Abschlussarbeiten

Beim Resin Transfer Molding (RTM) führen lokale Schwankungen der Permeabilität des Faserhalbzeugs trotz identischer Prozessrandbedingungen zu unterschiedlichen Fließfrontverläufen und damit zu Trockenstellen und Poren. Datengetriebene Modelle können den Füllvorgang vorhersagen und als Grundlage einer Prozessregelung dienen (vgl. Abbildung 1). Dafür benötigen sie jedoch umfangreiche, zeitlich synchronisierte und einheitlich aufbereitete Messdaten. Am Institut steht ein RTM-Plattenwerkzeug mit Glashälften zur Verfügung, in dem der Füllvorgang direkt optisch beobachtet werden kann.

Ziel dieser Arbeit ist der Aufbau eines kamerabasierten Messsystems, das die Fließfront im transparenten
Werkzeug in Echtzeit erfasst und automatisiert auswertet. Die Bilddaten sollen zusammen mit weiteren Prozessgrößen (z. B. Injektionsdruck, Temperatur) über die IIoT-Infrastruktur des Instituts bereitgestellt werden, sodass die entstehenden Datensätze unmittelbar für das Training und die Validierung von Machine-Learning-Modellen zur Fließfrontprädiktion nutzbar sind.

Die zuverlässige Erkennung von Waldbränden mithilfe Künstlicher Intelligenz erfordert große Mengen qualitativ hochwertiger Trainingsdaten. Da reale Bilddaten nur begrenzt verfügbar und ihre Annotation aufwendig ist, bieten synthetisch erzeugte Datensätze eine vielversprechende Alternative.
Ziel dieser Abschlussarbeit ist die Entwicklung einer Pipeline zur Generierung synthetischer Trainingsdaten für die Waldbranderkennung mithilfe einer Simulationsumgebung (z. B. Gazebo). Die erzeugten Datensätze werden zum Training und zur Evaluation eines Objekterkennungsmodells genutzt. Im Mittelpunkt der Arbeit steht die Untersuchung, welchen Einfluss Umfang, Diversität und Qualität synthetischer Trainingsdaten auf die Leistungsfähigkeit von KI-Modellen zur Waldbranderkennung haben.
Die Arbeit ist im direkten Kontext einer Dissertation zur Entwicklung KI-gestützter Multi-Agent-Systeme angesiedelt und soll den Einsatz synthetischer Trainingsdaten für Computer-Vision-Anwendungen systematisch untersuchen.

Arbeitspakete:

•Literaturrecherche zu synthetischen Datensätzen und KI-gestützter Objekterkennung
•Entwicklung einer Pipeline zur Generierung synthetischer Waldbrandszenarien
•Automatische Erstellung von Bildannotationen
•Training und Evaluation eines Objekterkennungsmodells
•Analyse und Dokumentation der Ergebnisse

Das Team InVentus entwickelt und betreibt seit 2008 ein Gegenwindfahrzeug. Dabei handelt es sich um ein Fahrzeug, das ausschließlich Windturbinen als Kraftmaschinen zur Fortbewegung nutzt. InVentus nimmt damit gemeinsam mit weiteren studentischen Teams aus aller Welt am „Racing Aeolus“ teil, einem internationalen Wettbewerb, der jährlich im August an der Küste der Niederlande nahe der Stadt „Den Helder“ veranstaltet wird.

Neben der mechanischen Hauptturbine plant das Team InVentus den Einsatz einer zweiten, kleineren, Turbine im vorderen Bereich des Fahrzeugs. Aus einer vorangegangenen Forschungsarbeit folgt, dass die optimale Nabenhöhe der vorderen Turbine von der Windrichtung abhängig ist. Ziel dieser Abschlussarbeit ist es nun, die Windnachführung und den Mast so zu überarbeiten, dass eine Höhenverstellung der vorderen Turbine möglich ist. Gleichzeitig soll auch eine schnelle Demontage der Turbine ermöglicht werden, um das Fahrzeug zwischen Konfigurationen mit einer oder beiden Turbinen zu wechseln. Dazu werden zunächst Anforderungen gesammelt und mögliche Lösungsansätze diskutiert und bewertet, um ein Konzept zu entwickeln. Anschließend soll das Konzept in CAD umgesetzt und ausgelegt werden.

