Bachelorarbeit oder Masterarbeit
Thema der Arbeit
Faserverstärkte Kunststoffe eignen sich als Leichtbauwerkstoffe, da sie hohe Festigkeiten mit geringem Gewicht verbinden. Sie werden in vielen Branchen wie der Luft- und Raumfahrt und der Automobilindustrie eingesetzt, wo komplexe Geometrien und belastungsspezifische Konstruktionen gefordert sind. Fertigungsverfahren wie das Spritzgießen ermöglichen die Herstellung solcher Strukturen und erfüllen gleichzeitig die erforderlichen Leistungsanforderungen. Diese Leistungsfähigkeit wird direkt von der Mikrostruktur des Materials beeinflusst, die während des Herstellungsprozesses entsteht und von der zu fertigende Geometrie abhängt. Aktuell verfügbare Simulationsmethoden sind in der Lage diese Mikrostruktur zu erfassen, aber sie sind jedoch für die Berechnung ganzer Strukturbauteile zu rechenintensiv. Hier kommen Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) ins Spiel: Diese bieten eine schnellere Methode zur Vorhersage dieser Eigenschaften und verändert damit die Vorgehensweise bei der Optimierung der Leichtbaustruktur.
© IKVZielsetzung
Während Deiner Arbeit wirst Du ein KI-basiertes Modell zur Vorhersage der mechanischen Eigenschaften von faserverstärkten Kunststoffen entwickeln. Du wirst hierfür im Rahmen Deiner Abschlussarbeit experimentelle Daten generieren, indem Du Probekörper herstellst und diese prüfst. Ergänzend hierzu führst Du numerische Simulationen durch, womit Du virtuelle Materialdaten für den Trainingsdatensetz generierst. Diese dienen als Eingangsdatensatz für das KI-basierte Modell und validieren dieses zudem. Das Endergebnis? Ein validiertes und optimiertes KI-Modell, das genaue und zuverlässige Vorhersagen liefert – schneller als traditionelle Methoden.
Deine Aufgabenstellung
| Für eine Bachelorarbeit bearbeitest du folgende Aufgabenstellungen: | Für eine Masterarbeit bearbeitest du folgende Aufgabenstellungen: |
| Experimentelle Untersuchung: Herstellung und Prüfung von Proben zur Ermittlung der Materialeigenschaften. | Erweiterte experimentelle Untersuchungen zur Mikrostruktur und mechanischen Eigenschaften. |
| Durchführung numerischer Simulationen, um zusätzliche Trainingsdaten zu erhalten. | Kombination experimenteller und simulativer Daten zur Optimierung des Trainingsdatensatzes. |
| Entwicklung eines einfachen ANN-Modells (Artificial Neural Network) zur Vorhersage der mechanischen Eigenschaften. | Entwicklung und Optimierung eines tiefen neuronalen Netzwerks. |
| Validierung des KI-Modells durch Vergleich mit experimentellen Daten. | Vergleich der KI-Vorhersagen mit numerischen Simulationsergebnissen und experimentellen Daten. |
Dein Profil
- Studium in Maschinenbau, Computational Engineering Science, Materialwissenschaften oder ähnliches
- Grundkenntnisse in der numerischen Simulation (FEM)
- Grundkenntnisse im Programmieren (Python)
- Interesse an künstlicher Intelligenz und machine learning. Kenntnisse in KI/ML sind von Vorteil
- Motivierte, strukturierte und selbständige Arbeitsweise