Proton exchange membrane (PEM) electrolysis is a key technology for hydrogen production using renewable energy. To compete with conventionally produced hydrogen from fossil fuels, low production costs, which are directly dependent on electricity consumption, are essential. Therefore, it is important to achieve high energy efficiency in electrolyzers. The optimal design and architecture of porous electrodes play an important role in increasing energy efficiency. Within the electrodes of a PEM electrolyzer, complex transport processes occur, such as supplying water to the catalyst and simultaneously removing evolving gas bubbles. Additive manufacturing enables precise control of porosity distribution while preserving a high degree of design freedom for porous electrodes. Therefore, it has great potential for increasing the energy efficiency of PEM electrolyzers.

In der akustikgerechten Gestaltung von Maschinen gilt der Grundsatz, dass lärmmindernde Maßnahmen möglichst früh im Entstehungsprozess von Lärm eingesetzt werden sollten. Häufig ist dies jedoch nicht (mehr) möglich oder ausreichend, z.B. bei Maschinen im Bestand oder sehr hohen Lärmschutzanforderungen. In diesem Fall können Maschinen gekapselt werden, um den entstehenden Lärm an der Ausbreitung zu hindern. Solche Kapselungen bestehen oft aus absorbierendem Material, das jedoch erst ab höheren Frequenzen seine volle Wirksamkeit entfaltet. Abhilfe bei tiefen Frequenzen können sogenannte Labyrinthine Acoustic Metamaterials schaffen, die in den letzten Jahren in der Forschung aufgekommen sind. Das Prinzip dieser künstlich hergestellten Materialien beruht in erster Linie auf engen Kanälen durch die der Schallweg künstlich verlängert wird. Dadurch können längere Wellenlängen (=niedrigere Frequenzen) bei kompakter Baugröße kontrolliert werden. In den engen Kanälen kommt es zu thermoviskosen Verlusten und Reibungseffekten, durch die die Schallenergie absorbiert und in Wärme umgewandelt wird. In dieser Arbeit soll das Phänomen zunächst simulativ für den eindimensionalen Fall reproduziert werden. Anschließend soll eine Kapselung für ein in unserem Labor existierendes Getriebe ausgelegt (z.B. auf die Zahneingriffsfrequenzen) werden. Der Entwurf soll als Basis für eine additive Fertigung eines Prototypen dienen.

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) operate (autonomously) in unpredictable environments, where unexpected faults can compromise safety and mission success. Traditional monitoring relies on labeled fault data, which is difficult to obtain due to the rarity and variety of real failures. As UAVs integrate high-dimensional sensors, manual inspection and rule-based methods can no longer capture subtle, evolving anomalies. With longer autonomous missions, early detection of abnormal behavior is essential to prevent catastrophic outcomes and ensure reliable UAV operation.

„Wie kann anhand der Geräusche, die eine Maschine emittiert, erkannt werden, ob sie sich im Normalzustand befindet oder ob ein Ausfall bevorsteht?„ – diese Frage ist zentral im Forschungsthema Industrial Sound Analysis, mit dem sich unser Fachgebiet beschäftigt. Motiviert wird dieses Thema dadurch, dass besonders in früheren Zeiten Maschinenführer ihre Maschinen oft „kannten“ und nach jahrelanger Erfahrung anhand des Geräusches einer Maschine den bevorstehenden Ausfall und oft auch dessen Ursache erkennen konnten. Um die Wahrscheinlichkeit möglicher Ausfälle zu mindern und Wartungen besser planen zu können, ist es daher sinnvoll, diese Fähigkeit von vorneherein in Maschinen zu integrieren. Am SAM entwickeln wir daher auf KI basierende Algorithmen, um dies zu bewerkstelligen. Die klassischen Ansätze des maschinellen Lernens setzen jedoch voraus, dass alle Trainingsdaten zentral verfügbar sind. Oft scheitert der Einsatz jedoch an Datenschutzbedenken: Unternehmen zögern, sensible Rohdaten auf zentrale Server zu laden, da diese Rückschlüsse auf Produktionszyklen, Maschinenkapazitäten oder geschützte Verfahren zulassen könnten.

