Der Chair for Wind Power Drives erforscht das Verhalten von Antriebssystemen in modernen Multimegawatt Windenergieanlagen. Forschungsziele sind die Steigerung der Verfügbarkeit, der Robustheit und der Energieeffizienz der Windenergieanlagen sowie die Senkung der Stromgestehungskosten. Hierzu werden modernste Ingenieurssoftware und Systemprüfstände im Verbund eingesetzt.

Zur Senkung der Stromgestehungskosten an modernen Windenergieanlagen (WEA) wird eine Anhebung der Leistungsdichte der Planetengetriebe in WEA angestrebt. Hierzu bietet sich die Verwendung von kompakten, gleitgelagerten Planetenrädern an. Am CWD wird daher an gleitgelagerten Planetenrädern in WEA-Getrieben geforscht. Hierbei liegt der Fokus auf der Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) der Gleitlager mithilfe modernster Messtechnik (Surface acoustic wave Technologie). Diese Methode hat hohes Potential, jedoch hängt die Qualität des akustischen Messergebnisses von vielen verschiedenen Systemparametern ab. Dies lässt sich optimieren.

Die Idee für diese studentische Arbeit ist daher die Entwicklung einer Software für das Tuning der SAW-Methode live am Prüfstand. Die Optimierung soll durch die Unterstützung von machine learning erfolgen. Hierdurch entsteht ein einzigartiges und robustes CMS für Gleitlager.

Aufgaben:

• Recherche des Stands der Technik und Einarbeitung in die verwendete Messtechnik: Surface Acoustic Wave (SAW)
• Auswertung von bestehenden Messdaten
• Planung und Durchführung von Versuchen an einem Prüfstand für Gleitlager in Windenergieanlagen
• Entwicklung einer mathematischen Methode für die Optimierung der SAW-Messtechnik mittels machine learning
• Umsetzung der Methode in einer Software zum Tuning der SAWMethode am Prüfstand

Voraussetzungen:

• Motivation zu selbstständigem und eigenverantwortlichem Arbeiten, Kommunikations- und Teamfähigkeit, sowie eine sichere Beherrschung der deutschen oder englischen Sprache
• Interesse an Windenergie, an Getriebe- und Gleitlagertechnik sowie maschinellen Lernmethoden
• Programmiererfahrung in Python ist wünschenswert, aber nicht
  zwingend erforderlich

Wir bieten:

• Wissenschaftliches Arbeiten in einem hoch motivierten, interdisziplinären Team
• Arbeit an einem Thema mit hoher industrieller Relevanz
• Erlernen von praxisrelevanten Simulationsmethoden
• Angenehmes Arbeitsklima und intensive Betreuung
• Option zur Beteiligung an einer wissenschaftlichen Veröffentlichung
• Sofortiger Beginn möglich

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Thomas Decker, M. Sc. RWTH
Chair for Wind Power Drives

Campus-Boulevard 61, 52074 Aachen
thomas.decker@cwd.rwth-aachen.de

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 (MBSE) als zentrales Element künftiger, industrieller Produktentstehungsprozesse.

Im Rahmen dieser Arbeit soll das Testing von elektromechanischen Antriebssträngen unter Einbezug von Systemmodellen untersucht werden. Dazu soll eine bestehende Methodik zur Erzeugung von MKS Modellen auf Basis von Systemmodellen erweitert werden. Das MKS Modell dient zur Simulation der Kinematik sowie Lasten der einzelnen Systemkomponenten. Darauf aufbauend soll eine Methodik erforscht werden, die die Ableitung von notwendigen Kennfeldern für einen Prüfstandstest erlaubt.

Aufgaben

• Einarbeiten in das Thema Testing von elektromechanischen Schwerlastantrieben & MBSE
• Aufbau eines vereinfachten MKS Modells eines elektrifizierten Schwerlastantriebs mit Fokus auf das Getriebe
• Verknüpfung des MKS Modells mit einem MBSE Systemmodell
• Automatisierte Ausführung von Simulationen aus einer MBSE Umgebung und Übertragung von Messergebnissen

Voraussetzung:

• Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
• Interesse an innovativen Methoden der Produktentwicklung
• Vorkenntnisse in SysML sowie MKS hilfreich, jedoch nicht zwingend erforderlich

Wir bieten:

• Zukunftsorientiertes Themenfeld
• Zügige Bearbeitungsmöglichkeit und i ntensive Betreuung
• Sehr gutes Arbeitsklima
• Sofortiger Beginn möglich

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Manuel Mennicken, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Eilfschornsteinstraße 18, 52062 Aachen
manuel.mennicken@imse.rwth-aachen.de

