Abschlussarbeit: »Machine Learning based tool path deviation in blisk manufacturing«

Kennziffer IPT-2021-110

Machine Learning (ML) konnte bereits in vielen Anwendungen zur Optimierung von Produktions-prozessen beitragen. Aus diesem Grund soll in dieser Abschlussarbeit auf Basis von Simulationen und Prozessparametern, Abweichungen von Werkzeugwegen am Beispiel des Blisk-Fräsens ML-basiert vorhergesagt werden. Eine genaue Vorhersage der Abweichungen kann zu Anpassungen von Prozessparametern genutzt werden, was zu höheren Genauigkeiten und somit zu einer höheren Produktqualität führt.

Deine Aufgaben

• Einarbeitung in den Stand der Technik zur ML-basierten Werkzeugweg-Abweichung
• Implementierung und Benchmarking unterschiedlicher ML-Modelle
• Uncertainty Quantification von ML-Modellen in der Produktion
• Auswertung und Dokumentation der Ergebnisse

Was Sie mitbringen

• Du studierst Maschinenbau, Informatik, Wirtschaftsingenieurwesen oder ein vergleichbares Fach
• Erste Erfahrungen im Bereich Machine Learning von Vorteil
• Ein hohes Maß an Eigeninitiative und Teamgeist
• Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Was Sie erwarten können

• Pionierrolle bei der ML-basierten Vorhersage der Abweichung des Werkzeugweges
• Eine exzellente Ausstattung an Maschinen und Geräten
• Mitarbeit in einem industrienahen Forschungsprojekt und in einem engagierten Team

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Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich
Maik Frye, M.Sc.
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnologie IPT
Steinbachstraße 17, 52074 Aachen
maik.frye@ipt.fraunhofer.de

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Aachen

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