Maschine Learning - Vorhersage der der Anwenderkräfte beim Schleifen

  • Forschungsthema:Maschine Learning - Vorhersage der der Anwenderkräfte beim Schleifen
  • Typ:Bachelor-/ Masterarbeit
  • Datum:ab sofort
  • Betreuer:

    M.Sc. Matthias Dörr

  • Bearbeiter:offen
  • Anwenderkräfte haben einen großen Einfluss auf die Produktivität und die Vibrationsbelastung beim Schleifen. Neben Erkenntnissen zum Anwenderverhalten und dem Bearbeitungsprozess lassen sich die Anwenderkräfte in der Produktentwicklung zur Auslegung der Power-Tools verwenden, da sie die Belastung an einer definierten Stelle beschreiben. Die Messung der Kräfte zwischen Power-Tool bei freier Anwendung im Feld ist kaum möglich. Daher ist ein Ansatz die Vorhersage der Anwenderkräfte durch innere Betriebsgrößen (Drehzahl, elektrische Leistung, Vibrationen, Winkelgeschwindigkeiten).

    Aufgabe:

    Ihre Aufgabe ist die Entwicklung eines Machine Learning Modell (Regression) zur Vorhersage der Anwenderkräfte auf Basis von inneren Betriebsgrößen. Anschließend generieren Sie einer experimentellen Untersuchung einen Testdatensatz. Abschließend validieren Sie Ihr entwickeltes Machine Learning Modell an dem Testdatensatz.

    Profil:

    • Sie studieren Maschinenbau oder Mechatronik
    • Sie interessieren sich für Data Ming und Machine Learning
    • Sie interessieren sich für Messtechnik und experimentelle Versuche
    • Sie besitzen Grundkenntnisse in MATLAB oder sind bereit sich in MATLAB einzuarbeiten

    Dann melden Sie sich bei mir (matthias.doerr@kit.edu)