Untersuche die Verarbeitung und Charakterisierung reaktiver Kunststoffe bei der Aushärtung zum Faserverbundbauteil:
Faserverbundkunststoffe (FVK) finden aufgrund ihrer exzellenten gewichtsspezifischen Eigenschaften überall dort Anwendung, wo eine gute Bauteilperformance bei gleichzeitiger Gewichtseinsparung nötig ist, z. B. in der Automobilbranche oder im Flugzeugbau. Die charakteristischen Merkmale polymerer Werkstoffe werden mit Faserverstärkung ideal auf den Anwendungsfall ausgelegt. Neben der Faserart sind Länge, Form der Fasern, und der richtige Matrixwerkstoff entscheidende Kriterien für das Eigenschaftsprofil des finalen Bauteils.
Deine Aufgaben:
Im Rahmen deiner Tätigkeit wirst du dich mit der Verarbeitung und Charakterisierung reaktiver Kunststoffe bei der Aushärtung zum Faserverbundbauteil beschäftigen. Die Fragestellungen reichen von der Werkstoffauswahl, der Durchführung von Werkstoffcharakterisierungen bis hin zu konstruktiven Aufgaben. Neben der Bewältigung von praktischen Aufgaben wirst du dich mit der entsprechenden Auswertung und Aufbereitung der Ergebnisse befassen. In dieser Arbeitsgruppe kannst du dich zusätzlich mit der Simulation und Modellierung von Füll- und Aushärteprozessen beschäftigen. Die Arbeit am IKV bietet dir die Möglichkeit, viele praktische Erfahrungen zu sammeln, die sonst in keiner Vorlesung vermittelt werden.
Wir erwarten von dir:
•Offenheit für die Einarbeitung in eine neue Thematik
•Selbstständige, zuverlässige und gewissenhafte Arbeitsweise
•Teamfähigkeit
•Bereitschaft für eine längerfristige Beschäftigung
•Im Idealfall erste Erfahrungen im Bereich der Kunststoffverarbeitung/FVK
Wir bieten dir:
•Ein offenes und freundliches Arbeitsklima sowie flexible Arbeitszeiten
•Wissensanwendung und -erweiterung
•Abwechslungsreiche Aufgabenstellungen
•Ein aufgeschlossenes, dynamisches und erfahrenes Team
Bachelor/Master Thesis: Al-Based Image Recognition tor Determining Local Row Velocity in a Rolling Bearing
The Institute for Machine Elements and System Development investigates the fundamental structural and tribological behavior of machine elements and represents this through experimentally validated model descriptions. These models are used to analyze and design the functional, loss, and noise behavior of complete technical systems, with a focus on drive technology. The developed models also serve as a basis for research and development of methods in Model-Based Systems Engineering as a key element of future industrial product development processes.
The analysis of oil flow in rolling bearings is crucial for optimizing lubrication, friction losses, and the service life of mechanical systems. Classical numerical methods such as CFO are precise but time-consuming in terms of modeling and computation. The aim of this project is to develop an Al-based approach to determine local flow velocities directly from video data. A high-speed camera will be used to record the oil flow in a rotating rolling bearing. Using modern image processing and artificial intelligence, distinctive points (e.g., oil particles or flow features) will be automatically detected and tracked. The movement of these points will be used to derive flow velocities. The results will be validated against our CFO simulations and, if available, experimental measurements.
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Amirreza Niazmehr, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung
Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
amirreza.niazmehr@imse.rwth-aachen.de
Bachelor- / Masterarbeit: KI-gestützte Bilderkennung zur Bestimmung der lokalen Strömungsgeschwindigkeit in einem Wälzlager
Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung erforscht das grundlegende strukturelle und tribologische Verhalten von Maschinenelementen und bildet dieses in experimentell validierten Modellbeschreibungen ab. Diese Modellbeschreibungen werden genutzt, um das Funktions-, Verlust- und Geräuschverhalten gesamthafter technischer Systeme mit Fokus auf die Antriebstechnik zu analysieren und zu gestalten. Die entwickelten Modelle dienen zudem der Erforschung und Entwicklung von Methoden des Model Based Systems Engineering als zentrales Element künftiger, industrieller Produktentstehungsprozesse.
