Doktorand/in (w/m/d) im Bereich PVD – KI-/ML-unterstützte Verschleißprognose

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) – Greybox-Modellierung: CNN-basierte Verschleißanalyse und Kopplung mit FEM- und deterministischen Ansätzen

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Lehrstuhl für Oberflächentechnik im Maschinenbau

Unser Profil

Das Institut für Oberflächentechnik im Maschinenbau ist führend auf den Gebieten der PVD (Physical Vapour Deposition)-Technologie, dem Thermischen Spritzen, dem Hart- und Auftraglöten sowie der Modellierung und Simulation dieser Prozesse im Bereich der Grundlagenforschung und der angewandten Forschung in Kooperation mit Industriepartnern.

Am Institut für Oberflächentechnik werden werkstoffwissenschaftliche Grundlagen erarbeitet und in angewandte Werkstofftechnologien von der Projektidee über komplette Systemlösungen bis hin zur Nullserienfertigung umgesetzt. Hierbei kommen modernste Produktions- und Versuchsanlagen und eine Vielzahl von Analysemöglichkeiten im Bereich der Werkstoff- und Prozesscharakterisierung zum Einsatz. Für die Durchführung der Simulationen verfügt das Institut sowohl über gängige und spezielle Simulationstools als auch über eine moderne Rechnerinfrastruktur.

Die F&E-Gruppe PVD-Werkzeuge des Instituts für Oberflächentechnik beschäftigt sich innerhalb der Themenfelder Ur- und Umformung sowie Zerspanung mit der Auslegung, Entwicklung und Abscheidung neuartiger oxidischer und nitridischer PVD-Schichtsysteme auf Werkzeugen sowie der Entwicklung und Verbesserung der PVD-Prozesse.

Ein aktueller Forschungsschwerpunkt ist die gezielte Kombination von deterministischen und datengetriebenen Ansätzen zur Modellierung des Verschleißverhaltens beschichteter Zerspanwerkzeuge. Hierzu werden Whitebox-Modelle (deterministisch) und Blackbox-Modelle (datengetrieben) zu einem Greybox-Modell zusammengeführt. Hierdurch können Limitierungen der Einzelansätze überwunden werden. Die Erforschung dieser Modellierung lässt Prognosegenauigkeiten erwarten, die mit aktuell eingesetzten Modellierungen nicht abgebildet werden können.

Ihr Profil

• Hochmotivierte und flexible Hochschulabsolvent/innen (Master oder vergleichbar) aus den Bereichen der Ingenieurwissenschaften ggf. mit werkstofftechnischen Kenntnissen und der Werkstofftechnikwissenschaften
• Kenntnisse/Interessen im Bereich des maschinellen Lernens und der Bildanalyse
• Hohes Maß an Selbstständigkeit und Eigeninitiative
• Teamfähigkeit, Kommunikationsstärke und Organisationstalent
• Beherrschung der deutschen und englischen Sprache in Wort und Schrift

Ihre Aufgaben

Zu Ihren Aufgaben zählt die eigenständige, systematische und zielorientierte Projektbetreuung von öffentlich und industriell geförderten Forschungsprojekten mit hoher Eigenverantwortung. Unter Nutzung unseres vielseitigen Anlagenparks mit Anlagentechnik im Industriemaßstab und modernster Analysemethoden beschäftigen Sie sich mit der Erarbeitung wissenschaftlicher Grundlagen und anwendungsbezogener Problemlösungen in enger Vernetzung mit industriellen Projektpartnern. Im Rahmen des Forschungsschwerpunkts zur deterministischen Modellierung und datengetriebenen Ansätzen sind Ihre Aufgaben:

• Herstellung von Beschichtungen
• Analyse der initialen und temperaturabhängigen mechanischen Schichteigenschaften
• Analyse des tribologischen Verhaltens
• Analyse des Verschleißverhaltens mit den Methoden Oberflächenanalytik
• Implementierung der Methoden des maschinellen Lernens zur Bildverarbeitung (z.B. Convolutional Neural Networks) bei der Verschleißanalyse
• Aufbau und Validierung eines Greybox-Modells zur Vorhersage Lebensdauer PVD-beschichteter Werkzeuge

 

Die Forschungsergebnisse stellen Sie auf nationalen und internationalen Konferenzen und sowie Seminaren und Tagungen vor und vertreten das Institut für Oberflächentechnik in Fachgremien und Arbeitskreisen. Im Rahmen der Lehre sind Sie in die Vorlesungs- und Übungsbetreuung eingebunden.

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf 2 Jahre.
Eine befristete Weiterbeschäftigung auf insgesamt mindestens 3 Jahre mit dem Ziel der Promotion ist vorgesehen.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Über uns

Die RWTH ist als familiengerechte Hochschule zertifiziert.
Die RWTH bietet im Rahmen eines Universitären Gesundheitsmanagements eine Vielzahl von Gesundheits-, Beratungs- und Präventionsangeboten (z. B. Hochschulsport) an. Für Tarifbeschäftigte und Beamtinnen und Beamte besteht ein umfangreiches Weiterbildungsangebot und die Möglichkeit, ein Jobticket zu erwerben.
Die Stellenausschreibung richtet sich an alle Geschlechter.
Wir wollen an der RWTH Aachen University besonders die Karrieren von Frauen fördern und freuen uns daher über Bewerberinnen.
Frauen werden bei gleicher Eignung, Befähigung und fachlicher Leistung bevorzugt berücksichtigt, sofern sie in der Organisationseinheit unterrepräsentiert sind und sofern nicht in der Person eines Mitbewerbers liegende Gründe überwiegen.
Bewerbungen geeigneter schwerbehinderter Menschen sind ausdrücklich erwünscht.
Im Sinne der Gleichbehandlung bitten wir Sie, auf ein Bewerbungsfoto zu verzichten.
Informationen zur Erhebung personenbezogener Daten nach Artikeln 13 und 14 Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) finden Sie unter https://www.rwth-aachen.de/dsgvo-information-bewerbung.

Bewerbung

Nummer:	V000004717
Frist:	04.06.2023
Postalisch:	RWTH Aachen University Lehrstuhl für Oberflächentechnik im Maschinenbau Dr. Christian Kalscheuer Kackertstr. 15 52072 Aachen
E-Mail:	E-Mail schreiben Bitte beachten Sie, dass Gefährdungen der Vertraulichkeit und der unbefugte Zugriff Dritter bei einer Kommunikation per unverschlüsselter E-Mail nicht ausgeschlossen werden können.