Studienarbeit: ML-basierte selbstlernende Regelung für das Drückwalzen metastabiler Austenite

Wie das Engineering der Zukunft aussieht, erforschen wir am Fraunhofer IEM in Paderborn – gemeinsam mit starken Partnern und viel Leidenschaft für Technik. Unsere Teams entwickeln Lösungen, die wirklich in die Anwendung kommen: von smarten Produkten über vernetzte Produktionssysteme bis hin zu digitalen Services und moderner Software. Dabei denken wir Innovation vom ersten Konzept bis zur Umsetzung. Und genau hier kommst Du ins Spiel! Im Rahmen eines DFG-geförderten Forschungsprojektes wurde eine Eigenschaftsregelung für den Umformprozess des Drückwalzens metastabiler Austenite entwickelt. Mit dieser Regelung lassen sich die magnetischen Eigenschaften eines Bauteils im Sinne eines unsichtbaren magnetischen Bar- oder QR-Codes direkt einstellen. Allerdings erfolgt die Parametrierung der Regelung bislang mittels des modellbasierten Entwurfes, wobei für die Modellerstellung zunächst eine Vielzahl an experimentellen Versuchen durchgeführt werden müssen. Hier könnte eine neue ML-basierte, selbstlernende Regelung Abhilfe schaffen, die in dieser Arbeit von Dir entwickelt werden soll. Hierzu sind folgende Teilaufgaben zu bearbeiten: