Entwicklung und Vergleich von Qualitätsmodellen zur Vorhersage der optimalen Einstellparameter im Spritzgießen

Ziel deiner Arbeit wird es sein, die Vorhersage der Maschineneinstellparameter mithilfe eines Neuronalen Netzes mit der Prädiktion einer Regressionsanalyse zu vergleichen.

Schematisch Ablauf von der Simulation über die Modellbildung zu den Einstellparametern | Bild: IKV

Thema der Arbeit:
In der Medizintechnik ist die Dauer von einer Produktidee bis zur Markteinführung aufgrund der geforderten Validierung besonders lang. Daher wirst du in deiner Arbeit eine Möglichkeit untersuchen, die Dauer der Validierung des Spritzgießprozesses zu verkürzen.

Die Arbeit hat Bezug zu diesem Forschungsprojekt:
Im öffentlich geförderten Projekt „ValiData" wird eine Handlungsempfehlung für das Vorgehen bei der Validierung von Spritzgießprozessen in der Medizintechnik erarbeitet. Dabei soll unter anderem die Prozesspunktfindung durch die Nutzung von Qualitätsmodellen verkürzt werden.

Zielsetzung:
Ziel deiner Arbeit wird es sein, die Vorhersage der Maschineneinstellparameter mithilfe eines Neuronalen Netzes mit der Prädiktion einer Regressionsanalyse zu vergleichen.

Deine Aufgabenstellung:

Für eine Bachelorarbeit bearbeitest du folgende Aufgabenstellungen

  • Implementierung eines Neuronalen Netzes zur Abbildung des Zusammenhangs zwischen Einstellparametern und Bauteilqualiät
  • Erstellen einer Regressionsanalyse zur Vorhersage der Bauteilqualität
  • Vergleich der beiden Qualitätsmodelle hinsichtlich ihrer Vorhersagegenauigkeit

Für eine Masterarbeit bearbeitest du folgende Aufgabenstellungen

  • Durchführung von Spritzgießsimulationen zum Aufbau einer Datengrundlage für die Erstellung der Qualitätsmodelle
  • Implementierung eines Neuronalen Netzes zur Abbildung des Zusammenhangs zwischen Einstellparametern und Bauteilqualität
  • Ableitung einer Handlungsempfehlung zum Vorgehen der Prozesspunktermittlung

Dein Profil

  • Technisches oder naturwissenschaftliches Studium
  • Erste Erfahrung in der Programmierung in Python oder MATLAB wünschenswert
  • Sorgfältige und gewissenhafte Arbeitsweise
  • Interesse an der Mitarbeit an industrienahen Forschungsprojekten

Wenn du Interesse an einer industrienahen Aufgabenstellung hast und unser Team bei der Bearbeitung des Projektes unterstützen möchtest, melde dich gerne bei mir. Ich freue mich von dir zu hören.

Ansprechpartner
Matthias Schöll, M.Sc. RWTH
Telefon: +49 241 80-93816
E-Mail: matthias.schoell@ikv.rwth-aachen.de