Home | Impressum | KIT

Classified Ads

Category overview > Bachelor- und Masterarbeiten
Ad index
11/19/2019  (16  Views )
Entwicklung einer Firmware für drahtlose Sensorknoten



11/17/2019  (21  Views )
Masterarbeit am Fraunhofer ICT, Pfinztal im Bereich Polymer Engineering

Thema:

Charakterisierung der Lasteinleitung in komplexe automatisiert gewickelte Endlosfaserverstärkungen für thermoplastische Strukturbauteile bei dynamischer Belastung

 

Art der Arbeit:

Masterarbeit

 

Motivation:

Innovative Leichtbaulösungen auf Kunststoffbasis haben in den letzten Jahren zu ökonomisch und ökologisch effizienteren Automobilen geführt. In Kombination mit Verstärkungsfasern kann das mechanische Eigenschaftsniveau von Kunststoffen beträchtlich erhöht werden. Ein gezielter Einsatz von Verstärkungsfasern in den hochbelasteten Bereichen eines Bauteils, kann dabei sowohl Gewicht als auch Kosten sparen. Gewickelte Endlosfaserstrukturen basierend auf Hybrid-Rovings bilden hierfür eine ideale Voraussetzung auch dreidimensionale Verstärkungsskelette für hochbelastete Strukturbauteile für den Einsatz im Automobilbereich zu realisieren. Zur wirtschaftlichen Herstellung der gewickelten Endlosfasereinleger in Verbindung mit dem großserienfähigen Spritzgussprozess ist eine hohe Prozessautomatisierung notwendig. Die Endlosfasereinleger werden daher bei der 3D Skelett Wickeltechnologie (3DSW) automatisiert mit einem 6-Achs Industrieroboter gewickelt.

 

Arbeitsinhalte:

  • Einarbeitung in die Thematik der 3D Skelett Wickeltechnik (3DSW) und in die derzeitige Verarbeitungs- und Technologiesituation
  • Entwicklung eines geeigneten Prüfverfahrens zur Untersuchung der Krafteinleitung in gewickelte Endlosfaserstrukturen mit geradem und schrägem Kraftangriff bei dynamischer Belastung
  • Mechanische Charakterisierung einfacher Schlaufenstrukturen mit unterschiedlichen Lasteinleitungselementen (Inserts)
  • Übertragung der Erkenntnisse auf ein strukturelles Spritzgießbauteil
  • Mechanische Charakterisierung und Bewertung der untersuchten Lasteinleitungselemente bei dynamischer Belastung anhand eines strukturellen Spritzgießbauteils mit dreidimensionaler Endlosfaserstruktur

 

Voraussetzungen:

  • Interesse und Begeisterung für Leichtbaustrukturen aus Faserverbundwerkstoff
  • Selbstständigkeit, Eigeninitiative und strukturierte Arbeitsweise

 

Fachrichtung:

Maschinenbau, Materialwissenschaften oder verwandte Disziplinen

 

Beginn:

sofort

 

Standort:

Anstellung und Arbeitsplatz am Fraunhofer ICT in Pfinztal

 

Kontakt:

Björn Beck

Tel.: 0721/4640-593

E-Mail: bjoern.beck@ict.fraunhofer.de



11/17/2019  (19  Views )
Bachelor-/ Masterarbeit am Fraunhofer ICT, Pfinztal im Bereich Polymer Engineering

Thema:

Entwicklung von Gestaltungsrichtlinien für die 3D Skelett Wickeltechnik (3DSW) am Beispiel eines strukturellen Spritzgießbauteils mit dreidimensionaler Endlosfaserstruktur

 

Art der Arbeit:

Bachelor-/ Masterarbeit

 

Motivation:

