Aufbau eines Strukturüberwachungssystems: Vergleich verschiedener Machine-Learning-Methoden zur Auswertung von Acoustic Emission Daten

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Das Institut für Verbundwerkstoffe GmbH (IVW) ist eine der weltweit führenden Einrichtungen auf dem Gebiet der Verbundwerkstoffe. Wir erforschen die gesamte Wertschöpfungskette von den wissenschaftlichen Grundlagen bis zum Bauteil. Zum nächstmöglichen Termin schreiben wir folgende studentische Arbeit aus:

Studien-/Bachelor-/Master/Diplomarbeit für eine Arbeit mit dem Titel:

Aufbau eines Strukturüberwachungssystems: Vergleich verschiedener Machine-Learning-Methoden zur Auswertung von  Acoustic Emission Daten 

Inhalte der Arbeit:

Mit der Schallemissionsanalyse können Schäden in Faserverbundstrukturen anhand resultierender Körperschallereignisse identifiziert werden. In einem IVW-Forschungsprojekt soll diese Methode für die autonome Zustandsüberwachung sicherheitsrelevanter Bauteile in Hochleistungsstrukturen eingesetzt werden, um konservativen Auslegungsmethoden entgegenzuwirken und damit weiteres Leichtbaupotential zu erschließen. An einer generischen Demonstrationsstruktur werden Sie im Rahmen Ihrer Arbeit unterschiedliche Ansätze mit Hilfe künstlicher Neuronaler Netze (KNN) untersuchen und ihre Effizienz beim Lokalisieren und Erkennen von Schäden miteinander vergleichen. Eine Entwicklungsumgebung für experimentelle Untersuchungen und für die Datenauswertung mit Python/KERAS steht zur Verfügung.

Inhalte der Arbeit:

  • Literaturrecherche (Schallemissionsanalyse, Lamb Wellen, Signalverarbeitung, Machine Learning/KNN)
  • Einarbeitung in die Programmiersprache Python und das KI-Framework KERAS
  • Realisierung verschiedener KNN-Topologien
  • Experimentelle Validierung

Ihr Profil:

  • Studium Fachrichtung Maschinenbau, Physik, Elektrotechnik oder eine vergleichbare Fachrichtung
  • Selbstständige Arbeitsweise und hohe Eigenmotivation
  • Grundkenntnisse in Messtechnik, Programmierung und digitaler Signalverarbeitung wünschenswert

Kontakt:

M.Sc. Harutyun Yagdjian
Tel.: +49 (0) 631 2017 449
E-Mail: harutyun.yagdjian@ivw.uni-kl.de