Machine Learning in der Tribologie der Kaltmassivumformung

Machine Learning in cold forging tribology

Masterthesis, Bachelorthesis

Die Kaltmassivumformung ist ein Produktionsprozess zur kosteneffizienten Herstellung hochfester Bauteile in sehr großer Stückzahl. Eine genaue Beschreibung der dabei auftretenden Reibungszustände ist essentiell. Die Berechnung der Reibung findet dabei traditionell über stark vereinfachte, analytische Ansätze statt. Im Rahmen dieser Arbeit sollen die Möglichkeiten der Verwendung von Machine Learning (ML) basierten Ansätzen erarbeitet werden. Die Arbeit umfasst:

  • Einarbeitung in die Themengebiete: Kaltmassivumformung, Tribologie und Machine Learning
  • Schaffung einer experimentellen Datenbasis für das ML Modell
  • Vergleich und Erprobung geeigneter ML Modelle

Die Arbeit findet in Kooperation mit der International Cold Forging Group (ICFG) mit Studierenden aus Frankreich, Dänemark, China und Japan statt. Details können gerne in einem persönlichen Gespräch besprochen werden. Vorkenntnisse im Bereich des ML sind nicht vorausgesetzt.

Die Betreuung der Arbeit kann in Deutsch und Englisch stattfinden.

Typical cold forged workpieces
Typical cold forged workpieces

Forschungsmethode

Theoretisch, experimentell, numerisch