Doktorand / Doktorandin (m/w/d) - Robotergestützte Bauteilprüfstrategien für Automobil- oder Flugzeugteile

Die Universit?t Augsburg sucht eine/einen motivierte/motivierten Doktorandin/Doktoranden (m/w/d) für das Projekt "Robotergestützte Bauteilprüfstrategien für Automobil- oder Flugzeugteile". Diese spannende Gelegenheit bietet sich in unserer Forschungsgruppe an unserer Lehr- und Forschungseinheit “Mechanical Engineering“, die sich mit innovativen Prüf- und Testtechnologien für Strukturbauteile in der Automobil- und Luftfahrtindustrie besch?ftigt.

In diesem Projekt wollen wir bestehende Robotersysteme für die mechanische Prüfung von Strukturbauteilen verbessern. Durch die Simulation realer Beanspruchungen von Bauteilen werden wir KI-Techniken einsetzen, um Roboter in die Lage zu versetzen, selbst?ndig pr?zise mechanische Prüfungen durchzuführen. Im Rahmen des Projekts wird verst?rktes Lernen für die Optimierung von Trajektorien eingesetzt, wobei Bauteilpositionen, Testpfade und Kraftmodelle berücksichtigt werden, mit Echtzeitanpassungen auf der Grundlage von Kraft-Drehmoment-Sensordaten.

Zu deinen Hauptaufgaben geh?ren die Entwicklung von KI-Modellen, robotergestützte Tests, Simulation und reale Anwendung, Datenanalyse und Berichterstattung sowie Zusammenarbeit. Zu deinen Qualifikationen k?nnte ein abgeschlossenes Masterstudium in Maschinenbau, Robotik, Informatik oder einem verwandten Bereich geh?ren. Fundierte Kenntnisse in oder Interesse an KI, maschinellem Lernen, insbesondere Reinforcement Learning und Sim2Real-Transformationen. Beherrschung von Programmiersprachen wie Python, C++ oder ?hnlichen. Ausgepr?gte analytische F?higkeiten, mit der F?higkeit, selbstst?ndig und im Team zu arbeiten. Ausgezeichnete Kommunikationsf?higkeiten in Deutsch und Englisch.

Wenn du Interesse an einer Mitwirkung bei uns im Team hast, melde dich gerne eigeninitiativ telefonisch oder per E-Mail.

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Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Predictive Maintenance in der Getriebeüberwachung

Für die Arbeitsgruppe ?Zustandsüberwachung“ an der Lehr- und Forschungseinheit ?Mechanical Engineering" der Universit?t Augsburg suchen wir eine/einen Doktorandin/Doktorand (m/w/d).

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Getriebeverschlei? verringert die verbleibende Nutzungsdauer und kann zu schwerwiegenden Ausf?llen des Gesamtsystems führen. Daher ist es für die Anwendung von Predictive Maintenance unerl?sslich, den Getriebeverschlei? zu erfassen. Dadurch kann die Wartung effizienter gestaltet werden und Zeit, Kosten und Ressourcen eingespart werden. Maschinelles Lernen erm?glicht bei der ?berwachung von Getrieben eine schnelle und pr?zise Analyse von Sensordaten, um Zust?nde oder Abweichungen zu erkennen, die auf bevorstehende Ausf?lle hinweisen.

Deine Forschung soll die Entwicklung neuer Konzepte für die ?berwachung von Getrieben erm?glichen. Unsere Forschung beinhaltet vor allem die Erstellung und Nutzung von Sensordaten zur Getriebeüberwachung. Ziel ist die Erweiterung der Anwendung auf reale Anwendungsszenarien zusammen mit industriellen Anwendern. Zur Demonstration der Technologie wird ein Getriebeprüfstand genutzt. Dazu baust du einen Teststand zur zerst?rungsfreien Prüfung eines Getriebe-Demonstrators auf. Mit Hilfe von Softwarel?sungen k?nnen die Messdaten ausgewertet und Fehler bzw. Anomalien vorzeitig detektiert werden.

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Wenn du Interesse an einer Mitwirkung bei uns im Team hast, melde dich gerne eigeninitiativ telefonisch oder per E-Mail.

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Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Optimierung von Druckgie?prozessen

Zur Verst?rkung des Teams der Juniorprofessur ?Data-driven Materials Processing“ der Universit?t Augsburg suchen wir eine/einen Doktorandin/Doktorand (m/w/d).

