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

Die Universität 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 beschäftigt.

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, selbständig präzise mechanische Prüfungen durchzuführen. Im Rahmen des Projekts wird verstärktes 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 gehören die Entwicklung von KI-Modellen, robotergestützte Tests, Simulation und reale Anwendung, Datenanalyse und Berichterstattung sowie Zusammenarbeit. Zu deinen Qualifikationen könnte ein abgeschlossenes Masterstudium in Maschinenbau, Robotik, Informatik oder einem verwandten Bereich gehören. Fundierte Kenntnisse in oder Interesse an KI, maschinellem Lernen, insbesondere Reinforcement Learning und Sim2Real-Transformationen. Beherrschung von Programmiersprachen wie Python, C++ oder ähnlichen. Ausgeprägte analytische Fähigkeiten, mit der Fähigkeit, selbstständig und im Team zu arbeiten. Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten in Deutsch und Englisch.

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

Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Intelligente Optimierung eines recyclingbasierten Hybridspritzgussprozesses

Für die Arbeitsgruppe „Prozesse“ am Lehrstuhl „Hybride Werkstoffe“ der Universität Augsburg suchen wir eine/einen Doktorandin/Doktorand (m/w/d).

In der Arbeitsgruppe „Prozesse“ werden innovative Verfahren zur Herstellung hybrider Verbundwerkstoffe und Werkstoffverbunde erforscht. Die Entwicklung neuer, effizienter Herstellprozesse zielt darauf ab, das Potenzial dieser Materialien trotz höherer Kosten optimal zu nutzen. Serien- und recyclingfähige Verfahren, wie der duromer- und thermoplastbasierte Spritzguss, stehen dabei im Fokus. Zudem werden Kombinationen mit generativen Fertigungsverfahren oder metallischen Einlegeteilen untersucht, um die Werkstoffausnutzung weiter zu optimieren. Die Prozesse werden durch angepasste Sensorik online überwacht.

Deine Forschung beinhaltet die Entwicklung eines kombinierten Prozesses für die Vliesumformung und den Spritzguss, um hochwertige Bauteile aus recycelten Fasermaterialien herzustellen. Des Weiteren soll eine Optimierung der Prozessparameter erfolgen, um die Qualität und Reproduzierbarkeit der Bauteile zu erhöhen, insbesondere bei schwankenden Materialeigenschaften. Diese Arbeit unterstützt die Entwicklung von KI-Diagnose- und Prognosesystemen in einem bayerischen Forschungsprojekt in Zusammenarbeit mit Industrieunternehmen.

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

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

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

Getriebeverschleiß verringert die verbleibende Nutzungsdauer und kann zu schwerwiegenden Ausfällen des Gesamtsystems führen. Daher ist es für die Anwendung von Predictive Maintenance unerlässlich, den Getriebeverschleiß zu erfassen. Dadurch kann die Wartung effizienter gestaltet werden und Zeit, Kosten und Ressourcen eingespart werden. Maschinelles Lernen ermöglicht bei der Überwachung von Getrieben eine schnelle und präzise Analyse von Sensordaten, um Zustände oder Abweichungen zu erkennen, die auf bevorstehende Ausfälle hinweisen.

Deine Forschung soll die Entwicklung neuer Konzepte für die Überwachung von Getrieben ermöglichen. 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 zerstörungsfreien Prüfung eines Getriebe-Demonstrators auf. Mit Hilfe von Softwarelösungen können die Messdaten ausgewertet und Fehler bzw. Anomalien vorzeitig detektiert werden.

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

Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Optimierung von Druckgießprozessen

Zur Verstärkung des Teams der Juniorprofessur „Data-driven Materials Processing“ der Universität Augsburg suchen wir eine/einen Doktorandin/Doktorand (m/w/d).

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 Lösung 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 interdisziplinäre Mischung aus maschinellem Lernen, physikalischer Simulation und Experimenten um Druckgießprozesse zu optimieren. Diese Aktivitäten sind eingebettet in das KI Produktionsnetzwerk Augsburg. Du hast ein ingenieurwissenschaftliches Studium, Erfahrung in der Produktionstechnik und Erfahrung im Programmieren?

