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Online Process Monitoring to Enable Adaptive Drilling Processes
Englische Zusammenfassung
The project investigates live monitoring for vibration-assisted drilling of multi-layer material stacks, aiming to estimate hole quality or tool wear in time to support process adaptation. Students evaluate sensor signals, determine usable data windows, detect parameter and material changes, compare methods for live signals, and assess latency, computational effort, and potential adaptation triggers.
Überblick
- Projektdetails
- Online Process Monitoring to Enable Adaptive Drilling Processes
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- “Online Process Monitoring to Enable Adaptive Drilling Processes” Seite 1 ↗
- Organisation
- Im PDF nicht angegeben
- Projektformate
- Im PDF nicht angegeben
- Studienabschlüsse
- Im PDF nicht angegeben
- Projektziel
- Investigate reliable live monitoring and the proportion of drilling-process signals required to estimate hole quality or tool wear quickly enough to enable adaptation during drilling.
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- “The goal is to investigate how reliable live monitoring can be implemented and what proportion of the signals from the entire drilling process is required.” Seite 1 ↗
- “Ideally, this should allow hole quality or tool wear to be estimated quickly enough to enable process adaptation during drilling.” Seite 1 ↗
Themen und Aufgaben
- Themen
- online process monitoring
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- “Evaluation of available sensor signals for online monitoring” Seite 1 ↗
- vibration-assisted drilling
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- “During vibration-assisted drilling (VAD), multi-layer material stacks are machined, and their properties change during the drilling process.” Seite 1 ↗
- adaptive drilling processes
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- “Online Process Monitoring to Enable Adaptive Drilling Processes” Seite 1 ↗
- change-point detection
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- “Change-point detection for parameter and material changes” Seite 1 ↗
- online process monitoring
- Anwendungsbereiche
- drilling multi-layer material stacks
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- “During vibration-assisted drilling (VAD), multi-layer material stacks are machined, and their properties change during the drilling process.” Seite 1 ↗
- drilling multi-layer material stacks
- Methoden und Werkzeuge
- forces, spindle currents, and machine-internal signals
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- “Forces, spindle currents, and machine-internal signals can provide indications of parameter changes, material-layer changes, tool wear, and process quality.” Seite 1 ↗
- change-point detection
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- “Change-point detection for parameter and material changes” Seite 1 ↗
- live signals
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- “Comparison of suitable methods for live signals” Seite 1 ↗
- forces, spindle currents, and machine-internal signals
- Aufgaben
- Evaluate available sensor signals for online monitoring
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- “Evaluation of available sensor signals for online monitoring” Seite 1 ↗
- Determine the smallest usable data window within a drilling process
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- “Determination of the smallest usable data window within a drilling process” Seite 1 ↗
- Detect parameter and material changes
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- “Change-point detection for parameter and material changes” Seite 1 ↗
- Compare suitable methods for live signals
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- “Comparison of suitable methods for live signals” Seite 1 ↗
- Evaluate latency, computational effort, and possible triggers for adaptive parameter adjustment
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- “Evaluation of latency, computational effort, and possible triggers for adaptive parameter adjustment” Seite 1 ↗
- Evaluate available sensor signals for online monitoring
- Art der Arbeit
- Datenanalyse und ML
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- “Evaluation of available sensor signals for online monitoring” Seite 1 ↗
- Datenanalyse und ML
- Erwartete Ergebnisse
- Im PDF nicht angegeben
Voraussetzungen
- Erforderliche Kenntnisse
- Programming skills
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- “Programming skills, ideally in Python and PyTorch” Seite 1 ↗
- Interest in machine learning and process monitoring
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- “Interest in machine learning and process monitoring” Seite 1 ↗
- Initiative
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- “Initiative, a structured approach to work, reliability, and commitment” Seite 1 ↗
- A structured approach to work
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- “Initiative, a structured approach to work, reliability, and commitment” Seite 1 ↗
- Reliability
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- Commitment
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- “Initiative, a structured approach to work, reliability, and commitment” Seite 1 ↗
- Programming skills
- Wünschenswerte Kenntnisse
- Geeignete Studienrichtungen
- Im PDF nicht angegeben
- Programmierung im Projekt
- Im PDF nicht angegeben
- Programmierkenntnisse als Voraussetzung
- Erforderlich
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- “Programming skills, ideally in Python and PyTorch” Seite 1 ↗
Rahmenbedingungen
- Teamgröße
- Im PDF nicht angegeben
- Dauer
- Im PDF nicht angegeben
- Beginn
- Im PDF nicht angegeben
- Bewerbungsfrist
- Im PDF nicht angegeben
- Arbeitsort
- Im PDF nicht angegeben
- Arbeitsmodus
- Im PDF nicht angegeben
- Arbeitssprache
- Im PDF nicht angegeben
Lernen und Betreuung
- Lernmöglichkeiten
- Im PDF nicht angegeben
- Angebotene Betreuung
- Im PDF nicht angegeben
Bewerbung und Kontakt
- Kontaktpersonen
- M. Sc. Charlotte Winkler · charlotte.winkler@iwb.tum.de
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- “M. Sc. Charlotte Winkler Machine Tools Department charlotte.winkler@iwb.tum.de” Seite 1 ↗
- M. Sc. Charlotte Winkler · charlotte.winkler@iwb.tum.de
- Bewerbung
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- Weitere Informationen
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