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Prozessoptimierung ist ein wichtiger Bestandteil nachhaltiger Produktionsprozesse. Die klassische Prozesssimulation ist in der Regel in der Lage, die Eigenschaften der hergestellten Komponenten gut vorherzusagen, wenn bestimmte Produktionsparameter vorgegeben sind. Was aber, wenn die Bauteileigenschaften nicht die richtigen sind? Dann muss man die Prozessparameter anpassen, bis die gewünschten Bauteileigenschaften erreicht sind. Dies führt zur L?sung eines inversen Problems durch Optimierung. Unser Team ist auf die Erstellung und Validierung von Prozessmodellen mit Simulationen und Methoden des maschinellen Lernens zur Optimierung von Produktionsprozessen spezialisiert. Deine Forschung beinhaltet eine interdisziplin?re Mischung aus maschinellem Lernen, physikalischer Simulation und Experimenten um Druckgie?prozesse zu optimieren. Diese Aktivit?ten sind eingebettet in das KI Produktionsnetzwerk Augsburg. Du hast ein ingenieurwissenschaftliches Studium, Erfahrung in der Produktionstechnik und Erfahrung im Programmieren?

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Dann schreibe uns bitte einfach eine kurze E-Mail mit Motivationsschreiben direkt an die jeweilige Kontaktperson.

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Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Modellbasierte zerst?rungsfreie Prüfung von Gie?ereikernen

Zur Verst?rkung des Teams der Juniorprofessur Data-driven Materials Processing der Universit?t suchen wir eine/einen Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Modellbasierte zerst?rungsfreie Prüfung von Gie?ereikernen.

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Sandkerne werden in der Gie?ereitechnik eingesetzt um nicht entformbare Geometrien ab-zubilden. Die Kernherstellung erfolgt in der Gro?serie zunehmend mit innovativen anorganischen Substanzen aufgrund geringeren umweltsch?dlichen 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 zerst?rungsfreien Prüfung der Sand Kerne auf. Mit Hilfe eines Simulationsmodells k?nnen 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.

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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 pr?zise Identifikation und Klassifizierung von Anomalien angestrebt, um die Zuverl?ssigkeit und Effizienz von Getrieben nachhaltig zu verbessern.

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Details k?nnen in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

KI-basierte Getriebeüberwachung – Predictive Maintenance

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Robotersimulation für die Interaktion mit verformbaren K?rpern in einer industriellen Montage

Traditionelle Roboterbaugruppen nutzen haupts?chlich positionsbasierte Steuerung und sind dadurch im Nachteil gegenüber menschlichen Bedienern, die durch Fühlen pr?zisere 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 K?rpern generiert. Diese Arbeit entwickelt eine Pipeline zur effizienten Erzeugung solcher synthetischer Daten.

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Details k?nnen in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Robotersimulation für die Interaktion mit verformbaren K?rpern 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 erg?nzen und unsichere Kollisionspfade ohne zus?tzlichen Ressourcenaufwand zu vermeiden. Im Vergleich zu herk?mmlicher 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 erm?glichen.

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Details k?nnen in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Kopplung der FEM-Simulation mit Robotersimulationen für berührungsintensive Montageaufgaben

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Untersuchung der rheologischen Eigenschaften von Thermoplasten bei Anwendung laserstrukturierter Scherplatten

Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Untersuchung, wie verschiedene Oberfl?chenstrukturierungen der Scherplatte die rheologischen Eigenschaften eines Thermoplasten beeinflussen. Dabei soll ein Vergleich der Viskosit?t und viskoelastischen? Eigenschaften des Polymers mit und ohne Strukturierung untersucht werden. Au?erdem soll die ?nderung der rheologischen Parameter von der Scher- und Frequenzabh?ngigkeit analysiert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen zur? Optimierung des Herstellungsprozesses und zur Verbesserung der mechanischen Eigenschaften der Sandwichverbunde beitragen.

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Untersuchung der rheologischen Eigenschaften von Thermoplasten bei Anwendung laserstrukturierter Scherplatten

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Experimental Studies on Acoustic Emission Sensor Verification

In dieser Masterarbeit soll untersucht werden, ob es m?glich ist, die Kalibrierungsreaktionen von AE-Sensoren mit einem einfacheren Aufbau unter Verwendung eines Laser-Doppler-Vibrometers vorherzusagen. Ziel ist es, ein Vorhersagemodell? zu erstellen, mit dem die Qualit?t von Sensoren auf der Grundlage eines leichter zug?nglichen und kostengünstigeren Prüfverfahrens bewertet werden kann.

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Experimental Studies on Acoustic Emission Sensor Verification

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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 erh?ltlicher, 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 schlie?lich abrunden.