Federated AI bietet hier eine Lösung: Anstatt Daten zu zentralisieren, verbleiben diese auf den lokalen Geräten Nur die berechneten Modell-Updates (Gradienten) werden geteilt und zu einem globalen Modell aggregiert. Vorarbeiten und auch ein Patent existieren bereits in diesem Bereich, was die industrielle Relevanz unterstreicht.

Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung und Implementierung eines Federated Learning Frameworks, das speziell auf die Herausforderungen der akustischen Defekterkennung zugeschnitten ist. Dabei sollen bestehende Ansätze (z. B. FedAvg oder FedProx) evaluiert Anwendung finden. Datengrundlage bildet der für die DCASE 2025 Challenge (Task 2) verwendete Datensatz.

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) operate (autonomously) in unpredictable environments, where unexpected faults can compromise safety and mission success. Traditional monitoring relies on labeled fault data, which is difficult to obtain due to the rarity and variety of real failures. As UAVs integrate high-dimensional sensors, manual inspection and rule-based methods can no longer capture subtle, evolving anomalies. With longer autonomous missions, early detection of abnormal behavior is essential to prevent catastrophic outcomes and ensure reliable UAV operation.

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) operate (autonomously) in unpredictable environments, where unexpected faults can compromise safety and mission success. Traditional monitoring relies on labeled fault data, which is difficult to obtain due to the rarity and variety of real failures. As UAVs integrate high-dimensional sensors, manual inspection and rule-based methods can no longer capture subtle, evolving anomalies. With longer autonomous missions, early detection of abnormal behavior is essential to prevent catastrophic outcomes and ensure reliable UAV operation.

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) operate (autonomously) in unpredictable environments, where unexpected faults can compromise safety and mission success. Traditional monitoring relies on labeled fault data, which is difficult to obtain due to the rarity and variety of real failures. As UAVs integrate high-dimensional sensors, manual inspection and rule-based methods can no longer capture subtle, evolving anomalies. With longer autonomous missions, early detection of abnormal behavior is essential to prevent catastrophic outcomes and ensure reliable UAV operation.

Exoskelette entlasten den Körper, scheitern aber oft an unbequemen Schnittstellen zum Menschen. In dieser Arbeit wird ein additiv gefertigtes Hüftpolster für ein Exoskelett entwickelt: ein steifer Krafteinleitungsrahmen mit austauschbarem, weichem TPU-Einsatz. Ziel ist es, Druck besser zu verteilen, den Tragekomfort zu erhöhen und das System prototypisch umzusetzen und zu bewerten.

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.

Entwicklung einer semantischen LCE-Datenbank zur Ressourcenoptimierung im MEX-Prozess innerhalb des PLCM. Ziel ist die kontextualisierte Verknüpfung heterogener Lebenszyklusdaten durch eine ontologiebasierte Struktur, um datengetriebene und ressourceneffiziente Entscheidungen in der Produktentwicklung zu unterstützen.

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines gekoppelten CAD–CAM-Ansatzes, bei dem der CAM-Teil stärker in die Modellierung und Optimierung integriert wird. Damit soll eine prozessintegrierte Auslegung ermöglicht werden, die eine realitätsnähere Vorhersage mechanischer Eigenschaften und eine verbesserte Bauteilperformance erlaubt

Pflanzenzellen werden biotechnologisch zur Herstellung wichtiger Wirkstoffe wie Taxol genutzt. In dieser Arbeit soll der grüne 3D-Biodruck im Extrusionsverfahren etabliert werden, um Pflanzenzellen gezielt in dreidimensionale Strukturen für eine effizientere Wirkstoffproduktion zu überführen. Dabei werden geeignete Geometrien, Druckparameter und Strategien zur Aushärtung der Alginat-Tinte untersucht sowie der Einfluss des Prozesses auf die Pflanzenzellen mittels Fluoreszenzfärbungen analysiert.