Die Analyse von Ölströmungen in Wälzlagern ist entscheidend für die Optimierung von Schmierung, Reibungsverlusten und Lebensdauer mechanischer Systeme. Klassische numerische Methoden wie CFD sind zwar präzise, jedoch aufwendig in Modellierung und Rechenzeit. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Kl-gestütztes Verfahren zur Bestimmung der lokalen Strömungsgeschwindigkeit direkt aus Videodaten zu entwickeln. Dabei wird eine Hochgeschwindigkeitskamera eingesetzt, um die Olströmung in einem rotierenden Wälzlager aufzuzeichnen. Mit Hilfe moderner Bildverarbeitung und Künstlicher Intelligenz sollen markante Punkte (z. B. Ölpartikel oder Merkmale im Strömungsfeld) automatisch erkannt und verfolgt werden. Aus deren Bewegung lässt sich die Geschwindigkeit im Strömungsfeld ableiten. Die Ergebnisse werden mit unseren CFD-Simulationen und ggf. experimentellen Messdaten validiert.
Aufgaben:
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Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:
Amirreza Niazmehr, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung
Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
amirreza.niazmehr@imse.rwth-aachen.de
Projekt- / Bachelorarbeit: Experimentelle Untersuchungen zur Bewertung des Einflusses von partikelkontaminierten Schmierstoffen auf das Verschleißverhalten von Gleitlagern
Das Institut für Maschinenelemente und Systemtechnik (MSE) und der Lehrstuhl für Windkraftantriebe (CWD) erforschen das grundlegende strukturelle und tribologische Verhalten von Maschinenelementen. Eines der Forschungsziele ist es, die Verfügbarkeit, Robustheit und Energieeffizienz von Windkraftanlagen zu erhöhen und die Energiekosten zu senken. Dazu werden Experimente mit Software-Simulationswerkzeugen und modernen Prüfständen kombiniert.
Um die Stromerzeugungskosten moderner Windkraftanlagen zu senken, wird eine Erhöhung der Leistungsdichte der Getriebe in Windkraftanlagen angestrebt. Zu diesem Zweck werden kompakte Planetengetriebe eingesetzt. Auch die Verwendung von Gleitlagern als Planetengetriebelager anstelle von Wälzlagern ist vorteilhaft. Im Rahmen des Forschungsprojekts „JB4WT -Journal Bearings for Wind Turbines“ wird daher bei CWD und MSE an der Implementierung von Gleitlagern als Planetenradlager in Windkraftgetrieben geforscht. Ein aktuelles Forschungsthema ist die Analyse des Verschleißes von Gleitlagern. Ziel dieses Themas ist es, den Einfluss von partikelkontaminierten Schmierstoffen auf den Verschleiß von Gleitlagern zu untersuchen.
Aufgaben:
Voraussetzung:
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Anuj Khare, M. Eng.
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung
Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
anuj.khare@imse.rwth-aachen.de
HiWi in der Abteilung Faserverstärkte Kunststoffe
Untersuche die Verarbeitung und Charakterisierung reaktiver Kunststoffe bei der Aushärtung zum Faserverbundbauteil:
Faserverbundkunststoffe (FVK) finden aufgrund ihrer exzellenten gewichtsspezifischen Eigenschaften überall dort Anwendung, wo eine gute Bauteilperformance bei gleichzeitiger Gewichtseinsparung nötig ist, z. B. in der Automobilbranche oder im Flugzeugbau. Die charakteristischen Merkmale polymerer Werkstoffe werden mit Faserverstärkung ideal auf den Anwendungsfall ausgelegt. Neben der Faserart sind Länge, Form der Fasern, und der richtige Matrixwerkstoff entscheidende Kriterien für das Eigenschaftsprofil des finalen Bauteils.
Deine Aufgaben:
Im Rahmen deiner Tätigkeit wirst du dich mit der Verarbeitung und Charakterisierung reaktiver Kunststoffe bei der Aushärtung zum Faserverbundbauteil beschäftigen. Die Fragestellungen reichen von der Werkstoffauswahl, der Durchführung von Werkstoffcharakterisierungen bis hin zu konstruktiven Aufgaben. Neben der Bewältigung von praktischen Aufgaben wirst du dich mit der entsprechenden Auswertung und Aufbereitung der Ergebnisse befassen. In dieser Arbeitsgruppe kannst du dich zusätzlich mit der Simulation und Modellierung von Füll- und Aushärteprozessen beschäftigen. Die Arbeit am IKV bietet dir die Möglichkeit, viele praktische Erfahrungen zu sammeln, die sonst in keiner Vorlesung vermittelt werden.
