Wälzlagertechnik

Hier finden Sie Beschreibungen zu den einzelnen Forschungsthemen der Fachgruppe.
Für aktuelle Angebote zu einem der Themen aus dem Bereich wenden Sie sich bitte direkt an die zuständigen wissenschaftlichen Mitarbeiter*innen.

Wälzlagersimulation für Toleranzuntersuchungen und Datenverarbeitung mittels Machine Learning

Toleranzen von Wälzlagern beeinflussen Lagereigenschaften wie Reibung, Verschleiß und Geräuschentwicklung. Der Zusammenhang zwischen Toleranzen und den genannten Eigenschaften ist jedoch weitgehend unerforscht und kann durch Simulationen ermittelt werden.
Ziel ist die Entwicklung eines innovativen Ansatzes zur Berechnung von Lagereigenschaften unter Verwendung kommerzieller Simulationssoftware, wobei u.a. maschinelle Lernverfahren eingesetzt werden, um den Berechnungsaufwand zu reduzieren.

Erfordert Interesse an:

Maschinenelemente
Simulation/Programmierung
Machine Learning

Ansprechpartner:

Felix Pfister, M.Sc.

Vorhersagemodellierung elastohydrodynamisch geschmierter Kontakte

Tribologische Kontakte treten in einer Vielzahl von Bauteilen wie Wälzlagern, Zahnrädern oder Endoprothesen auf. Um verschleißbeständige Produkte zu entwickeln, ist die Kenntnis von im Kontakt auftretenden Schmierfilmparametern und Pressungen notwendig. Elastohydrodynamische (EHD) Simulationen und der ergänzende Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens ermöglichen eine schnelle und präzise Vorhersagemodellierung von Schmierungsbedingungen im Kontext von Maschinenelementen und Medizintechnik.

Erfordert Interesse an:

Tribologie
Simulation
Maschinelles Lernen

Ansprechpartner:

Klara Feile, M.Sc.