Masterarbeit: »ML-basierte Methoden als Ersatz für die Finite-Elemente-Modellierung«

Die Abteilung »« entwickelt Technologien und anwendungsorientierte Lösungen für die Zerspanung entlang der gesamten Prozesskette – von der Prozessgestaltung und Prozesssimulation über die Echtzeit-Datenerfassung während der Produktion bis hin zur Beratung und Prototypenfertigung. Graphische neuronale Netze bieten die Möglichkeit, mit mesh-strukturierten Daten zu arbeiten, die in FEM-Simulationen verwendet werden, und ermöglichen dadurch zeitsparende Vorteile. Wir suchen einen engagierten und motivierten Studenten, der uns bei der Implementierung eines neuartigen Algorithmus auf Basis graphischer neuronaler Netze unterstützt, der als Ersatz für FEM dienen und die Berechnung der Prozessstabilität für Bearbeitungsprozesse beschleunigen kann.