Im Rahmen der Arbeit soll eine bestehende Testplattform konstruktiv weiterentwickelt und messtechnisch qualifiziert werden. Mit regelbaren, austauschbaren Wärmequellen, geeigneter Isolation sowie Infrarot- und Wärmeflusssensorik sollen Temperaturfelder, Wärmeströme und effektive Wärmewiderstände verschiedener Prüfplatten untersucht werden. Besondere Herausforderungen sind dabei reproduzierbare Anpressbedingungen, Kontakt- und Übergangswiderstände sowie Wärmeverluste. Diese sollen unter anderem anhand geeigneter Referenzmaterialien und unterschiedlicher Probendicken bewertet werden.
Die Infrarotkamera soll sowohl für flächige Messungen als auch mit einem Mikroskopobjektiv zur hochauflösenden Untersuchung von Probenquerschnitten eingesetzt werden. Dazu gehören die Bestimmung der Emissionsgrade und die Entwicklung eines optischen Zugangs durch die Isolation. Zusätzlich sind durch die kamerainterne Kühlung verursachte Bildverschiebungen mechanisch und gegebenenfalls digital zu reduzieren. Anschließend wird der Teststand anhand von Referenz- und Verbundwerkstoffproben validiert und für stationäre sowie transiente Messungen eingesetzt. Weiterführende Verfahren wie die Lock-in-Thermografie können ergänzend untersucht werden.

In this work the student will adapt the code developed by Duthè et al. and available open-access for floating wind farm. The activity will be performed with support of the supervisor and direct collaboration with Duthè from ETH of Zurich, which will provide coding and theoretical support. The objectives of these work are:
• Identify a suitable training data set for floating wind farms
• Adapt the available code for fixed-bottom wind farms for floating wind turbines
• Train the machine learning model and assess its performance

Im Rahmen dieser Arbeit soll der für kontaktintensive mehrfadenbasierten Simulationsmodelle optimierte FE-Solver SimTex bezüglich einer Anwendbarkeit für eine numerische Simulation des Fertigungsprozesses des kernlosen Faserwickelns mit einer nachgeschalteten expansionsbasierte Modellierungsstrategie zur Abbildung der Faserbündeldeformation untersucht werden. Hierbei soll ein Python-basierter Optimierungsworkflow mit Prä- und Postprozessoren zur Modellbildung und Auswertung erweitert und als Basis für Parameterstudien und Parameterkalibrierung kleiner Referenzstrukturen genutzt werden. Die Ergebnisse sollen anschließend in Bezug auf Limitierungen des Modellierungsansatzes, der Berechnungsdauer und Abweichung zu geometrischen Messdaten entsprechender realer Probekörper untersucht werden.

Arbeitspakete:
- Literaturrecherche und Einarbeitung (Kernloses Faserwickeln (CFW), textile submesoskopische Multifilament Modellierungsstrategien)
- Untersuchung der Verwendbarkeit des Solvers SimTex für die Problemstellung
- Weiterentwicklung eines Prä- und Postprozessors zur Modellbildung und Kalibrierung
- Untersuchung von Parametern auf das Modellierungsergebnis und Kalibrierung
- Validierung der Ergebnisse anhand existierender experimenteller Ergebnisse
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse

Auxetische Strukturen sind durch eine negative Querkontraktionszahl gekennzeichnet und weisen außergewöhnliche mechanische Eigenschaften wie erhöhte Energieabsorption und Energiedissipation, verbesserte Schadensresistenz, und ein anpassbares Steifigkeitsverhalten auf. Während auxetische Gitterstrukturen bisher überwiegend aus isotropen Materialien untersucht wurden, ist die Kombination mit anisotropen Faserverbundwerkstoffen bislang nur unzureichend erforscht.
Ziel dieser Arbeit ist der Entwurf, die Herstellung und die experimentelle Untersuchung einer auxetischen Gitterstruktur aus einem Faserverbundwerkstoff. Diese Gitterstrukturen sollen in den Kontext der Triebwerksaufhängung bei heckmontierten Triebwerken in neuartigen Flugzeugentwürfen gerückt werden. Der Fokus liegt auf der Analyse des mechanischen Verhaltens unter quasistatischer Belastung sowie auf den Schwingungseigenschaften der Struktur, um das Potenzial auxetischer FVK-Gitter für den Leichtbau zu bewerten.