Bachelorarbeit, Masterarbeit oder Projektarbeit
© IKVThema der Arbeit:
Moderne großvolumige 3D-Drucksysteme stoßen an eine physikalische Grenze: Der Extruder kann Änderungen im Druckpfad nicht sofort folgen, die Schmelze „hinkt“ hinterher. An Ecken und Kurven entstehen dadurch Maßabweichungen, die die Bauteilqualität direkt beeinträchtigen. Dieses Trägheitsverhalten ist kein fixes Problem, sondern hängt vom Material, der Druckgeschwindigkeit und der Temperatur ab; eine systematische, quantitative Erfassung fehlt bislang.
Ziel dieser Arbeit ist es, dieses Verhalten messtechnisch zu erfassen und durch ein empirisches Modell zu beschreiben, das die charakteristische Verzögerungszeit des Extruders als Funktion der wesentlichen Prozessparameter abbildet. Auf dieser Grundlage entsteht ein Softwarewerkzeug, das den Druckprozess vorauskorrigiert – noch bevor der erste Layer gedruckt wird.
Dazu startest du mit gezielten Druckversuchen (Design of Experiments, DoE), bei denen du das Anlaufverhalten des Extruders unter verschiedenen Bedingungen erfasst und vermisst. Aus diesen Daten leitest du ein Modell ab, das beschreibt, wie schnell oder langsam der Extruder unter welchen Bedingungen reagiert. Abschließend zeigst du an gedruckten Testbauteilen, dass dein Modell die Druckqualität messbar und reproduzierbar verbessert.
Die Arbeit hat Bezug zu diesem Forschungsprojekt:
Die Arbeit findet in der Arbeitsgruppe Additive Fertigung statt und ist unmittelbar in das Exzellenzcluster „Internet of Production“ (IoP) eingebettet. Im IoP erforschen wir, wie die Produktion der Zukunft durch die konsequente Vernetzung von Daten und den Einsatz von Machine Learning flexibler und effizienter gestaltet werden kann. Wir beschäftigen uns mit der verfahrenstechnischen Optimierung des 3D-Drucks, um den Prozess vom „Handwerk“ zur robusten industriellen Fertigung zu entwickeln. Dabei stehen Maschinen- und Materialverhalten sowie die Prozesssteuerung im Fokus.
Zielsetzung:
Ziel dieser Arbeit ist die experimentelle Bestimmung der drehzahl- und temperaturabhängigen Extruder-Zeitkonstante in der großvolumigen additiven Fertigung sowie die Integration des abgeleiteten Kompensationsmodells in einen prädiktiven G-Code-Postprozessor. Damit soll die durch Massenträgheit verursachte Über- und Unterextrusion an Ecken, Kurven und Infill-Übergängen minimiert und die Maßhaltigkeit großvolumiger 3D-Druckbauteile signifikant verbessert werden.
Deine/Eure Aufgabenstellung:
| Für eine Bachelorarbeit bearbeitest du folgende Aufgabenstellungen | Für eine Masterarbeit bearbeitest du folgende Aufgabenstellungen |
| Praktischer Einstieg: Du startest direkt an der Maschine und fertigst erste Teststrukturen, um das Verzögerungsverhalten (die Systemträgheit) des Extruders geometrisch zu erfassen. | Alle Punkte der Bachelorarbeit, plus: |
| Hardware & Sensorik: Du baust eine digitale Messkette auf und erfasst synchron den Schmelzedruck, das Motordrehmoment und den Materialdurchsatz während der Druckversuche | Mathematische Modellbildung: Aus den synchron erfassten Sensordaten (Massedruck, Drehmoment) leitest du ein robustes empirisches Modell ab, das die systemische Trägheit des Extruders beschreibt. |
| Design of Experiments (DoE): Du fährst einen vollautomatisierten, statistisch abgesicherten Versuchsplan. Dabei variierst du systematisch Schlüsselparameter, wie Drehzahl und Temperatur. | Du integrierst dein empirisches Modell in einen G-Code-Postprozessor und programmierst eine prädiktive "Look-Ahead"-Funktion (Satzvorschau). |
| Datenanalyse & Modellbildung: Aus deinen gewonnenen DoE-Daten leitest du empirische Modelle ab, um das dynamische Anlaufverhalten des Extruders mathematisch zu beschreiben. | Komplexe Validierung: Du verlässt die einfache Testebene und validierst deinen Algorithmus an anspruchsvollen 3D-Geometrien (Kurven, scharfe Ecken, komplexe Übergänge, Infill). |
| Validierung am Bauteil: Du validierst deine Erkenntnisse durch den Druck realer Ecken-Testbauteile und bewertest deren Maßhaltigkeit. | Infill als Enabler: Bewertung des Potenzials der Kompensation für industrielle Infill-Strukturen |
Dein/Euer Profil:
- Technisches oder naturwissenschaftliches Studium (z. B. Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Automatisierungstechnik, Computational Engineering Science (CES), Angewandte Polymerwissenschaften)
- Ein grundlegendes physikalisches Verständnis der Kunststoffextrusion oder des 3D-Drucks (FDM/FFF) ist von Vorteil.
- Erfahrungen in der Programmierung mit Python
- Du hast Spaß an der Schnittstelle zwischen klassischem Maschinenbau, Softwareentwicklung und modernen Methoden der Digitalisierung (KI/ML).
Das sind deine/eure Benefits:
- Arbeit in einem jungen, motivierten Team
- Selbstständige Arbeit bei intensiver Betreuung
- Mitgestaltung aktueller Forschungsprojekte
- Individuelle Abstimmung von Aufgabenstellung und Zeitrahmen
- Experimentelle Arbeit an hochmodernen Industrieanlagen (Industrierobotik)
- Schnelle Bearbeitung, direkter Kontakt für Fragen während der Bearbeitung
- Abwechslungsreiche Mischung aus experimenteller Arbeit an der Maschine und Softwareentwicklung (Python)
- Sofortiger Start möglich
Falls du Interesse an einer Abschlussarbeit am IKV und an dieser Aufgabenstellung hast, melde dich gerne bei mir. Den genauen inhaltlichen Umfang und den Zeitplan stimmen wir individuell miteinander ab.