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Masterarbeit: KI-gestützte inverse Auslegung von Kathoden für den elektrochemischen Abtragprozess (ECM)

Der elektrochemische Abtragprozess (ECM) ist ein hochpräzises Fertigungsverfahren zur Herstellung komplexer Geometrien, wie sie beispielsweise in Turbomaschinen vorkommen. Die Auslegung der Kathoden spielt dabei eine zentrale Rolle, da sie die finale Werkstückgeometrie maßgeblich bestimmt. Ziel dieser Masterarbeit ist es, erste Ansätze für eine KI-gestützte inverse Auslegung von Kathoden zu entwickeln. Dabei sollen Simulationsdaten genutzt werden, um ein Modell zu trainieren, das aus einer gegebenen Werkstückgeometrie die passende Kathodengeometrie vorhersagen kann.

TASKS

  • Einarbeitung in die Grundlagen des ECM-Prozesses und die inverse Kathodenauslegung
  • Literaturrecherche zu KI-Methoden für inverse Design-Probleme (z. B. CNNs, PointNet)
  • Vorbereitung und Aufbereitung von Simulationsdaten (2D Elektro-Feld-Simulation)
  • Entwicklung eines ersten KI-Modells und Untersuchung verschiedener Geometrierepräsentationen
  • Validierung der KI-Vorhersagen durch Simulation und Analyse der Abweichungen
  • Dokumentation der Ergebnisse und Ableitung von Empfehlungen für die Erweiterung auf 3D-Fälle

REQUIREMENTS

  • Studium im Bereich Maschinenbau, Computational Engineering, Informatik oder einer vergleichbaren Studienrichtung
  • Gute Kenntnisse in Programmierung mit Python und Erfahrungen mit Libraries wie PyTorch, SciPy oder TensorFlow
  • Interesse an KI-Methoden und deren Anwendung in der Fertigungstechnik
  • Fähigkeit zur selbstständigen und strukturierten Arbeitsweise
  • Gute analytische Fähigkeiten und Problemlösungskompetenz

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