PROJEKT-/ABSCHLUSSARBEIT: »MASCHINELLES LERNEN FÜR THERMO-ELASTISCHE VERLAGERUNGSKORREKTUREN«

Bislang erfolgt die Verlagerungskorrektur thermo-elastischer Fehler in der Praxis anhand rein physikalischer Modelle. Diese können zwar a-priori definiert werden, sind aber mit Modellierungs- und Rechenabweichungen verbunden. Damit eine automatisierte Anpassung an anwendungsspezifische Grenzwerte und Besonderheiten möglich wird, muss für das Korrektursystem ein Algorithmus existieren, der eine datenbasierte Anpassung von Modellparametern ermöglicht. Ein Ansatz ist, Eingabegrößen in Form von Sensorsignalen zu Ausgabegrößen in Form von Zustandsdiagnosen in Korrelation zu setzen. Die Integration dieser herkömmlichen Lernalgorithmen auf a-priori Modellen erlaubt ein intelligentes Korrektursystem, das auch ohne Anlernphase als Plug-and-Play-Lösung unmittelbar funktionsfähig ist.

Ihre Aufgaben
Einarbeiten in die Aufgabenstellung sowie Analyse bestehender Ansätze zu maschinellem Lernen
Ableiten der Anforderungen an ein lernfähiges System (Definition von Kriterien für den Einsatz, Optimierung der Korrektur, zeitlicher Verlauf der Korrekturverbesserung)
Entwicklung eines lernfähigen Algorithmus zur Erweiterung des physikalischen Korrekturmodells
Verifikation der Lösung am Versuchsträger

Was Sie erwarten können
Industrienahe Praxiserfahrungen neben dem Studium
Flexible Arbeitszeiten
Klar definierte Aufgaben
Eine exzellente Ausstattung an Maschinen und Geräten

Weitere Informationen

Unternehmen

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

Bereich/Abteilung

FRAUNHOFER IPT IN AACHEN

Abschlussart

Bachelorarbeit / Masterarbeit

Ansprechpartner/in

Filippos Tzanetos, M.Sc.

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

Branche

Forschung und Entwicklung

Anforderungen

Was Sie mitbringen
Sie studieren Maschinenbau, Automatisierungstechnik, Informatik, Software Systems Engineering, Computational Engineering Science oder Simulation Science
Sie haben fundierte Kenntnisse in Numerische Methoden, der Regelungstechnik sowie in der Programmierung und Modellierung technischer Systeme
Sie haben erste Erfahrung im Umgang mit MATLAB oder Microsoft Visual Studio
Ein hohes Maß an Eigeninitiative und Teamgeist
Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch

Zusatzinformationen