Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) – Post-Doc Schallemissionsanalyse

Für die Arbeitsgruppe Zustandsüberwachung am Lehrstuhl ?Hybride Werkstoffe“ mit der Professur ?Mechanical Engineering der Universit?t Augsburg suchen wir eine/einen Wissenschaftliche Mitarbeiterin / Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w/d) – Post-Doc mit dem Themenschwerpunkt Schallemissionsanalyse.

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Unsere Forschung beinhaltet vor allem die Nutzung von Sensordaten zur Prozess- und Strukturüberwachung. Eine wichtige Methode dafür ist die Schallemissionsanalyse, die unter Deine Verantwortung fallen soll. Deine Forschung soll die Entwicklung neuer Konzepte für die Fertigung, Zulassung und ?berwachung von Druckbeh?ltern für die Wasserstoffspeicherung im Mobilit?tssektor, sowie Luft- und Raumfahrtsektor erm?glichen. Dadurch hast Du die M?glichkeit einen Beitrag zur Erreichung von Klima- und Nachhaltigkeitszielen zu leisten. Au?erdem hast Du die M?glichkeit eigenmotiviert neue Forschungsfelder und -themen zu erschlie?en.

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Wenn Du Interesse an einer Mitwirkung bei uns im Team hast, melde dich gerne eigeninitiativ telefonisch oder?per Email.

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Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Modellbasierte zerst?rungsfreie Prüfung von Gie?ereikernen

Zur Verst?rkung des Teams der Juniorprofessur Data-driven Materials Processing der Universit?t suchen wir eine/einen Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Modellbasierte zerst?rungsfreie Prüfung von Gie?ereikernen.

Sandkerne werden in der Gie?ereitechnik eingesetzt um nicht entformbare Geometrien ab-zubilden. Die Kernherstellung erfolgt in der Gro?serie zunehmend mit innovativen anorganischen Substanzen aufgrund geringeren umweltsch?dlichen Emissionen. Aktuell gibt es aber noch kein serientaugliches Verfahren, um Fehler in den Kernen zu detektieren und zu lokalisieren.

Deine Forschung beinhaltet vor allem die Kombination von virtuellen Modellen und experimentellen Daten. Dazu baust du einen Teststand zur zerst?rungsfreien Prüfung der Sand Kerne auf. Mit Hilfe eines Simulationsmodells k?nnen die Messdaten ausgewertet und Fehler im Kern lokalisiert werden.

Wenn Du Interesse an einer Mitwirkung bei uns im Team hast, melde dich gerne eigeninitiativ telefonisch oder per Email.

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Doktorandin / Doktorand (m/w/d) - Prozessüberwachung für intelligente Fertigungsprozesse

Zur Verst?rkung des Teams der Arbeitsgruppe Zustandsüberwachung der Lehr- und Forschungseinheit Mechanical Engineering der Universit?t suchen wir eine/einen Doktorandin / Doktorand (m/w/d) – Prozessüberwachung für intelligente Fertigungsprozesse.

Deine Forschung beinhaltet vor allem die Nutzung von Sensordaten zur Prozessüberwachung einer komplexen Fertigungskette. Der Fokus deiner Arbeit liegt dabei auf der ?berwachung? innovativen Spritzgie?verfahren. Zur ?berwachung der Prozesse setzen wir unterschiedliche Sensortechnologien wie z.B. akustische Sensoren ein. Neben der sensorischen Datenerfassung kümmerst Du dich darum, dass die Daten in den von Dir entwickelten, u.a. KI-basierten, Diagnose und Prognose Systemen weiterverarbeitet werden. Deine Forschung bleibt dabei kein theoretisches Konzept, sondern wird direkt in der universit?tseigenen Forschungshalle des KI-Produktionsnetzwerks, bzw. im Rahmen eines interdisziplin?ren bayerischen Forschungsverbunds in die Realit?t umgesetzt. Dadurch kannst Du deinen Beitrag zur Digitalisierung und Ressourceneffizienz in der Produktion leisten.