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

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.

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.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

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.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Robotersimulation für die Interaktion mit verformbaren Körpern in einer industriellen Montage

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.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Kopplung der FEM-Simulation mit Robotersimulationen für berührungsintensive Montageaufgaben

Untersuchung der rheologischen Eigenschaften von Thermoplasten bei Anwendung laserstrukturierter Scherplatten

Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Untersuchung, wie verschiedene Oberflächenstrukturierungen der Scherplatte die rheologischen Eigenschaften eines Thermoplasten beeinflussen. Dabei soll ein Vergleich der Viskosität und viskoelastischen  Eigenschaften des Polymers mit und ohne Strukturierung untersucht werden. Außerdem soll die Änderung der rheologischen Parameter von der Scher- und Frequenzabhängigkeit analysiert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen zur  Optimierung des Herstellungsprozesses und zur Verbesserung der mechanischen Eigenschaften der Sandwichverbunde beitragen.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Untersuchung der rheologischen Eigenschaften von Thermoplasten bei Anwendung laserstrukturierter Scherplatten

Experimental Studies on Acoustic Emission Sensor Verification

In dieser Masterarbeit soll untersucht werden, ob es möglich 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 Qualität von Sensoren auf der Grundlage eines leichter zugänglichen und kostengünstigeren Prüfverfahrens bewertet werden kann.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Experimental Studies on Acoustic Emission Sensor Verification

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

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.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Recycling von silikatischen Gießereibindern und Kernsanden

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 Gießereisimulationen. Daher sollen  möglichst herausfordernde Gießgeometrien umgesetzt werden, die die bestehenden Simulationsmodelle an ihre Grenzen bringen.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Entwicklung einer Glaskokille zur Beobachtung von Metallschmelzen

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.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Simulation des Rührreibschweißens

Untersuchung der rheologischen Eigenschaften von Thermoplasten bei Anwendung laserstrukturierter Scherplatten

Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Untersuchung, wie verschiedene Oberflächenstrukturierungen der Scherplatte die rheologischen Eigenschaften eines Thermoplasten beeinflussen. Dabei soll ein Vergleich der Viskosität und viskoelastischen  Eigenschaften des Polymers mit und ohne Strukturierung untersucht werden. Außerdem soll die Änderung der rheologischen Parameter von der Scher- und Frequenzabhängigkeit analysiert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse sollen zur  Optimierung des Herstellungsprozesses und zur Verbesserung der mechanischen Eigenschaften der Sandwichverbunde beitragen.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Untersuchung der rheologischen Eigenschaften von Thermoplasten bei Anwendung laserstrukturierter Scherplatten

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.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Recycling von silikatischen Gießereibindern und Kernsanden

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 Gießereisimulationen. Daher sollen  möglichst herausfordernde Gießgeometrien umgesetzt werden, die die bestehenden Simulationsmodelle an ihre Grenzen bringen.

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Entwicklung einer Glaskokille zur Beobachtung von Metallschmelzen

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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Simulation des Rührreibschweißens

Wirtschaftswissenschaftliche Hilfskraft für Gründungsprojekt "sensAI"

Im Forschungsprojekt sensAI wird ein Konzept zur zerstörungsfreien Materialcharakterisierung entwickelt und erprobt. Dieses System soll eine Schlüsselrolle in der Qualitätssicherung bei der Verarbeitung von Kunststoff-Rezyklat einnehmen. Hierfür werden wirtschaftswissenschaftliche Hilfskräfte gesucht. Im betriebswirtschaftlichen Bereich benötigen wir Unterstützung unter anderem bei Markt- & Wettbewerbsuntersuchungen. Daraus sollen Strategien für den Markteintritt, das Marketing und weitere betriebswirtschaftliche Themenfelder entwickelt werden.

Details können in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Wirtschaftswissenschaftliche Hilfskraft für Gründungsprojekt "sensAI"