Nutzung von Materialparametern zur Verbesserung der Modellbildung mit Künstlichen Neuronalen Netzen

Du verbesserst die Vorhersage der Formteilqualität mit Künstlichen Neuronalen Netzen beim Spritzgießen durch die Einbindung von Materialeigenschaften.

Einflussfaktoren auf den Spritzgießprozess und die Optimierung | Bild: IKV

Thematischer Hintergrund
Die optimalen Maschineneinstellparameter beim Spritzgießen werden in der Praxis häufig durch Anwendererfahrung oder einen extensiven Versuchsplan an der Maschine bestimmt. Das IKV erforscht die Möglichkeit des Einsatzes von Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN), um den Betriebspunkt der Maschine schneller und kostengünstiger zu optimieren. Hierzu werden Prozessdaten mehrerer Bauteile kombiniert werden, um die Trainingsdatenbasis für KNN zu erhöhen.

Als Inputparameter werden bereits Maschineneinstell- und Geometrieparameter verwendet. Eine Möglichkeit, die Vorhersagequalität weiter zu steigern, ist die Integration von Störgrößen in die Modellbildung. Eine wichtige Störgröße sind die Materialschwankungen des verwendeten Kunststoffs.

Deine Aufgabenstellung
Deine Aufgabe ist es, Möglichkeiten zur Einbindung von Materialdaten in den Modellbildungsprozess zu identifizieren, analysieren und zu bewerten. Hierbei ist zu unterscheiden zwischen einer Modellbildung auf Basis von Simulationsdaten oder realen Prozessdaten.

Die Bachelorarbeit beschränkt sich auf die Literaturrecherche und eine theoretische Konzeptentwicklung, für eine Masterarbeit wäre zusätzlich eine experimentelle Überprüfung des vielversprechendsten Konzepts wünschenswert.

Was ist dein Benefit?

  • Forschung mit Industrienähe im Bereich „Industrie 4.0“
  • (Vertiefende) Erfahrung mit maschinellem Lernen / KNN
  • Tiefgreifendes Verständnis über Zusammenhänge beim Spritzgießen
  • Ggf. Programmier- und Softwarekenntnisse mit Python, Tensorflow, Cadmould

Wenn Du Interesse an einer Arbeit hast, melde dich sehr gerne bei mir, um ein Gespräch zu vereinbaren.

Ansprechpartner
Yannik Lockner, M.Sc.
Telefon: +49 241 80-96264
E-Mail: yannik.lockner@ikv.rwth-aachen.de