Innovative Leichtbaulösungen auf Kunststoffbasis haben in den letzten Jahren zu ökonomisch und ökologisch effizienteren Automobilen geführt. In Kombination mit Verstärkungsfasern kann das mechanische Eigenschaftsniveau von Kunststoffen beträchtlich erhöht werden. Ein gezielter Einsatz von Verstärkungsfasern in den hochbelasteten Bereichen eines Bauteils, kann dabei sowohl Gewicht als auch Kosten sparen. Gewickelte Endlosfaserstrukturen basierend auf Hybrid-Rovings bilden hierfür eine ideale Voraussetzung auch dreidimensionale Verstärkungsskelette für hochbelastete Strukturbauteile für den Einsatz im Automobilbereich zu realisieren. Zur wirtschaftlichen Herstellung der gewickelten Endlosfasereinleger in Verbindung mit dem großserienfähigen Spritzgussprozess ist eine hohe Prozessautomatisierung notwendig. Die Endlosfasereinleger werden daher bei der 3D Skelett Wickeltechnologie (3DSW) automatisiert mit einem 6-Achs Industrieroboter gewickelt.

 

Arbeitsinhalte:

  • Einarbeitung in die Thematik der 3D Skelett Wickeltechnik (3DSW) und in die derzeitige Verarbeitungs- und Technologiesituation
  • Bestimmung der Prozessgrenzen für den automatisierten 3D Wickelprozess bei bestmöglicher Faserimprägnierung
  • Ableitung von Gestaltungsrichtlinien für die 3D Skelett Wickeltechnik anhand von theoretischen Betrachtungen und experimentell durchgeführten 3D Wickelversuchen
  • Erarbeitung einer Wirtschaftlichkeitsbetrachtung des 3DSW Gesamtprozesses unter Berücksichtigung der Erkenntnisse der abgeleiteten Gestaltungsrichtlinien

 

Voraussetzungen:

  • Interesse und Begeisterung für Leichtbaustrukturen aus Faserverbundwerkstoff
  • Selbstständigkeit, Eigeninitiative und strukturierte Arbeitsweise

 

Fachrichtung:

Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen, Materialwissenschaften oder verwandte Disziplinen

 

Beginn:

sofort

 

Standort:

Anstellung und Arbeitsplatz am Fraunhofer ICT in Pfinztal

 

Kontakt:

Björn Beck

Tel.: 0721/4640-593

E-Mail: bjoern.beck@ict.fraunhofer.de

 



10/30/2019  (25  Views )
Prototypische Entwicklung eines effizienten Ausschleusesystems für optische Sortierer



10/30/2019  (19  Views )
Gas Transmission Network Modelling – Sector-coupling in Highly Renewable Energy Systems

Fulfilling the Paris climate accords means reaching net-zero carbon dioxide emissions by mid-century. To find the most cost-effective pathways to achieve these targets, researchers build optimisation models of the energy system. Future energy networks will become increasingly tightly coupled: gas will be generated from renewable electricity and fed into the gas network for heating, power production, and transport fuels. Such sector-coupling is desirable because flexibility can be shared across sectors. Under-utilised existing gas network assets may – due to a reduced use of fossil natural gas –  provide storage capacity for renewable gas, serve as alternative means of transporting renewable energy, and facilitate energy imports from outside Europe. In this project, you will investigate the future role of gas networks in a European-scale decarbonised energy system.

Objectives:

Survey the literature on gas network modelling and governing equations.

Investigate storage potentials, constraints on gas composition, and more.

Retrieve grid data on transmission routes and capacities from official sources.

Build and integrate the European gas transmission network model into an open-source model of the European energy system (PyPSA-Eur).

Personal Qualifications:
We are looking for motivated students interested in energy systems, data processing and numerical optimisation. Basic knowledge in these topics is desirable, as well as experience with object-oriented programming. The project will be in Python.

Energy System Modelling Group:
We are a young, international and friendly research group that is committed to preventing catastrophic global warming. We look forward to working with you!

