»SELBSTLERNENDE ALGORITHMEN FÜR DIE VERSCHLEISSMODELLIERUNG BEIM FRÄSEN«

Die Wirtschaftlichkeit der Fräsbearbeitung hängt maßgeblich von der Standzeit der verwendeten Werkzeuge ab. Das Fraunhofer IPT erforscht Möglichkeiten zu Verbesserung der Werkzeugstandzeit beim simultanen 5-Achs-Fräsen mit Kugelkopfwerkzeugen. Als Basis für diese Forschungsaktivitäten soll im Rahmen einer Abschlussarbeit ein Modell für den Werkzeugverschleiß auf Basis eines Künstlichen Neuronalen Netzes (KNN) entwickelt werden.

Ihre Aufgaben
Literaturrecherche zur Verschleißmodellierung beim Fräsen sowie zu KNN
Umsetzung eines Verschleißmodells für Kugelkopffräser auf Basis eines KNNs
Validierung des Modells mit Hilfe von vereinfachten Fräsversuchen

Was Sie erwarten können
Ideale Rahmenbedingungen für Praxiserfahrungen neben dem Studium
Eine exzellente Ausstattung an Maschinen und Geräten
Mitarbeit in einem engagierten Team

Weitere Informationen

Unternehmen

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e. V.

Abschlussart

Bachelorarbeit / Masterarbeit

Ansprechpartner/in

Grigory Rotshteyn

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
Steinbachstraße 17, 52074 Aachen
grigory.rotshteyn@ipt.fraunhofer.de

Branche

Forschung und Entwicklung

Anforderungen

Was Sie mitbringen
Sie studieren Maschinenbau, Informatik oder ein vergleichbares Fach
Sie haben ein hohes Maß an Eigeninitiative und Teamgeist
Sie haben Interesse an der Arbeit mit Künstlichen Neuronalen Netzen
Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch

Zusatzinformationen