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Wenn Du Interesse an einer Mitwirkung bei uns im Team hast, melde dich gerne eigeninitiativ telefonisch oder?per Email.

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Entwicklung von physikalisch informierten neuronalen Netzen für die Optimierung eines additiven Fertigungsverfahrens

Ziel dieser Arbeit ist es eine Methodik zu entwickeln, um basierend auf einem bestehenden physikalischen Prozessmodell eines LPBF Prozesses eine geeignete Architektur eines physikalisch informiertem neuronalen Netz? zu entwickeln. Es besteht bereits eine geeignete Finite-Elemente Simulation des Prozesses. Es soll ein automatisches Verfahren entwickelt werden, das die Architektur eines PINNs vorschl?gt und trainiert.

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Details k?nnen in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Entwicklung von physikalisch informierten neuronalen Netzen für die Optimierung eines additiven Fertigungsverfahrens

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Entwicklung und Erprobung von Sensorik für die dielektrische Analyse zur zerst?rungsfreien Materialcharakterisierung

Ziel der Arbeit soll es sein, die Methode der dielektrischen Analyse in Hinblick auf Sensor-Design, Messung und Auswertung insofern weiterzuentwickeln, dass es damit m?glich ist, unabh?ngig von ?u?eren Einflüssen wie z.B. Probengeometrie oder Messabstand, quantitative Informationen über die Materialkennwerte der Probe zu erhalten. Der Sensor soll nach erfolgreicher Entwicklung in einem gr??eren Messaufbau zur zerst?rungsfreien Materialcharakterisierung eingesetzt werden.

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Details k?nnen in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Entwicklung und Erprobung von Sensorik für die dielektrische Analyse zur zerst?rungsfreien Materialcharakterisierung

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Entwicklung und Erprobung von Sensorik basierend auf aktiver Thermographie für den Einsatz als zerst?rungsfreie Methode zur Bestimmung thermischer Materialkennwerte

Ziel der Arbeit soll es sein, eine neuartige Variante der aktiven Thermographie für den Einsatz der Kennwertermittlung weiterzuentwickeln. Damit soll es m?glich sein, durch eine lokale Erw?rmung der Probe und dem Verfolgen der W?rmeausbreitung auf deren Oberfl?che auf quantitative Eigenschaften des Materials zurückzuschlie?en. Dafür k?nnen auch numerische Simulationsverfahren zum Einsatz kommen. Damit soll es m?glich sein, thermische Eigenschaften von Materialien zerst?rungsfrei und ohne gro?en Aufwand zu untersuchen.

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Details k?nnen in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Entwicklung und Erprobung von Sensorik basierend auf aktiver Thermographie für den Einsatz als zerst?rungsfreie Methode zur Bestimmung thermischer Materialkennwerte

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Entwicklung und Erprobung von Sensorik basierend auf Wirbelstrom zur Anwendung in der zerst?rungsfreien Materialcharakterisierung

Ziel der Arbeit soll es sein, die Methode der Wirbelstromprüfung in Hinblick auf Sensor-Design, Messung und Auswertung insofern weiterzuentwickeln, dass es damit m?glich ist, unabh?ngig von ?u?eren Einflüssen wie z.B. Probengeometrie oder Messabstand, quantitative Informationen über die Materialkennwerte der Probe zu erhalten. Der Sensor soll nach erfolgreicher Entwicklung in einem gr??eren Messaufbau zur zerst?rungsfreien Materialcharakterisierung eingesetzt werden.