Literature:
doi.org/10.1016/j.apenergy.2013.08.071 
doi.org/10.1007/s11067-011-9160-0   
https://www.gas.scigrid.de/ 



10/23/2019  (18  Views )
Synchronization-Free Target Tracking with Software-Defined Radio



10/23/2019  (15  Views )
Sound Source Localization with Multiple Models



10/21/2019  (16  Views )
Study on the Application of Graph Algorithms and Social Network Analysis for Serious Gaming (DE/EN)

https://www.iosb.fraunhofer.de/servlet/is/103267/

(Deutsch oder Englisch)

 

Master thesis on learning analytics with graph algorithms for serious gaming. The research question is: how to apply graph algorithms to serious games and standardized usage data to explore learning analytics insights, and to analyse usage patterns with social network analysis strategies.
The application domain of this applied research work is aerial image exploitation for which the Fraunhofer IOSB is developing intelligent assistance systems, one being an adaptive serious game. Key aspects of this work are the integration of a prototype to collect usage data, a technical study on graph algorithms and an evaluation with real usage data.

 

Key Aspects & Challenges

  • Aplication of social network analysis methods and graph algorithms (from e.g. Neo4j) to serious games learning analytics.
  • Integration  of  a  running  prototype  application  including  the  serious  game ”Lost Earth” from the Fraunhofer IOSB.
  • Collection of usage data to evaluate graph algorithms application, starting with synthetic data for the conceptual verification, later with real user interaction data for an evaluation study.
  • Discussion of advantages and limitations of the approach.
  • Usage  of  modern  e-learning  interoperability  standards  and  methodologies, e.g., Experience API (xAPI) and use of ”E-Learning A.I.” (ELAI).

 

Approach

  • Conducting a systematic literature research on the current state of the art in science and technology.
  • Formal conceptualization and realization of an integrated prototype application which includes the serious game, graph database and analytics dashboard.
  • Generation of synthetic usage data (from Lost Earth or ElaiSim usage data generator) and storage in Learning Record Store (LRS) and Neo4j database.
  • Conducting a technical study on the application of relevant graph algorithms to the collected usage data. Relevant algorithms comprise social network analysis methods, e.g., detection of important users or learning objects with centrality or neighborhood graph algorithms.
  • Discussing the advantages and limitations of the approach. Clearly stating the benefits of the gaming/learning analytics for the various user roles, i.e., for the user/learner and for the teacher/tutor.
  • Conducting a study with real users playing the game to verify the approach with real usage data. Discussion of the results.

 

Requirements

  • Interest and motivation.
  • Computer science with knowledge in graph structures and optimally graph algorithms.
  • Best: knowledge of xAPI, triple structures, graph databases like Neo4j, social network analysis.

 

Contact

see https://www.iosb.fraunhofer.de/servlet/is/103267/



10/21/2019  (16  Views )
Masterarbeit im Bereich Kognitive Systeme für intelligente Benutzermodelle

https://www.iosb.fraunhofer.de/servlet/is/103035/

 

Wir suchen ab sofort Verstärkung für unser Team, das sich mit der Anwendung von Künstlicher Intelligenz für intelligente Assistenzsysteme beschäftigt, mit speziellem Fokus auf E-Learning Systeme, digitale Lernspiele (Serious Games) und Computersimulatoren.

Am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB machen wir aus neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen technische Innovationen und wollen so unseren Beitrag dazu leisten, die Zukunft zu gestalten. Nur zehn Minuten Fußweg vom Campus Süd des KIT entfernt, wartet Ihre Chance, Teil unserer renommierten Forschungseinrichtung zu werden.

 

Inhalt

Diese Masterarbeit behandelt das Thema der "intelligenten Benutzermodelle", also die Benutzermodellierung kombiniert mit Verfahren der kognitiven Modellierung aus den Kognitionswissenschaften. Es gibt dazu bereits Vorarbeiten aus einer anderen Masterarbeit, auf der aufgebaut werden kann. Die mit Python und PyMC3 entwickelten KI-Modelle sollen in die Anwendung für unsere digitalen Lernspiele gebracht und anhand von kleinen Nutzerstudien untersucht werden.

Keywords

Assistenzsysteme; Kognitive Systeme; Benutzermodellierung; Serious Games

 

 

Anforderungen

  • Student der Informatik oder vergleichbare Fachrichtung; Besuch der Vorlesung "Kognitive Systeme" (KogSys).
  • Gute Kenntnisse in Python und gängiger PyPi Bibliotheken, idealerweise Kenntnisse zu scikit-learn oder PyMC3.
  • Im besten Fall haben Sie bereits Erfahrungen mit den Game Engines Unity oder Unreal gesammelt.
  • Sie habe Spaß daran, sich in neue Themengebiete einzuarbeiten und eigene Ideen einzubringen.