Das dynamische Verhalten moderner Turbomaschinen, wie sie beispielsweise in Treibstoffpumpen der Raumfahrtindustrie (z.B. Ariane 5 Trägerrakete), zum Einsatz kommen, ist maßgeblich durch die dynamischen Eigenschaften kombinierter axial und radial durchströmter Ringspalte bestimmt. Diese Ringspalte finden sich vornehmlich in Axialschubentlastungseinrichtungen in Kreiselpumpen. Bis heute ist der dynamische Einfluss dieser Maschinen Elemente jedoch gänzlich unbekannt. Um diesen Einfluss gezielt untersuchen zu können wurde am FST ein weltweit einzigartiger Prüfstand gebaut, welcher in dieser Arbeit erstmals verwendet werden soll

Ziel dieser Masterarbeit ist es, eine Prozesskette zur Umwandlung fester Abfallstoffe in Methanol mittels Wirbelschichtvergasung und nachgeschalteter partiellen Oxidation (POX) zu konzeptionieren und zu bewerten. Hierbei liegt ein Hauptaugenmerk auf den notwendigen Schritten zur Aufbereitung des Synthesegases.

Anschließend soll die Prozesskette mit Hilfe des EST-internen Matlab-Code ESTimate abgebildet werden. Der Code ESTimate basiert auf der Matritzen und Umwandlungseffizienzen und bilanziert nacheinander jedes Aggregat einer Prozesskette.

Harnstoff-Wasser-Lösung (HWL) wird in SCR-Systemen (Selective Catalytic Reduction) häufig eingesetzt, um schädliche Stickoxidemissionen (NOx) von Dieselmotoren zu reduzieren. Die Untersuchung der Verdampfung von HWL ist von grundlegender Bedeutung für das Verständnis des Ablagerungsprozesses und lässt sich auf viele andere Anwendungsbereiche übertragen, wie beispielsweise den Tintenstrahldruck und pharmazeutische Produktionsprozesse. Zur Untersuchung der Verdampfung und der Ablagerungsbildung werden numerische Simulationen durchgeführt, wobei ein Open-Source-Framework in Python namens „pyoomph“ verwendet wird.

Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, ein Konzept zu entwickeln, das eine automatisierte Instanziierung der bestehenden Ontologie aus geeigneten Informationsquellen ermöglicht, und dieses Konzept prototypisch umzusetzen.

Abweichungen am gefertigten Bauteil sind allgegenwärtig und in der Realität nicht zu vermeiden. Um die Auswirkungen von Abweichungen auf die Funktion von Produkten bereits früh in der Produktentwicklung zu untersuchen, werden virtuelle Toleranzanalysen durchgeführt. Eine Möglichkeit, Abweichungen dabei möglichst realitätsnah zu berücksichtigen, bieten Toleranzanalysen mit Skin Model Shapes. Diese repräsentieren abweichungsbehaftete Bauteile über Punktwolken und Oberflächennetze. Bei der Erzeugung der Skin Model Shapes entstehen jedoch Lücken und Hinterschneidungen im Oberflächennetz, deren Berücksichtigung und Behebung im Zentrum dieser Arbeit stehen.

Diese Arbeit fokussiert sich auf die Erweiterung eines rechnergestützten Frameworks für eine realitätsnahe Toleranzanalyse mechanischer Baugruppen unter Berücksichtigung fertigungsbedingter Abweichungen und betriebsbedingter Deformationen. Auf Basis von Skin Model Shapes behandelt die Arbeit die Kopplung struktureller und lokaler Kontaktdeformationsmodelle innerhalb eines einheitlichen Frameworks, um eine realistischere Bewertung des funktionalen Verhaltens bereits in frühen Phasen der Produktentwicklung zu ermöglichen. Das grundlegende rechnergestützte Framework wurde bereits entwickelt und bildet die Grundlage dieser Arbeit.

