Additive Fertigung von elektrischen Antrieben: Datennutzung und -erhebung für den Entwicklungsprozess durch gezielte Sensorintegration

  • Subject:Additive Fertigung von elektrischen Antrieben: Datennutzung und -erhebung für den Entwicklungsprozess durch gezielte Sensorintegration
  • Type:Bachelor- / Masterarbeit
  • Date:ab sofort
  • Tutor:

    M.Sc. Marcel Nöller

  • Person in Charge:offen

Die emissionsfreie Mobilität von „übermorgen“ soll den Transport von Menschen und Gütern autonom und robust, vernetzt und nachhaltig, verfügbar und schnell, komfortabel und kostengünstig realisieren und die Lebensqualität in Stadt und Land verbessern. Durch Diversifikation der Antriebsstrangtopologien und eine große Bandbreite von Leistungsklassen eröffnen sich Möglichkeiten für anforderungsgerechte und hochspezialisierte additiv gefertigte Antriebe.
Diese additive Fertigung bietet neben vielen Herausforderungen auch die Möglichkeit der Sensorintegration und Datenerhebung an Positionen und zu Zeitpunkten im Produkt, die vorher nicht zugänglich waren.
Am Beispiel der Transversalflussmaschine soll daher der Designprozess von Elektromotoren untersucht werden mit dem Ziel, herauszufinden, wann welche Daten im Entstehungsprozess benötigt werden und wann diese im Produktlebenszyklus zur Verfügung stehen. Durch Kombination dieser Erkenntnisse kann abschließend beurteilt werden, welche Eigenschaften am Produkt Elektromotor sich mittel- bis langfristig verbessern lassen durch den konsequenten Einsatz von Sensorintegration.

Aufgabe:

  • Einarbeitung in die Vorarbeiten zur Transversalflussmaschine
  • Methodische Aufbereitung des Entwicklungsprozesses von Elektromotoren
  • Identifikation der Positionen und Zeitpunkte der Datenerhebung
  • Ableitung von Potentialen zur Verbesserung der Eigenschaften des Elektromotors

Profil:

  • Studium des Maschinenbaus / Mechatronik / (Elektrotechnik) mit Interesse an Antriebssystemtechnik
  • Eigenständiges Arbeiten
  • Vorwissen zu elektrischen Maschinen (insb. Transversalmflussmaschine) hilfreich
  • Vorwissen zu Methoden (des IPEK), v.a. C&C²-A, hilfreich

Bewerbungen bitte mit Bewerbungsunterlagen (inkl. Lebenslauf und Notenauszug) an marcel.noeller∂kit.edu