 

Ihre Aufgabe

Sie entwickeln den Prototyp eines kognitiven Benutzermodells mit PyMC3 weiter, so dass Sie es auf unser Serious Game anwenden können.

Sie untersuchen, wie sich dieses Modell mit Spiele-Nutzungsdaten (synthetisch und real) verhält.


Unser Angebot

  • Hohes Maß an Eigenverantwortung und die Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen und umzusetzen.
  • Die Schwerpunkte der Arbeit können nach Ihrer Qualifikation und Neigung abgesprochen werden.
  • Betreuung Ihrer Studien-, Diplom-, Bachelor- oder Masterarbeit.
  • Einen spannenden Einblick in die anwendungsorientierte Forschung der Fraunhofer-Gesellschaft
  • Die professorale Betreeung kann selbstständig vorgeschlagen oder vom Fraunhofer IOSB gestellt werden, z.B. KIT Lehrstuhl IES.

 

https://www.iosb.fraunhofer.de/servlet/is/103035/



10/21/2019  (16  Views )
Graph-Algorithmen und Machine Learning für Learning Analytics

https://www.iosb.fraunhofer.de/servlet/is/101063/

 

Motivation & Problemstellung

Adaptive E-Learning Assistenzsysteme unterstützen bei der Erreichung von Lernzielen. Dazu müssen aus beobachteten Benutzerinteraktionsdaten die richtigen Schlussfolgerungen gezogen werden, bspw. wann und wie ein adaptives Lernsystem eingreifen soll. 

Die Fragestellung ist, wie E-Learning Trackingdaten mittels Algorithmen der Graphentheorie analysiert werden können, um Informationen für Benutzerprofile und für adaptive Assistenzsysteme zu gewinnen. Beispielsweise müssen Informationen zu ähnlichen Benutzern bzw. ähnlichem Benutzerverhalten in den Daten gefunden werden (“andere Nutzer haben auch…”), oder welche Lerneinheiten oder Lerner zentrale Rollen einnehmen (“Influencer”), oder welche  (Lern-)Pfade häufig oder nur selten genutzt werden. Empfehlungssysteme nutzen diese Informationen, um kontextbezogene Hilfestellungen anzubieten oder die Lernsysteme bzw. -inhalte nutzerbezogen anzupassen.

Aufgabe

Die Untersuchungen dieser Arbeit betreffen die Analyse von Beobachtungsdaten mittels Graph-Algorithmen moderner Graph-Datenbanken (Bsp. Neo4j). Es soll systematisch untersucht werden welche Algorithmen sich speziell im E-Learning Kontext eignen, welche Fragestellungen beantwortet werden können, und welche Vor- und Nachteile sich ergeben.

Durch die Abbildung von Beobachtungsdaten auf Triple-Strukturen wie bei den sozialen Netzwerken (Bsp. “Eva Mustermann bearbeitet Lerneinheit Pythagoras”) können existierende Ansätze von sozialen Netzwerken auf das E-Learning übertragen werden. Wegen dieser strukturellen Datenähnlichkeit sollen auch Mehrwerte durch die Vermischung von E-Learning und anderer Assistenzsysteme aufgezeigt werden.

Die Verifikation der Ansätze sowie die Datenmodellierung und -charakterisierung erfolgen anhand von existierenden E-Learning Anwendungen, speziell aus dem Kontext digitaler Lernspiele.

Voraussetzungen

  • Studium: Informatik oder vergleichbares Studium
  • Kenntnisse zur Graphentheorie und Graph-Datenbanken (Neo4j) wünschenswert.

 

Information & Betreuung

Dipl.-Inf. Alexander Streicher, alexander.streicher@iosb.fraunhofer.de, Fraunhofer IOSB, Karlsruhe

 

https://www.iosb.fraunhofer.de/servlet/is/101063/



   1   2  3  4   5   6  ...