MA / IDP: Online-Prozessüberwachung zur Ermöglichung adaptiver Bohrprozesse

Summary

Beschreibung Hintergrund Zur Fertigung von Nietbohrungen in Luftfahrtbauteilen, wird das vibrationsunterstützte Bohren durch mehrlagige Materialpakete verwendet. Die dabei auftretenden Kräfte, Spindelströme und maschineninterne Signale können Hinweise auf Parameteränderungen, Materialschichtwechsel, Werkzeugverschleiß und die Prozessqualität liefern. Ziel Ziel ist es, zu untersuchen, wie eine zuverlässige Live-Überwachung umsetzbar ist und welcher Anteil der Signale des gesamten Bohrprozesses erforderlich ist. Idealerweise können so Bohrungsqualität oder Werkzeugverschleiß schnell genug geschätzt werden, um eine Prozessanpassung während des Bohrens zu ermöglichen. Aufgabe • Bewertung verfügbarer Sensorsignale für Online-Monitoring • Bestimmung des kleinsten nutzbaren Datenfensters innerhalb eines Bohrprozesses • Change-Point Detection für Parameter- und Materialwechsel • Vergleich geeigneter Verfahren für Live-Signale • Bewertung von Latenz, Rechenaufwand und möglicher Trigger für adaptive Parameteranpassung Anforderungen • Programmierkenntnisse, idealerweise Python; PyTorch • Interesse an Machine Learning und Prozessüberwachung • Erfahrung mit Zeitreihendaten ist von Vorteil, aber nicht erforderlich • Eigeninitiative, strukturierte Arbeitsweise, Zuverlässigkeit und Engagement Kontakt M. Sc. Charlotte Winkler Abteilung Werkzeugmaschinen charlotte.winkler<script>document.write('@');</script> <noscript>(at)</noscript>iwb.tum.de Bitte senden Sie mir ein kurzes Motivationsschreiben, einen aktuellen Lebenslauf und Notenauszug.