Wir erwarten von dir:
•Offenheit für die Einarbeitung in eine neue Thematik
•Selbstständige, zuverlässige und gewissenhafte Arbeitsweise
•Teamfähigkeit
•Bereitschaft für eine längerfristige Beschäftigung
•Im Idealfall erste Erfahrungen im Bereich der Kunststoffverarbeitung/FVK
Wir bieten dir:
•Ein offenes und freundliches Arbeitsklima sowie flexible Arbeitszeiten
•Wissensanwendung und -erweiterung
•Abwechslungsreiche Aufgabenstellungen
•Ein aufgeschlossenes, dynamisches und erfahrenes Team
Masterarbeit: Auf Wolke 7: Cloud Computing und Sensorik als smarte Lösung für Windenergieanlagen
Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung erforscht das grundlegende strukturelle und tribologische Verhalten von Maschinenelementen und bildet dieses in experimentell validierten Modellbeschreibungen ab. Diese Modellbeschreibungen werden genutzt, um das Funktions-, Verlust- und Geräuschverhalten gesamthafter technischer Systeme mit Fokus auf die Antriebstechnik zu analysieren und zu gestalten. Die entwickelten Modelle dienen zudem der Erforschung und Entwicklung von Methoden des Model Based Systems Engineering als zentrales Element künftiger, industrieller Produktentstehungsprozesse.
Condition Monitoring und Predictive Maintenance sind technologische Innovationen sowie Schlüsselfaktoren für den nachhaltigen Erfolg in verschiedenen Industriebereichen. Durch die kontinuierliche Überwachung des Zustands von Maschinen und Anlagen sowie der Vorhersage möglicher Ausfälle können Unternehmen Produktionsverluste minimieren und Folgeschäden an weiteren Komponenten vermeiden. Im Rahmen der Studienarbeit soll ein Konzept Datenübertragung von Sensordaten vom DAQ-System zur Cloud erarbeitet werden. Weiterhin steht die Datenauswertung innerhalb der Cloud (Cloud-Computing) im Fokus.
Aufgaben:
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Offene Fragen zur Abschlussarbeit können wir gerne in einem persönlichen Gespräch besprechen.
Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:
Florian Wirsing, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung
Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
florian.wirsing@imse.rwth-aachen.de
Bachelor- / Masterarbeit: Experimentelle Untersuchung eines neuartigen Gleitlagers für Windenergieanlagen
Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung erforscht das grundlegende strukturelle und tribologische Verhalten von Maschinenelementen und bildet dieses in experimentell validierten Modellbeschreibungen ab. Diese Modellbeschreibungen werden genutzt, um das Funktions-, Verlust- und Geräuschverhalten gesamthafter technischer Systeme mit Fokus auf die Antriebstechnik zu analysieren und zu gestalten. Die entwickelten Modelle dienen zudem der Erforschung und Entwicklung von Methoden des Model Based Systems Engineering als zentrales Element künftiger, industrieller Produktentstehungsprozesse.
Condition Monitoring und Predictive Maintenance sind technologische Innovationen sowie Schlüsselfaktoren für den nachhaltigen Erfolg in verschiedenen Industriebereichen. Durch die kontinuierliche Überwachung des Zustands von Maschinen und Anlagen sowie der Vorhersage möglicher Ausfälle können Unternehmen Produktionsverluste minimieren und Folgeschäden an weiteren Komponenten vermeiden. Mithilfe der durchgeführten Gleitlagerversuche erfolgt eine Bewertung eines neuartigen Gleitlagers sowie der Funktionalität eines Zustandsüberwachungssystems hinsichtlich der Eignung für eine frühzeitige Schadensdetektion.
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Offene Fragen zur Abschlussarbeit können wir gerne in einem persönlichen Gespräch besprechen.
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Florian Wirsing, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung
Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
florian.wirsing@imse.rwth-aachen.de
Bachelor- / Masterarbeit: Produktentwicklung eines Zustandsüberwachungssystems
Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung erforscht das grundlegende strukturelle und tribologische Verhalten von Maschinenelementen und bildet dieses in experimentell validierten Modellbeschreibungen ab. Diese Modellbeschreibungen werden genutzt, um das Funktions-, Verlust- und Geräuschverhalten gesamthafter technischer Systeme mit Fokus auf die Antriebstechnik zu analysieren und zu gestalten. Die entwickelten Modelle dienen zudem der Erforschung und Entwicklung von Methoden des Model Based Systems Engineering als zentrales Element künftiger, industrieller Produktentstehungsprozesse.
Condition Monitoring und Predictive Maintenance sind technologische Innovationen sowie Schlüsselfaktoren für den nachhaltigen Erfolg in verschiedenen Industriebereichen. Durch die kontinuierliche Überwachung des Zustands von Maschinen und Anlagen sowie der Vorhersage möglicher Ausfälle können Unternehmen Produktionsverluste minimieren und Folgeschäden an weiteren Komponenten vermeiden. Im Rahmen der Studienarbeit soll ein vibrationsbasiertes Zustandsüberwachungssystem entwickelt werden. Die methodische Entwicklung folgt der VDI2221 bzw. der VDI2206 und orientiert sich an den Grundlagen eines Produktentstehungsprozesses.
