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Prognose von Bauteileigenschaften im Druckguss mithilfe von maschinellem Lernen
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    • Optimierung eines Biegeversuchs zur mechanischen Charakterisierung von Batterieelektroden
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    • Zähigkeit von höchstfesten, geschweißten Stählen
    • Entwicklung einer Structural Health Monitoring Methode für zukünftige Fahrzeugkonzepte mit faseroptischer Messtechnik
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    • Laserbasiertes Öffnen von Batteriezellen
    • Konzeption und Erprobung einer Vorrichtung und Methode zur In-situ-Kalibrierung von Kraftsensoren im Druckgießprozess
    • Konzeptionierung, Aufbau und Erprobung einer digitalisierungsgerechten Trennmittel-Mischeinheit für den Druckgießprozess
    • Laserstrahlkonfektionierung von Lithium-Metall Anoden
    • Laservorbehandlung von Aluminiumdruckguss für die In-Mold Assembly mit Kunststoff
    • Lösen von Klebungen in Batteriesystemen
    • Prälithiierung von Graphit-Silizium Elektroden für den Einsatz in Lithium-Ionen Batterien
    • Prognose von Bauteileigenschaften im Druckguss mithilfe von maschinellem Lernen
    • Remelting effect on temperature field, residual stress, and distortion in WAAM components
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    • Residual stress variations during fabrication
    • Umbau und Test eines Heizsystems
    • Untersuchung biobasierter Materialien für die Anwendung in nachhaltigeren Li-Ionen-Batterien
    • Untersuchung der lokalen Klebeignung von Aluminium-Druckgussbauteilen
    • Untersuchung der lokalen Schweißeignung von Aluminium-Druckgussbauteilen
    • Sprödbruchverhalten kaltumgeformter und geschweißter Stähle
    • Zähigkeit von höchstfesten, geschweißten Stählen

Prognose von Bauteileigenschaften im Druckguss mithilfe von maschinellem Lernen

Hintergrund

Der Druckguss ist ein gängiges industrielles Verfahren zur Herstellung von komplex geformten Produkten aus Leichtmetalllegierungen. Die Erfassung von diversen Prozessdaten während der Produktion gehört mehr oder weniger zum Stand der Technik. Auch die bauteilbezogenen Qualitätsdaten werden bei einigen Gießereibetrieben digital erfasst. Allerdings ist die Wertschöpfung bei diesen Daten bisher sehr gering. Das maschinelle Lernen bietet in diesem Zusammenhang die Möglichkeit, Prognosemodelle mit diesen Daten zu trainieren und beispielsweise die Qualität von Gussteilen während der Produktion nur anhand von erfassten Prozessdaten nahezu in Echtzeit vorherzusagen. Dies hat beispielsweise das Potenzial personal- bzw. kostenintensive Qualitätsprüfung zu reduzieren, mehr Vertrauen in eigene Produkte zu schaffen und die Transparenz von Prozess zu erhöhen.

Aufgabe

Das Ziel dieser Arbeit ist die Ermittlung der Fähigkeiten von Prognosemodellen des maschinellen Lernens zur Vorhersage von Bauteileigenschaften (Festigkeit, Duktilität, Oberflächenbeschaffenheit, Schweißeignung) im Aluminium-Druckguss. Hierfür ist zunächst eine Literaturrecherche zu den Grundlagen des maschinellen Lernens und von Aluminium-Druckguss durchzuführen. Im experimentellen Teil erfolgen Versuche zur Ermittlung der Eigenschaften von gegossenen Druckgussbauteilen. Anhand der ermittelten Qualitätsdaten und der dazugehörigen, bauteilbezogenen Produktionsdaten sollen Prognosemodelle (Klassifikations- und Regressionsmodelle) mithilfe des maschinellen Lernens trainiert werden. Abschließend sind anhand von gewählten Bewertungsmetriken die Fähigkeiten der unterschiedlichen Prognosemodelle kritisch zu beurteilen.

Bediener Druckgiessanlage
Manuelle Überprüfung der Eigenschaften bei einem druckgegossenen Bauteil „Knotenelement“.

Im Rahmen einer studentischen Arbeit ergeben sich folgende Aufgabenfelder:

  • Literaturrecherche zum Aluminium-Druckguss und maschinellem Lernen, insbesondere in Bezug auf die Prognose von Bauteileigenschaften im Druckguss.
  • Durchführung von Versuchen zur Ermittlung von Gussteileigenschaften (z. B. Zugversuche, 3-Punkt-Biegeversuche etc.).
  • Begründete Auswahl der Algorithmen des maschinellen Lernens ( z. B. Random-Forest, Support Vector Machine etc.) zum Training von Prognosemodellen.
  • Begründete Auswahl der Bewertungsmetriken (z. B. Genauigkeit, f1-score etc.) und Datenvorbehandlungsmethoden (z. B. Oversampling, Undersampling etc.) vor dem Training der Prognosemodelle.
  • Diskussion und Bewertung der erzielten Prognoseleistung.

Umfang der Arbeit

Der Umfang der Arbeit ist skalierbar und ermöglicht die Durchführung sowohl als Bachelor-, Studien- oder Masterarbeit. Eine detaillierte Aufgabenstellung kann beim betreuenden wissenschaftlichen Mitarbeiter erfragt werden. Die Zeit zur Einarbeitung wird unter Anleitung gegeben.

Voraussetzungen

  • Eigenverantwortliche, strukturierte Arbeitsweise
  • Interesse am wissenschaftlichen Arbeiten
  • Bekannte Voraussetzungen der Fakultät zur Einreichung studentischer Arbeiten 

Beginn

ab sofort

Slava Pachandrin, M. Sc.
+ 49 531 391 95526
s.pachandrin(at)tu-braunschweig.de
Slava Pachandrin
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