Abschlussarbeit Zur Entwicklung Eines

vor 3 Wochen


Berlin, Deutschland Fraunhofer-Gesellschaft Vollzeit

Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.

Von der Produktentwicklung bis hin zur Gestaltung von Fabrikbetrieben bietet das Fraunhofer IPK anwendungsorientierte Systemlösungen an. Das Unterpulver-Schweißen, kurz auch UP-Schweißen genannt, ist ein Lichtbogenschweißverfahren, bei dem der Schweißlichtbogen unsichtbar, d.h. unter einer Pulverschicht, zwischen einer Drahtelektrode und dem Werkstück brennt. Ein hoher thermischer Wirkungsgrad durch die Pulverabdeckung führt zu einer hohen Abschmelzleistung im Vergleich zu anderen Schweißverfahren. Aus diesem Grund wird das UP-Schweißen als Hochleistungsverfahren bezeichnet und zum Fügen von dickwandigen Konstruktionen (z.B. Windtürmen und Großrohren) eingesetzt. Das UP-Schweißen ist durch eine große Anzahl von Schweißparametern gekennzeichnet, die das Schweißergebnis beeinflussen können. Ein automatisiertes Verfahren zur Erkennung des Zusammenhangs zwischen den angewandten Schweißparametern und dem Schweißergebnis wird dazu beitragen, die Schweißqualität auf einem hohen Niveau zu halten.

In unserer Abteilung entwickeln und untersuchen wir für dieses Verfahren sowohl Simulationsmodelle als auch Künstliche Intelligenz Algorithmen mit dem Ziel die Zuverlässigkeit und Qualität des Prozesses zu optimieren.

**Was Sie bei uns tun**

Im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit entwickeln Sie ein Machine-Learning Modell, welches die unterschiedlichen Daten: Prozessparameter und Signale mit einer definierten Schweißnahtqualität beim UP-Schweißen verknüpft. Für das Erzeugen von Trainingsdaten für das Maschine-Learning Modell können Sie auf einen bestehenden Versuchsaufbau zurückgreifen.
- Gemeinsame Versuchsplanung und -durchführung
- Auswertung elektrischer und akustischer Prozesssignale mit Data-Science Methoden
- Entwicklung eines Maschine-Learning Modells zur Bewertung der Schweißqualität anhand Schweißparametern und vibro-akustischem Signal

**Was Sie mitbringen**
- Studium: Ingenieurswesen, Informatik, Naturwissenschaften, Mathematik o.ä.
- Eigenständiges Arbeiten und Erfahrung im Bereich künstliche Intelligenz
- Programmierkenntnisse: Python, Matlab, o.ä.
- Interesse für das Thema Schweißtechnik

**Was Sie erwarten können**
- Bachelorarbeit oder Masterarbeit mit je angepasstem Umfang
- Spannende, praxisnahe Abschlussarbeit
- Intensive Betreuung durch unsere wissenschaftlichen Mitarbeiter

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen - unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden. Die Stelle kann auch in Teilzeit besetzt werden.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

**Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen**

Bei Fragen melden Sie sich bitte an:
Herrn

**Bassel El-Sari**

Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK

Kennziffer: 61357 Bewerbungsfrist:



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