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Details k?nnen in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden:

Entwicklung und Erprobung von Sensorik basierend auf Wirbelstrom zur Anwendung in der zerst?rungsfreien Materialcharakterisierung

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Entwurf und Entwicklung eines smarten Sensors zur Prozess- und Zustandsüberwachung

Zum Zweck der Echtzeitüberwachung, welche in der Arbeitsgruppe ?Zustandsüberwachung“ ein zentrales Thema spielt und durch Einsatz von Ultraschallsensoren bereits umgesetzt wird, soll in dieser Arbeit nun ein intelligenter Sensor entwickelt werden. Um die Grundlage hierfür zu bilden, soll ein kommerziell erh?ltlicher, relativ niederfrequenter Sensor mit einem Mikrocontroller / Einplatinenrechner erweitert werden, sodass dieser in der Lage ist, Daten zu sammeln, zu verarbeiten und über eine geeignete Kommunikationsschnittstelle weiterzuleiten. Der Vergleich des entwickelten Sensors mit einem entsprechenden kommerziellen System soll die Arbeit schlie?lich abrunden.

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Entwurf und Entwicklung eines smarten Sensors zur Prozess- und Zustandsüberwachung

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Entwicklung von physikalisch informierten neuronalen Netzen für die Optimierung eines additiven Fertigungsverfahrens

Ziel dieser Arbeit ist es eine Methodik zu entwickeln, um basierend auf einem bestehenden physikalischen Prozessmodell eines LPBF Prozesses eine geeignete Architektur eines physikalisch informiertem neuronalen Netz? zu entwickeln. Es besteht bereits eine geeignete Finite-Elemente Simulation des Prozesses. Es soll ein automatisches Verfahren entwickelt werden, das die Architektur eines PINNs vorschl?gt und trainiert.

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Entwicklung von physikalisch informierten neuronalen Netzen für die Optimierung eines additiven Fertigungsverfahrens

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Lokalisation von Defekten in Gie?ereikernen mittels Modalanalyse

Im Rahmen der Arbeit soll anhand eines virtuellen Modells untersucht werden, wie basierend auf einer Modalanalyse Fehler in Gie?ereikernen charakterisiert und lokalisiert werden k?nnen. Dazu wird ein parametrisches? Finite-Elemente Simulationsmodell erstellt, das verschiedene Defekte abbilden kann. Eine Analyse der resultierenden Eigenfrequenzen und -formen soll dazu genutzt werden, um Defekte zu lokalisieren.

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Lokalisation von Defekten in Gie?ereikernen mittels Modalanalyse

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Aufbau eines physikalisch informierten neuronalen Netzes zur Optimierung der Bauteilgeometrie beim Rohrbiegen

Ziel dieser Arbeit ist ein schnelles rechnergestütztes Prozessmodell des Freiformbiegeprozesses: Ein physikalisch informiertes neuronales Netz, das mit experimentellen Daten trainiert wird und zus?tzlich physikalisches? Wissen durch Integration der Timoshenko'schen Balkentheorie nutzt. Das Modell ist in der Lage, die resultierende plastische Verformung des Rohres nach dem Austritt aus der Matrize vorherzusagen und ist schnell genug? für die inverse Optimierung der Geometrie der gebogenen Bauteile.

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Aufbau eines physikalisch informierten neuronalen Netzes zur Optimierung der Bauteilgeometrie beim Rohrbiegen

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Wissenschaftliche Hilfskraft für Presse- und ?ffentlichkeitsarbeit im KI-Produktionsnetzwerk

Im Rahmen des Projekts KI-Produktionsnetzwerk an der Universit?t Augsburg ist eine Stelle für eine wissenschaftliche Hilfskraft im Bereich Presse- und ?ffentlichkeitsarbeit zu vergeben:

? Unterstützung der Presse- und ?ffentlichkeitsarbeit für das KI-Produktionsnetzwerk an der Universit?t Augsburg

? Pflege der Website

? Unterstützung bei der Organisation und Durchführung interner und externer Veranstaltungen, Sitzungen, Meetings und Workshops

? Eigenst?ndige Durchführung von Recherchen sowie ?bernahme fachlicher Zuarbeiten

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Details k?nnen in nachfolgend verlinktem PDF gefunden werden: Wissenschaftliche Hilfskraft für Presse- und ?ffentlichkeitsarbeit im Rahmen des KI-Produktionsnetzwerks in Augsburg

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