Du willst aktiv an der Mobilitätswende mitwirken und suchst eine spannende Masterarbeit mit Praxisbezug? Dann bieten wir dir die Möglichkeit, deine Abschlussarbeit in Zusammenarbeit mit Siemens Mobility und InnoShiftIng (Ausgründer von IMS/IRM) durchzuführen – mit direktem Einblick in die Bahnantriebe von morgen.

Abkoppelvorrichtungen können die Effizienz von Bahnantrieben maßgeblich steigern. In dieser Masterarbeit soll eine Abkoppelvorrichtung für einen Bahnantrieb konstruiert und in einen Antrieb integriert werden. Hierfür muss die Schaltungsmechanik entworfen, Teile des Getriebes umkonstruiert und die Lebensdauer der Komponenten abgeschätzt werden.

Betreuer: Dr. Thomas Liebig, Siemens Traction Gears GmbH

Modulare Produktionsanlagen bieten innovative Ansätze, um den wachsenden Anforderungen der Spezialchemie an Flexibilität und Effizienz gerecht zu werden. Im Rahmen des Forschungsprojekts REUNION wurde mit dem semantischen PEA Datenblatt (SPEAD) ein Wissensmodell entwickelt, das solche Anlagen als Wissensgraphen beschreibt. Ziel dieser Arbeit ist es, dieses Wissen mithilfe von KI-Agenten nutzbar zu machen und ein bestehendes Software-Framework durch selbst entwickelte Use-Cases zu erweitern.

Hintergrund

Vollverdampfer, die ein Fluid vollständig in die Dampfphase überführen, spielen eine wichtige Rolle in thermischen Systemen der Energie- und Verfahrenstechnik. Für den zuverlässigen Betrieb solcher Systeme ist ein genaues Verständnis der Leistungscharakteristik unter verschiedenen Betriebsbedingungen unerlässlich. Bisherige Auslegungen basieren häufig auf vereinfachten Annahmen, die das reale Systemverhalten nur unzureichend abbilden.

Die gezielte Optimierung des Heizkonzepts, insbesondere durch den Einsatz von Dickschichtheizern, bietet das Potential, Wärmeübergang und Betriebsstabilität signifikant zu verbessern und gleichzeitig die Systemkomplexität zu reduzieren.

Aufgabenstellung

Im Rahmen der Masterarbeit soll ein bestehender Vollverdampfer für Wasser experimentell charakterisiert und hinsichtlich seiner Leistungsparameter optimiert werden. Zentraler Bestandteil der Optimierung ist die Integration eines Dickschichtheizers sowie die systematische Untersuchung des Einflusses relevanter Betriebsparameter.

Extreme Starkregenereignisse führen immer häufiger zu lokalen Überflutungen in Städten und Siedlungen. Klassische Simulationsmethoden arbeiten meist mit Gittern (Finite-Volumen/Finite-Elemente), was bei sehr komplexen Geometrien, großen Deformationen und dynamischen freien Oberflächen aufwändig oder unzuverlässig werden kann. Meshfreie Methoden wie Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) verfolgen einen alternativen Ansatz: Das Wasser wird durch Teilchen oder Materialpunkte repräsentiert, die sich frei im Raum bewegen. Dadurch lassen sich Phänomene wie plötzliches Überströmen, Rückstau, Überflutung von Gebäuden und der Transport über unregelmäßige Oberflächen besonders natürlich abbilden.

Das Verhalten akustischer Resonatoren zur Pulsations- und Schwingungsdämpfung wird wesentlich durch ihre Geometrie bestimmt. Für kugelförmige Resonatoren lassen sich Resonanzfrequenzen analytisch berechnen, während bei schlanken, von der Kugelform abweichenden Geometrien deutliche Abweichungen zwischen Theorie und Experiment auftreten, deren Ursachen bislang unklar sind.

