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

Das Ziel Deiner Arbeit ist der Vergleich von Qualitätsmodellen zur Vorhersage der Einstellparameter bei der Validierung in der Medizintechnik.

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

Thematischer Hintergrund:
In der Medizintechnik ist die Produktentwicklung besonders zeit- und kostenintensiv, da umfangreiche Dokumentationen und Versuche für die Prozessvalidierung erforderlich sind. Ein standardisiertes Vorgehen gibt es hierfür nicht. Momentan werden die Einstellparameter der Spritzgießmaschine zur Validierung basierend auf Erfahrungswerten ausgewählt. Anschließend wird in zeit- und materialintensiven Versuchen iterativ ein Prozessfenster bestimmt, in dem die Einstellparameter variiert werden dürfen.

Um den Zeitaufwand und die Kosten durch umfangreiche Versuchsreihen einzusparen, soll ein Konzept entwickelt werden, mit dem ein stabiler Prozesspunkt vorhergesagt und eine hohe Bauteilqualität gewährleistet wird.

Aufgabenstellung:
Ziel Deiner Arbeit wird es sein, die Vorhersage der Maschineneinstellparameter mithilfe eines Neuronalen Netzes mit der Prädiktion einer Regressionsanalyse zu vergleichen. Dafür wirst Du dich zunächst in Python einarbeiten und ein Neuronales Netz mithilfe bestehender Bibliotheken implementieren. Mithilfe des Modells sollen aufbauend auf Simulationsergebnissen die Einstellparameter der Maschine berechnet werden. Weiterhin wirst Du eine Regressionsanalyse aufstellen, welche ebenfalls auf Simulationsdaten die Maschineneinstellparameter vorhersagt. Anhand von experimentellen Versuchen wirst Du die beiden Qualitätsmodelle optimieren sowie abschließend vergleichen.

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.
Telefon: +49 241 80-93816
E-Mail: matthias.schoell@ikv.rwth-aachen.de