametrisches  Finite-Elemente Simulationsmodell erstellt, das verschiedene Defekte abbilden kann. Eine Analyse der resultierenden Eigenfrequenzen und -formen soll dazu genutzt werden, um Defekte zu lokalisieren.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Lokalisation von Defekten in Gießereikernen mittels Modalanalyse

Aufbau eines physikalisch informierten neuronalen Netzes zur Optimierung der Bauteilgeometrie beim Rohrbiegen

Ziel dieser Arbeit ist ein schnelles rechnergestütztes Prozessmodell des Freiformbiegeprozesses: Ein physikalisch informiertes neuronales Netz, das mit experimentellen Daten trainiert wird und zusätzlich physikalisches  Wissen durch Integration der Timoshenko'schen Balkentheorie nutzt. Das Modell ist in der Lage, die resultierende plastische Verformung des Rohres nach dem Austritt aus der Matrize vorherzusagen und ist schnell genug  für die inverse Optimierung der Geometrie der gebogenen Bauteile.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Aufbau eines physikalisch informierten neuronalen Netzes zur Optimierung der Bauteilgeometrie beim Rohrbiegen

Wissenschaftliche Hilfskraft für Presse- und Öffentlichkeitsarbeit im KI-Produktionsnetzwerk

Im Rahmen des Projekts KI-Produktionsnetzwerk an der Universität Augsburg ist eine Stelle für eine wissenschaftliche Hilfskraft im Bereich Presse- und Öffentlichkeitsarbeit zu vergeben:

• Unterstützung der Presse- und Öffentlichkeitsarbeit für das KI-Produktionsnetzwerk an der Universität Augsburg

• Pflege der Website

• Unterstützung bei der Organisation und Durchführung interner und externer Veranstaltungen, Sitzungen, Meetings und Workshops

• Eigenständige Durchführung von Recherchen sowie Übernahme fachlicher Zuarbeiten

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden: Wissenschaftliche Hilfskraft für Presse- und Öffentlichkeitsarbeit im Rahmen des KI-Produktionsnetzwerks in Augsburg