The Institute of Machine Elements and System Engineering researches the fundamental structural and tribological behaviour of machine elements and represents them in experimentally validated model descriptions. These model descriptions are used to analyse and design the functional, loss and noise behaviour of entire technical systems with a focus on drive technology. The developed models are also used to research and develop methods of Model Based Systems Engineering as a central element of future inductive product development processes.
Rolling contacts, such as those found in bearings, gears, and other machine elements are integral components of numerous mechanical systems. The efficient operation and longevity of these systems depend on the intricate interplay between the contacting surfaces and the lubricant. One critical aspect that significantly influences the performance of rolling contacts is the formation and behaviour of tribolayers. These thin films, which develop at the interface between the contacting surfaces, play a pivotal role in reducing friction, minimizing wear, and enhancing the overall efficiency and durability of the systems. This thesis vacancy offers an exciting opportunity to contribute to the improvement of wear protection in rolling contacts by optimizing the boundary layer formation. The project aims to investigate the influence of boundary layer formation on wear protection in rolling contacts.

Tasks:

• Conducting a comprehensive literature review on the wear behavior of rolling contacts, boundary layer formation, and wear protection mechanisms
• Analyzing experimental data from rolling contact experiments to identify correlations between initial boundary layer properties, contact parameters, and wear behavior of rolling bearings
• Applying machine learning models to determine the cause-effect relationships between the above mentioned features

Requirements:

• Proficiency in machine learning
• Critical thinking
• Independent working
• Background knowledge in tribology, experimental methods, rolling contact behavior, and material characterization
• Previous experience in research writing is an advantage

We offer:

• Intensive support and supervision
• Excellent working atmosphere
• Suitability for homeoffice
• Immediate start or by appointment
• Promising topic and experience for a future career
• A warm welcome to new ideas!

We look forward to your application by email:

Ankit Saxena, Ph. D.
Institute for Machine Elements and Systems Engineering

Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
ankit.saxena@imse.rwth-aachen.de

Der Chair for Wind Power Drives erforscht das Verhalten von Antriebssystemen in modernen Multimegawatt-Windkraftanlagen. Forschungsziele sind die Steigerung der Verfügbarkeit, der Robustheit und der Energieeffizienz der Windenergieanlagen sowie die Senkung der Stromgestehungskosten. Hierzu werden Software-Entwicklungswerkzeuge und moderne Systemprüfstände im Verbund eingesetzt.

Die immer größer werdenden Anlagen haben auch höhere und damit schlankere Türme zur Folge, wodurch das Auftreten von Schäden wie Ovalitäten und gelockerten oder sogar gebrochenen Schrauben wahrscheinlicher wird. Ist einmal ein Schaden an einer Schraube vorhanden, erhöht dies die Belastung der benachbarten Schrauben erheblich; der Schaden breitet sich aus.

In dieser Arbeit soll diese Schadenausbreitung im Detail untersucht werden. Dazu soll im ersten Schritt eine Berechnungsmethodik entwickelt werden, mit welcher das Versagen einzelner Schrauben vorausgesagt werden kann. Anschließend werden Simulationen mit bestehenden Mehrkörpersimulations- und FE-Modellen durchgeführt, um die Belastungen für verschiedene Betriebszustände zu ermitteln. In Kombination können somit die Schädigungsszenarien erstellt werden.

Aufgaben:

• Literatur- und Normenrecherche zu Versagen von Schrauben
• Entwicklung einer Berechnungsmethodik zur Vorhersage des Schädigungsverhaltens mit geeigneten Methoden (Excel, Python)
• Durchführen von Mehrkörpersimulationen der Gesamtanlage unter verschiedenen Randbedingungen
• Durchführen von Finite Elemente Simulationen des Turms in verschiedenen Schadensstadien
• Erstellen der Schadensszenarien

Voraussetzung:

• Lust auf eine spannende Arbeit im Bereich Windenergie
• Motivation zu selbstständigem und eigenverantwortlichem Arbeiten sowie eine starke Problemlösungskompetenz
• Vorkenntnisse im Bereich Simulation (Simpack, Abaqus) und Datenauswertung (Excel, Python) vorteilhaft, aber nicht notwendig

Wir bieten:

• Wissenschaftliches Arbeiten in einem hoch motivierten, interdisziplinären Team
• Kontakt zur Industrie und Zusammenarbeit mit anderen Forschungsstätten
• Möglichkeit zur Promotion im Zuge der Bearbeitung von Forschungsprojekten

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Stefan Witter, M. Sc. RWTH
Chair for Wind Power Drives

Campus-Boulevard 61, 52074 Aachen
stefan.witter@cwd.rwth-aachen.de