Künstliche Intelligenz für schnelle Regelungen

Bachelorarbeit / Masterarbeit

Additive Fertigungsverfahren, die mittels 3D-Druck Bauteile mit großer Designfreiheit herstellen können, gewinnen an industrieller Bedeutung. Aktuelle Anlagen werden meist mit konstanten Parametern gesteuert und weisen daher noch eine relativ hohe Fehlerquote auf. Durch die hohe Prozessgeschwindigkeit sind für Regelungsstrategien geringe Zyklus- und Signalübertragungszeiten erforderlich. Die möglichen Systeme, die auf Field Programmable Gate Arrays (FPGA) basieren (Bild 1), haben nur einen kleinen Funktionsumfang. Deshalb sind, für Methoden der künstlichen Intelligenz wie adaptive Maschinenlernverfahren, die Mehrwerte für den 3D-Druck versprechen, neue Entwicklungen erforderlich.

Für dieses Themengebiet ist im Rahmen eines Forschungsprojektes eine Abschlussarbeit zu vergeben.

Mögliche Inhalte:

  • Realisierung und Weiterentwicklung von Maschinenlernverfahren für den 3D-Druck
  • Implementierung einer Regelung mit geringen Regelzeiten
  • Umsetzung der Lernverfahren auf der Anlagensteuerung
  • Validierung von Regelgeschwindigkeiten und Funktionalität der Methoden anhand eines Versuchsaufbaus

Voraussetzungen:

  • Programmierkenntnisse (z. B. Matlab, Simulink, Java, C++)
  • Interesse an intelligenten Methoden und regelungstechnischen Herausforderungen

Kontakt

Volker Renken
E-Mail: Enable JavaScript to view protected content.
Telefon: +49 (0)421 218 646 26

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