Offene ADPs/ARPs, Bachelor- u. Masterarbeiten

Hier finden Sie alle offenen Studienarbeiten des IMS.

  • Implementierung von Spalten und Stufen in der Rotorlaufbahn in rotordynamischen Simulationen

    am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

    05.01.2021

    Advanced Research Project (ARP)

    Um am IMS durchgeführte Simulationen zu validieren, sollen im Rahmen des ARPs mit einem vorhandenen Pendel-Prüfstand Versuche durchgeführt werden. Mit den Ergebnissen sollen vorhandene Modelle für Feder-Dämpfer-Elemente (Toleranzbleche; Elastomerringe) validiert werden. Außerdem soll die Messgenauigkeit zweier Kraftmessverfahren (Piezo, DMS) verglichen werden.

    Betreuer/in: Benedikt Schüßler , M.Sc.

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  • Validierung und Erweiterung von Verkehrssimulationsmodellen anhand realer Messdaten

    am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

    30.11.2020

    Bachelorthesis, Advanced Research Project (ARP)

    Zur Abbildung eines möglichst realistischen Verkehrs sollen in dieser Arbeit Verkehrssimulationsmodelle, die mit der Software SUMO erstellt wurden, anhand von realen Messdaten validiert und verbessert werden.

    Betreuer/in: Tobias Eichenlaub , M.Sc.

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  • Entwicklung einer Methode zur Bewertung von Gebrauchtwagenkomponenten anhand von Flottendaten und Schadenszustand

    am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

    04.11.2020

    Bachelorthesis

    Im Rahmen einer Kooperation mit dem Startup COMPREDICT werden datengetriebene Methoden untersucht, um den Restwert von Gebrauchtwagenkomponenten objektiv zu bewerten. Im Rahmen dieser Arbeit soll eine auf Flottendaten und Betriebsfestigkeitsinformationen basierende Methode erweitert werden. Insbesondere sollen Aspekte wie Marktspezifitäten und Kundenakzeptanz betrachtet werden.

    Betreuer/in: Dr.-Ing. Stéphane Foulard

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  • Entwicklung einer Methode zur optimalen Bauraumausnutzung eines dynamischen Fahrsimulators anhand einer Fahrerprädiktion

    am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

    29.10.2020

    Masterthesis

    Um den vorhandenen, limitierten Bauraum eines Fahrzeugsimulators zur Abbildung längsdynamischer Fahrmanöver besser ausnutzen zu können, soll eine Methode entwickelt werden, die das Fahrerverhalten prädiziert und anhand dessen den Simulator vorpositioniert. Für den Fall unerwarteter Eingaben soll ein Sicherheitssystem implementiert werden.

    Betreuer/in: Edward Kraft , M.Sc.

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  • Predictive maintenance based on feature extraction for Dual Clutch Transmission

    am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

    28.09.2020

    Masterthesis, Bachelorthesis

    Motivation:

    Predictive maintenance techniques are applied to help determine the condition of in-service equipment in order to estimate when maintenance should be performed. This approach promises cost savings over routine or time-based preventive maintenance, because tasks are performed only when warranted. Thus, it is regarded as condition-based maintenance carried out as suggested by estimations of the degradation state of an item. In the framework of this study, the Predictive maintenance techniques should be designed and applied in a Dual Clutch Transmission(DCT).

    Betreuer/in: Ping He , M.Sc.

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  • Relevitieren des Rotors nach einem Fanglagerausfall

    am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

    10.08.2020

    Bachelorthesis, Advanced Design Project (ADP), Advanced Research Project (ARP)

    Am IMS wurde ein Prüfstand aufgebaut, um Rotorabstürze in planetare Fanglager zu untersuchen. Da das versagen des Fanglagers Untersuchungsgegenstand ist, besitzt er ein sekundäres Fanglager. Allerdings ist ungewiss, ob das sekundäre Fanglager den Belastungen stand hält. Ziel dieser Arbeit ist daher denn Ausfall des primären Fanglagers zu detektieren und infolge dessen die Magnetlager wieder einzuschalten. Das ganze soll in ein bestehendes LabView Programm integriert werden, durch das die Sensoren am Prüfstand ausgelesen werden und die Magnetlager bereits angesteuert werden können.

    Betreuer/in: Benedikt Schüßler , M.Sc.

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  • Implementierung von Spalten und Stufen in der Rotorlaufbahn in Rotordynamischen Simulationen

    am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

    10.08.2020

    Masterthesis

    Schwungmassenspeicher dienen zur Speicherung von Energie. Zur Reduktion der Reibung wird in der Regel ein Magnetlager (AMB) eingesetzt. Im Fall einer Fehlfunktion soll eine mechanische Lagerung, ?die sogenannten Fanglager (FL), ein sicheres Auslaufen des Rotors gewährleisten. Um die radialen Kräfte auf die Einbauten im Kohlefaserrotor zu reduzieren, sind diese Segmentiert. In dem am IMS entwickelten Matlab basierten Programm ANEAS können Rotorabstürze simuliert werden.

    Ziel dieser Arbeit ist es, die Spalte und ggf. Stufen zwischen den Segmenten in Simulationen abzubilden.

    Betreuer/in: Benedikt Schüßler , M.Sc.

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  • Technische Resilienz in der intelligenten Fahrzeuglängsdynamikregelung

    am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

    07.05.2020

    Advanced Research Project (ARP)

    Am IMS werden Längsdynamikregelungen entwickelt, die eine teilautonome Fahrzeugbewegung ermöglichen sollen. Durch steigende Fahrzeugvernetzung und eine Selbstlernfähigkeit mit Maschinellem Lernen können intelligente Systeme entstehen, die Kriterien wie die Effizienz oder den Komfort des Fahrzeugs weiter steigern. Durch den Einsatz dieser neuen Methoden entstehen jedoch auch neue Anforderungen an die funktionale Sicherheit der Systeme im Kontext einer gewünschten technischen Resilienz. Im Rahmen dieses ARPs soll ein Überblick über sicherheitsbezogene Ansätze erarbeitet werden und ein eigenes Konzept für diesen Anwendungsfall abgeleitet werden.

    Betreuer/in: Tobias Eichenlaub , M.Sc.

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  • Erweiterung eines Prädiktionsmodells für die Fahrzeuglängsdynamik

    am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

    07.05.2020

    Masterthesis, Bachelorthesis

    Am Institut für mechatronische Systeme im Maschinenbau werden selbstlernende Regelungsalgorithmen für die Fahrzeuglängsdynamik entwickelt, die eine intelligente, teilautonome Fahrzeugbewegung ermöglichen sollen. Mit Hilfe eines Prädiktionsmodells für die Fahrzeuglängsdynamik können neben aktuellen Informationen auch zukünftige Informationen über einem Prädiktionshorizont für die vorausschauende Regelung genutzt werden. In Vorarbeiten ist ein Prädiktionsmodell auf Basis von Maschinellen Lernens entstanden. Das Modell wird dabei mit Daten trainiert, die in Verkehrssimulationen gewonnen werden. Im Rahmen dieser Arbeit soll dieses Modell weiterentwickelt werden, um die Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen.

    Betreuer/in: Tobias Eichenlaub , M.Sc.

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