Abschlussarbeiten

Leichtbau und eine infolgedessen angestrebte Gewichtsreduzierung werden als eine mögliche Lösung für einen verantwortungsbewussten Umgang mit Ressourcen und Energie angesehen. Dabei glänzen Leichtbau-Technologien jedoch häufig lediglich bei Betrachtung der Nutzungsphase von Produkten bewegter Massen. Hier fehlen indes methodische Ansätze zur Bewertung und Ausschöpfung von Leichtbau-Effekten in der Produktentwicklung unter Verwendung eines ganzheitlichen und diversifizierten Ansatzes.

Im Rahmen der Forschungsarbeiten am Lehrstuhl für Konstruktionstechnik werden vor diesem Hintergrund Entwicklungsprozesse, -methoden und -werkzeuge des Leichtbaus weiterentwickelt und an Praxisbeispielen verifiziert sowie validiert.

Themenbeispiele:

• Machine Learning und Künstliche Intelligenz (KI) für die Leichtbau-Produktentstehung: Anwendungshorizonte, Herausforderungen und Chancen
• Potentialanalyse von Gamification für die nachhaltige Produktentstehung
• Trade-Off Analyse zwischen Leichtbau und Circular Economy: Werkstoff- und Konzeptauswahl für die nachhaltige Produktentstehung

Ansprechpartner: Kristian König, M.Sc.

Die Entwicklung kreislauffähiger und nachhaltiger Produkte spielt eine immer größere Rolle im Produktentstehungsprozess.

In Forschungsarbeiten am Lehrstuhl für Konstruktionstechnik werden entsprechende Entwicklungsprozesse, -methoden und -werkzeuge entwickelt, die die Entstehung zukunftsorientierter Produkt- und Produktionskonzepte ermöglichen. Themenschwerpunkte sind hierbei die Analyse der Kreislauffähigkeit sowie Methoden zur Entwicklung von Produkten mit positivem Einfluss in allen Dimensionen der Nachhaltigkeit.

Themenbeispiele:

• Analyse der Kreislauffähigkeit und Recyclingmöglichkeiten von elektrischen Energiespeichern
• Analyse lokaler Stoffströme und innovativer Recyclingverfahren zur Kreislaufschließung
• Kreislaufbewertung und Nachhaltigkeitsanalyse eines technischen Produkts
• Ganzheitliche Nachhaltigkeitsuntersuchung eines technischen Produkts/Produkt-Service-Systems nach dem LCSA-Framework

Ansprechpartner: Simon Mörsdorf, M.Sc. und Dominik Neumann, M.Sc.

Infolge zunehmender Produktkomplexität aufgrund steigender Anforderungen, beispielsweise in der Automobilindustrie durch Digitalisierung und Elektrifizierung der Fahrzeuge, ist der Einsatz sowie die stetige Erweiterung von effizienten und agilen Entwicklungsprozessen, -methoden und Werkzeugen unabdingbar.

Ein vielversprechender Ansatz ist die Simulations- und Prozessoptimierung unter Anwendung von Machine Learning Algorithmen. Die Grundidee hierbei ist die Aufstellung sowie Anwendung rein datengetriebener Modelle, die relevantes Systemverhalten abbilden. Parameterstudien oder komplexe Optimierungsprobleme lassen sich damit in kurzer Zeit lösen. Außerdem können in der Vergangenheit generierte Daten zur Weiterentwicklung zukünftiger Produktgenerationen herangezogen werden.

Abschlussarbeiten in diesem Bereich verfolgen in aller Regel das Ziel, neue Methoden auf Basis relevanter Datensätze zu konzipieren, wichtige Parameter zu identifizieren und das Modell anhand eines Use-Cases zu verifizieren und validieren.

Themenbeispiele:

• Data-driven Engineering: Wie kann der gezielte Einsatz relevanter Daten die Produktentwicklung effizienter gestalten
• Prognose von Nachhaltigkeitsaspekten auf Basis von Produkteigenschaften in der frühen Entwicklungsphase
   

Ansprechpartner: Janis Mathieu, M.Sc.

Mobilität stellt ein wichtiges Grundbedürfnis dar, ist jedoch bei den gängigen Mobilitätslösungen, insbesondere konventionellen PKW, meist mit erheblichen Umweltauswirkungen verbunden. Eine Möglichkeit diese erheblich zu reduzieren, bieten neue Mobilitätskonzepte, wie Light Electric Vehicle (LEV) und Human Powered Vehicles (HPV).

Im Rahmen des LEAN-B Projekts soll am LKT ein solches LEV entwickelt werden. Zum Transfer unserer methodischen Arbeiten bieten wir nach Bedarf umsetzungsorientierte Themen im Bereich Konstruktion, Berechnung/Simulation und Elektronikentwicklung an.

Themenbeispiele:

• Entwicklung eines beladungsabhängigen Reglers für Motorsteuerung eines elektrisch angetriebenen Fahrradlastenanhängers
• LEAN-B – Entwicklung und Auslegung eines Fahrwerks (Kinematik, Radträger, Querlenker, Feder, Dämpfer) für ein LEV
• LEAN-B – Entwicklung und Auslegung eines Bremssystems (hydraulisches Bremssystem, Anbindung, Feststellbremse) für ein LEV
• LEAN-B – Entwicklung und Auslegung eines Lenkkonzepts (Kinematik, Lenker/Lenkrad, Lenkgetriebe, Spurstangen, etc.) für ein LEV
• LEAN-B – Entwicklung und Auslegung eines elektrischen Antriebstrang (Motorenauswahl, Inverterentwicklung, EMV-Auslegung, etc.) für ein LEV
   

Ansprechpartner: Simon Mörsdorf, M.Sc.

Im Rahmen industrieller Kooperationen betreuen wir methodische und anwendungsorientierte industrielle Aufgabenstellungen im Bereich der Produkt-/Anlagenentwicklung und Konstruktion. Themen nach Absprache.

Ansprechpartner: Prof. Dr.-Ing. Michael Vielhaber
 

Neue Technologien im Kontext der vierten industriellen Revolution (I4.0) werden zukünftige Produktionssysteme flexibler, wandlungsfähiger und hochkommunikativ gestalten. Um diese steigende Systemkomplexität mit wirtschaftlich vertretbarem Aufwand in der Planungsphase effizient und durchgängig entwickeln zu können werden zunehmend digitale Absicherungstools verwendet. Auf Basis der CAD-Daten moderner Produktionssysteme können einfache Prozesssimulationen oder vollständige virtuelle Inbetriebnahmen zukünftig existierender Systeme durchgeführt werden. Die effiziente Vorgehensweise bei der Erstellung des digitalen Zwillings, die Integration neuartiger cyber-physischer Funktionalitäten (CPF) sowie die Durchführung der virtuellen Inbetriebnahme werden innerhalb verschiedener Forschungsarbeiten am Lehrstuhl für Konstruktionstechnik und dem Zentrum für Mechatronik und Automatisierungstechnik (ZeMA) untersucht.

Ansprechpartner:  Prof. Dr.-Ing. Michael Vielhaber