Karriere am WZL

 

Masterarbeit

am Forschungsbereich Technologie der Fertigungsverfahren, Abteilung Zerspantechnologie, Gruppe Produkt- und Prozessüberwachung
 

Der intelligente Werkzeughalter: Industrie 4.0 für die Prozessüberwachung beim Schaftfräsen

Im Rahmen von Industrie 4.0 und dem Internet of Production werden neue Lösungen für preisgünstige Prozessüberwachungssysteme benötigt. Zusammen mit unserem Industriepartner entwickeln wir daher einen sensorischen Werkzeughalter, welcher Dehnmessstreifen (DMS) intern verbaut hat. Dieser sendet die gemessene Belastung des Wekzeugs per Funk an einen Empfänger außerhalb der Maschine. Diese Daten können dann zur Prozessüberwachung in Echtzeit genutzt werden.

In der vorliegenden Masterarbeit wirst du Teil unseres jungen, internationalen Forschungsteams (Deutschland, Brasilien, Indien, Japan) und entwickelst an Modellen, die mit Hilfe von Echtzeitdaten Informationen über den Fräsprozess generieren. Derzeit arbeiten wir an einer neuen Methode, die aktuellen Eingriffsbedingungen zu schätzen (Eingriffsbreite ae, Umschlingungswinkel). Dies wird durch MATLAB-Tools und ein Künstliches Neuronales Netz (KNN) realisiert. Das folgende BIld zeigt einen der Signalschriebe, die wir verwenden.

 
Die Signale für verschiedene Eingriffsbreiten besitzen eine gemeinsame Kurve von Datenpunkten. Die jeweiligen Graphen treten auf dieser Kurve an verschiedenen Stellen ein. Der Eintritts- und Austrittspunkt korreliert dabei mit dem ae-Wert. Daher kann diese Kurve für die ae-Schätzung genutzt werden.

Es ist nicht zwingend notwendig, über MATLAB-Kenntnisse zu verfügen. Wir haben mehrere Studenten in unserem Team, die über gute MATLAB-Kenntnisse verfügen. Sie können die benötigten Modelle in MATLAB schreiben oder dir beim Lernen der Programmiersprache helfen. Du solltest daher ein Team Player sein, Interesse an Daten und Prozessüberwachung mitbringen und entweder Deutsch oder Englisch fließend sprechen.

Ich biete im Gegenzug eine sehr intensive und engge Betreuung, ein motiviertes Team aus fähigen Studenten und Wissenschaftlern sowie auch viel Spaß neben der Arbeit. Darüber hinaus eine herausfordernde Aufgabe in einem spannenden Themenfeld!

 
Voraussetzungen:
Requirements:
  • Student of Maschinenbau/Engineering, Informatics/IT or Physics
  • Curiosity for Data Science, Process Monitoring or production science
  • Ability to work in a team, share results and lern+teach from+to others
  • Speak English or German fluently

Zeitaufwand: 900,00 Arbeitsstunden
Vergütung: Keine
 

Ansprechpartner(in):
Sven Goetz, M.Sc. RWTH
 
Cluster Produktionstechnik 3B 232
Tel.: 0241-80-27466
Fax:
Mail: S.Goetz@wzl.rwth-aachen.de