Bachelor- / Masterarbeit: Analyse und Klassifizierung von Verschleißprozessen an einem Gleitlagerprüfstand mittels Acoustic Emission

Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung erforscht das grundlegende strukturelle und tribologische Verhalten von Maschinenelementen. Die Zustandsüberwachung von Maschinenelementen ist für die fortschreitende Digitalisierung im Maschinenbau von grundlegender Bedeutung. Durch eine frühzeitige Schadenserkennung können Maschinen bedarfsgerecht gewartet werden, sodass ihre Betriebssicherheit gewährleistet wird. Um unzulässige Betriebszustände zu vermeiden, können Sensorsysteme verwendet werden, welche kontinuierlich das Lager überwachen und kritische zustände automatisiert übermitteln.

Im Rahmen des Projektes „Anwendung von ML-Methoden auf Gleitlagersysteme zur Verschleißprognose“ soll eine Methode zur prognostischen Bewertung des Verschleißzustands hydrodynamischer Gleitlager entwickelt werden. Grundlage dafür bilden gezielte erfasste Messdaten, darunter Temperatur-, Partikelmessungen und die Acoustic-Emission-Analyse. Ziel ist es, geeignete ML-Modelle zu entwickeln und zu evaluieren, die eine zuverlässige Klassifizierung des Verschleißzustands ermöglichen.

Aufgaben:

• Durchführung von experimentellen Arbeiten am Gleitlagerprüfstand
• Datenanalyse der AE-Messdaten
• Bewertung und Klassifizierung der AE-Messdaten

Voraussetzung:

• Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
• Interesse an Zustandsüberwachung von Maschinen
• Interesse an Datenanalyse
• Vorkenntnisse in Matlab wünschenswert, jedoch nicht zwingend erforderlich

Wir bieten:

• Flexible Gestaltung der Arbeitsschwerpunkte
• Zügige Bearbeitungsmöglichkeit
• Intensive Betreuung
• Sofortiger Beginn oder nach Absprache
• Sehr gutes Arbeitsklima

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Raphael Lenaerts, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
raphael.lenaerts@imse.rwth-aachen.de