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Offene Fragen zur Abschlussarbeit können wir gerne in einem persönlichen Gespräch besprechen.
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Florian Wirsing, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung
Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
florian.wirsing@imse.rwth-aachen.de
Bachelor- / Masterarbeit: Datenauswertung mit Python für experimentelle Versuche von Windenergieanlagen
Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung erforscht das grundlegende strukturelle und tribologische Verhalten von Maschinenelementen und bildet dieses in experimentell validierten Modellbeschreibungen ab. Diese Modellbeschreibungen werden genutzt, um das Funktions-, Verlust- und Geräuschverhalten gesamthafter technischer Systeme mit Fokus auf die Antriebstechnik zu analysieren und zu gestalten. Die entwickelten Modelle dienen zudem der Erforschung und Entwicklung von Methoden des Model Based Systems Engineering als zentrales Element künftiger, industrieller Produktentstehungsprozesse.
Condition Monitoring und Predictive Maintenance sind technologische Innovationen sowie Schlüsselfaktoren für den nachhaltigen Erfolg in verschiedenen Industriebereichen. Durch die kontinuierliche Überwachung des Zustands von Maschinen und Anlagen sowie der Vorhersage möglicher Ausfälle können Unternehmen Produktionsverluste minimieren und Folgeschäden an weiteren Komponenten vermeiden. Mithilfe der durchgeführten Gleitlagerversuche erfolgt eine Bewertung der Funktionalität eines Zustandsüberwachungssystems hinsichtlich der Eignung für eine frühzeitige Schadensdetektion.
Aufgaben:
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Eigenständige und zuverlässige Arbeitsweise
Wir bieten:
Offene Fragen zur Abschlussarbeit können wir gerne in einem persönlichen Gespräch besprechen.
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Florian Wirsing, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung
Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
florian.wirsing@imse.rwth-aachen.de
Projekt- / Bachelorarbeit: Literaturrecherche: Sensorik zur Zustandsüberwachung von Gleitlagern in der Schifffahrt
Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung erforscht das grundlegende strukturelle und tribologische Verhalten von Maschinenelementen und bildet dieses in experimentell validierten Modellbeschreibungen ab. Diese Modellbeschreibungen werden genutzt, um das Funktions-, Verlust- und Geräuschverhalten gesamthafter technischer Systeme mit Fokus auf die Antriebstechnik zu analysieren und zu gestalten. Die entwickelten Modelle dienen zudem der Erforschung und Entwicklung von Methoden des Model Based Systems Engineering als zentrales Element künftiger, industrieller Produktentstehungsprozesse.
Condition Monitoring und Predictive Maintenance sind technologische Innovationen sowie Schlüsselfaktoren für den nachhaltigen Erfolg in verschiedenen Industriebereichen. Durch die kontinuierliche Überwachung des Zustands von Maschinen und Anlagen sowie der Vorhersage möglicher Ausfälle können Unternehmen Produktionsverluste minimieren und Folgeschäden an weiteren Komponenten vermeiden. Im Rahmen einer Literaturrecherche sollen mögliche Anwendungsgebiete identifiziert und Einsparpotentiale abgeleitet werden.
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Abschlussarbeit
Offene Fragen zur Abschlussarbeit können wir gerne in einem persönlichen Gespräch besprechen.
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Florian Wirsing, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung
Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
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Masterarbeit: Predictive Maintenance – Prognose der Restlebensdauer von Lagern
Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung erforscht das grundlegende strukturelle und tribologische Verhalten von Maschinenelementen und bildet dieses in experimentell validierten Modellbeschreibungen ab. Diese Modellbeschreibungen werden genutzt, um das Funktions-, Verlust- und Geräuschverhalten gesamthafter technischer Systeme mit Fokus auf die Antriebstechnik zu analysieren und zu gestalten. Die entwickelten Modelle dienen zudem der Erforschung und Entwicklung von Methoden des Model Based Systems Engineering als zentrales Element künftiger, industrieller Produktentstehungsprozesse.
Condition Monitoring und Predictive Maintenance sind technologische Innovationen sowie Schlüsselfaktoren für den nachhaltigen Erfolg in verschiedenen Industriebereichen. Durch die kontinuierliche Überwachung des Zustands von Maschinen und Anlagen sowie der Vorhersage möglicher Ausfälle können Unternehmen Produktionsverluste minimieren und Folgeschäden an weiteren Komponenten vermeiden. Im Rahmen der Studienarbeit soll ein Konzept zur Prognose der Restlebensdauer erarbeitet werden. Dadurch können Instandhaltungsmaßnehmen rechtzeitig geplant und Kosten eingespart werden.
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Florian Wirsing, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung
Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
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