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Entwurf und Entwicklung eines smarten Sensors zur Prozess- und Zustandsüberwachung

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Recycling von silikatischen Gie?ereibindern und Kernsanden

Diese Arbeit zielt darauf ab, ein Verfahren zu entwickeln, das die L?slichkeit des Natriumsilikatbinder nutzt, um es nach dem Gie?prozess bei erh?hten Temperaturen nur mit Wasser ohne zus?tzliche Chemikalien zu waschen. Beim Waschprozess entsteht Abwasser, das gel?stes Bindemittel und andere Verunreinigungen enth?lt. 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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Recycling von silikatischen Gie?ereibindern und Kernsanden

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Entwicklung einer Glaskokille zur Beobachtung von Metallschmelzen

Diese Arbeit zielt darauf ab, eine Versuchskokille zu entwickeln, die durch Glasscheiben eine Beobachtung der Formfüllung erlaubt. Diese wird über Kameras aufgezeichnet und dient zur Validierung von Gie?ereisimulationen. Daher sollen? m?glichst herausfordernde Gie?geometrien umgesetzt werden, die die bestehenden Simulationsmodelle an ihre Grenzen bringen.

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Entwicklung einer Glaskokille zur Beobachtung von Metallschmelzen

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Simulation des Rührreibschwei?ens

Im Rahmen der Arbeit soll ein Finite-Elemente Modell in Abaqus aufgebaut werden, das die Entwicklung der Temperatur sowie die Entstehung von Eigenspannungen beim Rührreibschwei?en berechnet.

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Simulation des Rührreibschwei?ens

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Untersuchung der rheologischen Eigenschaften von Thermoplasten bei Anwendung laserstrukturierter Scherplatten

Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Untersuchung, wie verschiedene Oberfl?chenstrukturierungen der Scherplatte die rheologischen Eigenschaften eines Thermoplasten beeinflussen. Dabei soll ein Vergleich der Viskosit?t und viskoelastischen? Eigenschaften des Polymers mit und ohne Strukturierung untersucht werden. Au?erdem soll die ?nderung der rheologischen Parameter von der Scher- und Frequenzabh?ngigkeit analysiert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen zur? Optimierung des Herstellungsprozesses und zur Verbesserung der mechanischen Eigenschaften der Sandwichverbunde beitragen.

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Untersuchung der rheologischen Eigenschaften von Thermoplasten bei Anwendung laserstrukturierter Scherplatten

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Recycling von silikatischen Gie?ereibindern und Kernsanden

Diese Arbeit zielt darauf ab, ein Verfahren zu entwickeln, das die L?slichkeit des Natriumsilikatbinder nutzt, um es nach dem Gie?prozess bei erh?hten Temperaturen nur mit Wasser ohne zus?tzliche Chemikalien zu waschen. Beim Waschprozess entsteht Abwasser, das gel?stes Bindemittel und andere Verunreinigungen enth?lt. 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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Recycling von silikatischen Gie?ereibindern und Kernsanden

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Entwicklung einer Glaskokille zur Beobachtung von Metallschmelzen

Diese Arbeit zielt darauf ab, eine Versuchskokille zu entwickeln, die durch Glasscheiben eine Beobachtung der Formfüllung erlaubt. Diese wird über Kameras aufgezeichnet und dient zur Validierung von Gie?ereisimulationen. Daher sollen? m?glichst herausfordernde Gie?geometrien umgesetzt werden, die die bestehenden Simulationsmodelle an ihre Grenzen bringen.

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Entwicklung einer Glaskokille zur Beobachtung von Metallschmelzen

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Simulation des Rührreibschwei?ens

Im Rahmen der Arbeit soll ein Finite-Elemente Modell in Abaqus aufgebaut werden, das die Entwicklung der Temperatur sowie die Entstehung von Eigenspannungen beim Rührreibschwei?en berechnet.

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Wirtschaftswissenschaftliche Hilfskraft für Gründungsprojekt "sensAI"

Im Forschungsprojekt sensAI wird ein Konzept zur zerst?rungsfreien Materialcharakterisierung entwickelt und erprobt. Dieses System soll eine Schlüsselrolle in der Qualit?tssicherung bei der Verarbeitung von Kunststoff-Rezyklat einnehmen. Hierfür werden wirtschaftswissenschaftliche Hilfskr?fte gesucht. Im betriebswirtschaftlichen Bereich ben?tigen wir Unterstützung unter anderem bei Markt- & Wettbewerbsuntersuchungen. Daraus sollen Strategien für den Markteintritt, das Marketing und weitere betriebswirtschaftliche Themenfelder entwickelt werden.

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Wirtschaftswissenschaftliche Hilfskraft für Gründungsprojekt "sensAI"

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