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Fem-automatisierung und ki-gestützte optimierung eines sensors

Hannover
IPH - Institut für Integrierte Produktion Hannover gemeinnützige GmbH
Inserat online seit: 25 November
Beschreibung

Beginn: Sofort
Thema: Industrie 4.0, Automatisierung, Digitalisierung
Projekt: Entwicklung einer elektronischen Spaltmessung für Elektromotoren und -generatoren mit Automatisierungsschnittstelle (MotorInspector)

Bewerbung: Deine aussagekräftige Bewerbung enthält Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse.
Bitte sende die Unterlagen in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de

Im Projekt "MotorInspector" wird ein flexibler, DMS-basierter Spaltmess-Sensor für die robotergestützte Automatisierung optimiert. Zur Schätzung seiner Verbiegung und Verdrehung soll der aus einer metallischen Lanze bestehende Spaltmess-Sensor "MFP gapMaster" mit zusätzlichen DMS (Dehnungsmessstreifen) ausgestattet werden.In dieser Abschlussarbeit soll der Messvorgang unter verschiedenen Randbedingungen (Verdrehung/Verkippung) und mit verschiedenen DMS-Positionen simuliert und ein KI-Ersatzmodell der FEM-Simulation erzeugt werden. Das KI-Ersatzmodell kann schließlich effizient genutzt werden, um Simulationsergebnisse vorherzusagen und so die Positionierung der zusätzlichen DMS zu optimieren.Als FEM-Simulationssoftware wird ANSYS Mechanical oder eine andere Software deiner Wahl genutzt.

Deine Aufgaben

Folgende Aufgaben erwarten dich in der Abschlussarbeit:
* Automatisierung der FEM-Simulation: Um die für das Training erforderlichen Daten effizient aufnehmen zu können, soll die FEM-Simulation automatisiert unter verschiedenen Randbedingungen (Verdreh- und Verkippungswinkel, Offsets) ablaufen. Dies kann beispielsweise über PyAnsys oder ADPL erfolgen.
* Datengenerierung durch Simulationen mit variablen DMS-Positionen: Mithilfe der Automatisierung sollen nun zahlreiche Simulationen mit unterschiedlichen DMS-Positionen durchgeführt werden. Danach erfolgt eine Aufbereitung der Ergebnisse für das Modelltraining.
* Erstellung eines KI-Ersatzmodells: Training und Validierung eines KI-Modells zur Vorhersage der DMS-Dehnung als Funktion der Randbedingungen und DMS-Position.
* Optimierung der DMS-Position: Durchführung einer numerischen Optimierung der DMS-Position (z.B. mittels genetischem Algorithmus)
Dein Profil

Wenn du Folgendes mitbringst, steht einer interessanten und interdisziplinären Abschlussarbeit nichts mehr im Wege:
* Erfahrung mit einer FEM-Software (vorzugsweise ANSYS Mechanical)
* Programmierkenntnisse in Python
* Interesse an und erste Grundlagen im Umgang mit KI und datengetriebenen Regressionsmodellen (Support Vector Machines, Gaussian Processes, Deep Learning)
* Interesse an Optimierungsmethoden wie evolutionären Algorithmen oder bayes'scher Optimierung
* Motivation, dich in neue und innovative Themen einzuarbeiten und einen Beitrag zur Entwicklung neuartiger Messmethoden zu leisten
* Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Hinweis: Für Studien- oder Bachelorarbeiten können Aufgabenpakete je nach Interesse isoliert werden, um den Umfang anzupassen.

Wir bieten
* eigenverantwortliches Arbeiten
* flexible Arbeitszeiten
* gut ausgestattete Arbeitsplätze
* Home-Office nach Absprache
* Versuchsdurchführung
* ggf. langfristige Zusammenarbeit
Bitte sende deine aussagekräftige Bewerbung in einer einzigen PDF-Datei an jobs@iph-hannover.de.
Die Bewerbung muss Anschreiben, Lebenslauf sowie Prüfungsleistungen des Studiums / Zeugnisse enthalten.

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