Prozessüberwachung für die ressourceneffiziente Herstellung von recycelbaren Leichtbauprofilen

Ziel deiner Arbeit ist die numerische Beschreibung von Wirkzusammenhängen im Pultrusionsverfahren auf Basis einer datenbasierten Prozessüberwachung

Windkraftanlage

Einordnung deiner Forschung:

Für die Energiewende in Deutschland ist der Einsatz von Windkraftanlagen obligatorisch. Um die im Betrieb entstehenden Kräfte, bei gleichzeitig geringem Gewicht, aufzunehmen, werden für die Stabilität der Anlagen pultrudierte carbonfaserverstärkte Profile im Inneren der Rotorblätter verbaut. Für einen nachhaltigen Umgang mit diesen Produkten ist es unabdingbar, einerseits die Schadstoffemissionen sowie den Materialverbrauch bei der Herstellung zu minimieren. Dazu ist die Verwendung hochreaktiver recycelbarer Materialien unabdingbar.

Forschungsgruppe Pultrusion:

Pultrusion bezeichnet den Prozess zur Herstellung von FVK-Profilen in einem kontinuierlichen Verfahren und ist dabei der mengenmäßig wichtigste Prozess zur Herstellung von endlosfaserverstärkten Bauteilen. Daher ist die Erschließung eines nachhaltigen Prozesses mit recycelbaren Bauteilen von besonderer Bedeutung. Dies geht mit einer Verkleinerung des Prozessfensters, durch den Einsatz von hochreaktiven Materialien einher. Um dem zu begegnen, wird in der Forschungsgruppe ein digitales Modell des Pultrusionsprozesses entwickelt. Dieses soll die Prozessüberwachung /-steuerung verbessern und somit Ausschuss und Stillstandzeit reduzieren.

Deine Aufgabenstellung:

Für eine Bachelorarbeit bearbeitest du folgende Aufgabenstellungen:

  • Quantifizierung bekannter Wirk-zusammenhängen zwischen Prozessgrößen und Qualitätsmerkmalen, bspw. durch ein Neuronales Netz oder eine Regressionsanalyse
  • Experimentelle Validierung der erfassten Zusammenhänge

Für eine Masterarbeit bearbeitest du folgende Aufgabenstellungen:

  • Systematische Prozessanalyse zur Ermittlung von Wirkzusammenhängen zwischen Prozessgrößen und Qualitätsmerkmalen
  • Quantifizierung der Zusammenhänge, bspw. durch ein Neuronales Netz oder eine Regressionsanalyse
  • Experimentelle Validierung der erfassten Zusammenhänge

Dein Profil

  • Technisches oder naturwissenschaftliches Studium (Maschinenbau, CES, Informatik)
  • Technologieaffinität, Kreativität und Lernbereitschaft
  • Selbstständige, gewissenhafte und teamorientierte Arbeitsweise

Dein Ansprechpartner:

Felix Flammer, M.Sc.
+49 241 80-23838
felix.flammer@ikv.rwth-aachen.de