Branche: Elektroindustrie
Linie: Experte als Projektleiter
Thema: R&D, Machine Learning, Finite-Elemente-Methode (FEM)
Budget: 1,3 Mio. CHF
Mitarbeiter im Team: 5
Für die industrielle Applikation der selektiven Fragmentation oder Vorschwächung ist ein in-situ Monitoring wichtig. Bisher standen nur aufwändige Offline-Methoden zur Verfügung. Innerhalb eines KTI-Projekts mit der EMPA in Thun wurde eine Methode entworfen über die akustische Emission und mit Hilfe von maschinellem Lernen auf den Grad der Fragmentation nach jedem Puls schliessen zu können. Der Test mit einen Funktionsmuster hat die Eignung dieser Methode an künstlich erzeugten und realen Materialien bewiesen.
Vorgehen:
(1) Ausarbeitung des KIT-Programms mit dem Forschungspartner
(2) Erstellen des Pflichtenhefts
(3) Projektplanung (Funktion, Komponenten, Zeit, Budget)
(3) Teamzusammenstellung (interne Mitglieder)
(7) Ideengenerierung im Projektteam
(8) Bewertung der Ideen
(9) Durchführen von Simulation und Berechnungen als Fachexperte
(10) Projektleitung, Controlling von Funktion, Zeit und Budget
(11) Regelmässige Information des Managements
(12) Definition der Zwischen- und Abschlusstests
(12) Durchführung eines Projektreview mit allen Projektteilnehmern.
Physik, Statistik (allg.), Maschinelles Lernen, Mathematica, Risikomanagement, Wissensmanagement, Lastenheft / Pflichtenheft / Anforderungsspezifikation, Finite-Elemente-Methode (FEM), Technisches Testdesign
Ergebnis
Ein neues innovatives Verfahren ist entstanden um den Erfolg des Fragmentierungsprozesses live messen zu können. Das Ergebnis übertraf den Vorstellungen zum Anfang des Projekts. Das Konzept des maschinellen Lernens hat sich bei diesen Verfahren bewährt. Durch eine sehr geringe Anzahl von Trainingsdurchläufen konnte ein stabiles Aussageresultat erreicht werden. Das Verfahren wurde als Patent angemeldet (WO2017214738).
Dr. Reinhard Müller-Siebert
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