Die zunehmende Vernetzung und Standardisierung in der Industrie eröffnet neue Möglichkeiten zur einheitlichen Abbildung und Steuerung von Produktionssystemen. In dieser Arbeit hast du die Chance, ein zukunftsweisendes und auf Industriestandards basierendes Digital-Twin-Framework mitzugestalten, das Maschinensteuerung, Simulation und Überwachung vereint. Du arbeitest an der Schnittstelle von Forschung und Praxis und entwickelst Lösungen, die auf verschiedenste Produktionsmaschinen übertragbar sind.

Additive Fertigungsverfahren wie das FFF zählen zu den modernen Produktionsprozessen. Für deren Integration in cyber-physische Produktionssysteme braucht es Transparenz und Standardisierung. Digitale Zwillinge bieten hier großes Potenzial, um Steuerung, Überwachung, Simulation und Analyse durchgängig digital abzubilden. Die Arbeit knüpft an bestehende Forschungsarbeiten am Institut an und zielt auf einen übertragbaren, standardbasierten Ansatz zur Modellierung additiver Fertigungsmaschinen.

Die intuitive und flexible Steuerung von Produktionssystemen gehört zu den zentralen Herausforderungen moderner Fertigungsumgebungen. Sprach- und textbasierte KI eröffnet hierbei neue Möglichkeiten, indem sie es erlaubt, komplexe Abläufe in natürlicher Sprache zu beschreiben und automatisch in standardisierte, maschinenlesbare Skills zu übersetzen. Dies schafft einen niedrigschwelligen Zugang zur Programmierung und Anpassung industrieller Prozesse.

Steigende Komplexität, kurze Entwicklungszeiten und Nachhaltigkeit fördern die Automatisierung der Produktentwicklung. KI-basiertes generatives Design, besonders in der Topologieoptimierung, ermöglicht effiziente und weitgehend automatisierte Prozesse

Die effiziente Bewertung der strukturellen Integrität eines Bauteils mittels Deep Learning ermöglicht es, Materialauswahl und -verteilung als ein gemeinsames Optimierungsproblem zu betrachten. Dadurch kann der Lösungsraum flexibler und explorativer erschlossen werden, was die Entwicklung ganzheitlicher Konstruktionslösungen fördert.

Themenbereiche:

1. Simulation von Kontaktverformungen in FEM (Siemens NX)

2. Parametrische Simulationsstudien

3. Analyse der Spannungsverteilung und Steifigkeit

4. Computergestützte Toleranzanalyse

Themenbereiche:

1. Finite-Elemente-Methode (FEM) mit Siemens NX

2. Parametrische Simulationsstudien

3. Analyse der Spannungsverteilung und Steifigkeit

4. Computergestützte Toleranzanalyse

Revoltech ist ein junges Start-Up an der TU Darmstadt, das nachhaltige Lederalternativen entwickelt. Um die Nachhaltigkeit eines ihrer Produkte, MATTR mit Zahlen und Fakten zu untermauern, soll nun ein Life Cycle Assessment (LCA) durchgeführt werden. Die wissenschaftliche Herausforderung besteht hierbei im Umgang mit fehlenden Daten eines Produkts im Entwicklungsstadium und der Formulierung von Nachhaltigkeitsanforderungen.

Entwickle mit uns Konstruktionsabläufe für die Zukunft!

Diese Arbeit hat zum Ziel, die automatisierte Berücksichtigung von Ökobilanzen im Optimierungsprozess zu ermöglichen.