Ziel dieser Arbeit ist der Aufbau eines numerischen Modells zur Abbildung der akustischen Eigenschaften schlanker Resonatoren. Die Ergebnisse sollen in ein bewegtes Gesamtsystem integriert werden, wobei akustische Störungen der Grundströmung mithilfe einfacher analytischer Gleichungen und der Methode der Charakteristiken beschrieben werden.

Durch Partikel im Fördermedium tritt in Schraubenspindelpumpen hoher Verschleiß auf. Um die Pumpen auf die Anwendungen auslegen zu können, benötigen die Hersteller Modelle zur Beschreibung des Verschleißverhaltens und Konstruktionsrichtlinien. Die ausgeschriebe Arbeit dient der experimentellen Parameterstudie am neuen Verschleißprüffeld, das die anwendungsnahe Untersuchung der Pumpen im Betrieb mit Partikeln erlaubt.

Microgravity profoundly disrupts human physiology, driving progressive muscle atrophy and skeletal demineralization through altered mechanical loading of the musculoskeletal and hematopoietic systems.

This thesis examines how these mechanical changes regulate bone progenitor cell differentiation, encompassing the validation and optimization of osteogenic protocols for human mesenchymal stem cells (MSCs) and monocytes, alongside quantitative analysis of osteogenic marker gene expression.

The project establishes the experimental foundation for studies conducted under real microgravity conditions aboard the International Space Station (ISS).You will take part in the experimental campaign, including a three-week research stay during the launch phase at the Kennedy Space Center in Cape Canaveral, Florida (Q1 2027).

Qualifications: Proficiency in sterile cell culture techniques, availability during this period, and a conscientious working style

Beneficial: Experience with bioanalytical methods, including qPCR and staining assays, space enthusiast

In Herzunterstützungssystemen strömt Blut als Suspension durch eine Pumpe. Dabei können Spaltströmungen zwischen Rotor und Stator auftreten. Aufgrund der geringen Spalthöhen sind die auftretenden Scherkräfte in diesen Bereichen besonders hoch, was zu einer Schädigung der Erythrozyten führen kann. Die Zellen sind im Spalt nicht gleichmäßig verteilt, sondern werden durch Wand- und Scherkräfte auf Gleichgewichtsbahnen gedrängt. Diese heterogene Zellverteilung führt zu lokal variierenden Viskositäten, die bei der Abschätzung der auftretenden Scherspannungen berücksichtigt werden müssen.

Im Rahmen des Forschungsprojekts FlowForLife wird ein mikrofluidisches Versorgungsnetzwerk für Zellverbände entwickelt. Ein zentraler Aspekt der Netzwerkauslegung ist der Sauerstofftransport in der umgebenden porösen Matrix. Zur experimentellen Charakterisierung dieses Transports werden der Matrix sauerstoffquenchende, lumineszierende Partikel beigemischt. Anhand jedes einzelnen Partikels kann die lokale Sauerstoffkonzentration bestimmt werden.

Die Transportsektoren Luft- und Schifffahrt sind schwierig zu elektrifizieren. Biofuels mit negativen CO2-Emissionen können einen erheblichen Beitrag zur Nachhaltigkeit dieser Sektoren leisten. Am EST wurden dafür im Rahmen des Forschungsprojekts CABIOW Reststoffe aus Biomasse in einem Wirbelschichtreaktor im 1 MW_th Pilot-Maßstab zu Synthesegas umgewandelt. Dabei wurde erstmals ein Sauerstoffträger als Bettmaterial verwendet, weswegen man von einem Oxygen Carrier Aided Gasification (OCAG) Prozess sprechen kann. Das Verhalten des Sauerstoffträgers im OCAG-Prozess soll nun anhand Feststoffproben genauer untersucht werden, um eine Bewertung der Effektivität des Prozesses zu ermöglichen.

Im Rahmen dieser Arbeit wird eine Methodik zur effektiven Rückführung von MEX-Daten in die Produktentwicklung zur Konstruktionsoptimierung erarbeitet und implementiert.

