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Masterthesis zur Entwicklung eines selbstlernenden Zuverlässigkeitskonzepts für smarte Strukturen

Fraunhofer Gesellschaft

DarmstadtPosted Oct 9, 2026
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Smarte und adaptive Systeme können ihren eigenen Zustand kontinuierlich überwachen, Fehler prognostizieren und auf Veränderungen reagieren. Ziel der Masterarbeit ist die Entwicklung und experimentelle Untersuchung eines datengetriebenen Zuverlässigkeitskonzepts am Beispiel eines adaptronischen Biegebalkens zur Schwingungsreduktion. Dabei werden Sensordaten genutzt, um den aktuellen Systemzustand zu bewerten und eine mögliche Degradation bzw. Ausfallwahrscheinlichkeit vorherzusagen. Ergänzend wird kausales Wissen aus einer probabilistischen FMEA (probFMEA) genutzt, um mögliche Schadensursachen zu identifizieren und die datengetriebene Vorhersage erklärbar zu machen. Daraus soll ein geschlossener Ansatz nach dem Prinzip „Messen – Vorhersagen – Erklären – Entscheiden – Handeln“ entwickelt und experimentell demonstriert werden. Masterthesis zur Entwicklung eines selbstlernenden Zuverlässigkeitskonzepts für smarte Strukturen (all genders) Darmstadt

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