Die zyklische Reduktion und Oxidation von Metalloxiden stellt einen vielver-sprechenden Ansatz zur Energiespeicherung sowie zur flexiblen, CO₂-freien Bereitstellung von Wärme und Strom dar. Die Reduktion von Eisenoxid ist da-bei ein zentraler Prozessschritt innerhalb eines metallbasierten Energiespei-cherkonzepts. Sie erfolgt in Wirbelschichtreaktoren unter Nutzung von grünem Wasserstoff zur chemischen Speicherung von Energie.

Klebverbindungen besitzen aufgrund vieler positiver Eigenschaften hohes Potential im Fügen moderner Werkstoffe. Beim Fügevorgang kann es jedoch vorkommen, dass der Klebstoff an den Fügeteilen nicht haftet. Dies wird als Adhäsionsbruch bezeichnet und schränkt das Vertrauen in die Klebtechnik deutlich ein. Genau hier setzt deine Master-Thesis an:

Bei fehlerhafter Adhäsionsbindung werden im Klebstoff keine Kräfte übertragen. Dadurch wird bei einer Schwingung innerhalb des Klebstoffs keine Energie dissipiert. Deine Aufgabe besteht in der schwingungstechnischen und akustischen Untersuchung von Proben mit unterschiedlich großen Anteilen fehlerhafter Adhäsionsbindung und der Entwicklung einer Messmethode, die ein Adhäsivversagen zerstörungsfrei detektieren kann.

Die Transportsektoren Luft- und Schifffahrt sind schwierig zu elektrifizieren. Biofuels mit negativen CO2-Emissionen können einen erheblichen Beitrag zur Nachhaltigkeit dieser Sektoren leisten. Am EST wurden dafür im Rahmen des Forschungsprojekts CARBIOW Reststoffe aus Biomasse in einem Wirbelschichtreaktor im 1 MWth Pilot-Maßstab und Labor.Maßstab zu Synthesegas umgewandelt. Nun soll der Prozess genauer mithilfe Simulationen in Aspen Plus untersucht werden. Prozesssimulationen untersucht werden.

Ammoniak (NH₃) und Wasserstoff (H₂) gelten als Schlüsselträger der klimaneutralen Energiezukunft, können bei der Verbrennung jedoch hohe NOx-Emissionen verursachen. Zur experimentellen Untersuchung dieser Emissionen unter realistischen Hochdruckbedingungen soll im Rahmen dieser Masterarbeit eine Druckbrennkammer mit optischen Zugängen für Lasermesstechnik wie Laserinduzierte Fluoreszenz oder Raman-/Rayleigh-Spektroskopie entwickelt, konstruiert und aufgebaut werden.

The evaporation of liquid droplets, a phenomenon ubiquitous in daily life, has garnered significant attention in scientific research. Of particular interest is the evaporation of droplets laden with nonvolatile solutes, which results in intricate deposition patterns on the substrate. Understanding the mechanisms underlying the formation of these patterns is crucial for various technical applications, spanning from coating and inkjet printing to disease detection. This work delves into the development of a comprehensive model of the specific ring-like deposition patterns observed during the drying of droplets.

The aim of this work is to develop a concept for compensating for printing defects. By simulating the printing process while it is still in progress, the desired structural properties are ensured by replanning the rest of the printing process.

In addition, the student is given the opportunity to be familiarized with state-of-the-art machine learning technologies in Python in order to carry out dynamic process simulations accurately and effectively.

Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines neuartigen Ansatzes zur Topologieoptimierung von linearen Elastizitätsproblemen in der Festkörpermechanik unter Verwendung von immersierter, randkonformer isogeometrischer Analyse (IBC-IGA). Insbesondere soll die explizite Beschreibung der Ränder der optimalen Topologie als Spline-Kurven mit der randkonformen Quadraturmethode kombiniert werden. Auf diese Weise wird es möglich, komplexe Geometrien mit relativ wenigen Designvariablen darzustellen und eine effiziente gradientenbasierte Designoptimierung zu ermöglichen.