Angebote für Abschlussarbeiten und Lehrprojekte

Auch wenn nachstehend keine Themen aufgelistet sind, heißt es nicht, dass es aus dem Institut keine Angebote gibt! Bei Interesse an Themenstellungen aus unseren Bereichen sprechen Sie einfach die Mitarbeitenden direkt an.

Nachhaltige Rechen- und Energiesysteme auf dem Campus

Schematische Funktionsweise der intelligenten Aufgabenverteilung

Hintergrund

Im Projekt PRO-LAB wird untersucht, wie rechenintensive KI-Anwendungen ressourcenschonend und energieeffizient betrieben werden können. Dafür werden verschiedene Datenquellen des Campus vernetzt, z. B. elektrische Verbräuche, Photovoltaik-Erzeugung, Wärme- und Kältesysteme, Gebäudedaten, Raumklima, CO₂-Konzentrationen sowie Wetterdaten und Prognosen.

Ziel ist es, Modelle und Algorithmen zu entwickeln, mit denen Rechenaufgaben – insbesondere das Training von KI-Modellen – intelligent geplant und auf unterschiedliche Hardware verteilt werden können. So sollen rechenintensive Aufgaben bevorzugt dann ausgeführt werden, wenn ausreichend erneuerbare Energie verfügbar ist oder die energetischen Randbedingungen besonders günstig sind.

Für Studierende aus Systems Engineering, Maschinenbau und Verfahrenstechnik, Energietechnik-nahen Ingenieurwissenschaften oder verwandten Studiengängen ergeben sich vielfältige Möglichkeiten für Bachelor- und Masterarbeiten an der Schnittstelle von Energiesystemen, Datenanalyse, Modellierung, Automatisierung und KI.

Mögliche Themenbereiche

Je nach Interesse und Studiengang können Arbeiten u. a. in folgenden Bereichen durchgeführt werden:

Modellierung und Analyse von Energieflüssen im Rechenzentrum
Entwicklung von Prognosemodellen für PV-Erzeugung, Lastgänge oder Gebäudebetrieb
Untersuchung energieeffizienter Aufgabenverteilungen für KI-Cluster und Server
Entwicklung von Optimierungsansätzen für „grünes“ KI-Training
Auswertung heterogener Messdaten aus Energie-, Gebäude- und Wettersystemen
Aufbau von Simulationsmodellen für gekoppelte Energie- und Rechensysteme
Entwicklung von Dashboards oder Auswertetools zur Visualisierung von Energie- und Betriebsdaten
Bewertung von Energieeffizienzmaßnahmen und Nachhaltigkeitskennzahlen
Schnittstellen zwischen Gebäudetechnik, Energiemanagement und IT-Infrastruktur

Aufgabenbeschreibung

Die konkrete Aufgabenstellung wird individuell abgestimmt und kann z. B. folgende Teilaufgaben umfassen:

Literaturrecherche und Einarbeitung in den Stand der Technik
Aufbereitung, Analyse und Bewertung von Mess- und Betriebsdaten
Modellbildung, Simulation oder Optimierung technischer Systeme
Entwicklung und Test von Algorithmen oder Auswerteskripten, z. B. in Python
Dokumentation und Interpretation der Ergebnisse

Voraussetzungen

selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
Interesse an Energieeffizienz, Nachhaltigkeit, KI oder Systemmodellierung
Grundkenntnisse in Python, Datenanalyse oder Simulation wünschenswert
Motivation zur Arbeit an interdisziplinären Fragestellungen zwischen Maschinenbau, Systems Engineering und Informatik

M.Eng. Marcel Wiechmann
+49 421 218-64864
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Prüfstand zur Ablage von Pultrusionsplanken

Hintergrund

Die Hersteller von Windenergieanlagen (WEA) stehen vor der Herausforderung, in Zukunft immer schneller und spezifischer auf die Anforderungen der weltweiten Märkte reagieren zu müssen, um wettbewerbsfähige WEA anbieten zu können. Dies erfordert eine hohe Variantenvielfalt mit individuell anpassbaren Eigenschaften. Die Variantenvielfalt führt jedoch insbesondere im Bereich der WEA-Rotoren zu sehr hohen Kosten. Daher ist es notwendig, neue Methoden zur Verbesserung der Auslegungs- und Konstruktionspraxis zu entwickeln. Das BIK unterstützt diese hochintegrierten Entwurfs- und Auslegungsverfahren durch den Einsatz numerischer Simulationstechniken, welche durch Versuchsstände validiert werden sollen. Dabei werden CFK-Pultrudate abgelegt und anschließend mit einem 3D-Scanner (EinScan Pro HD) vermessen. Ziel der Arbeit ist es, diesen Prüfstand in Betrieb zu nehmen.

Aufgabenbeschreibung

Folgende Teilaufgaben zu bearbeiten:

Anpassung des Prüfstands für den Einsatz eines 3D-Scanners (Konstruktion mit Inventor und Fertigung mittels 3D-Drucker)
Planung und Durchführung von Versuchen
Anpassung der vorhandenen Auswerteskripte in Python
Dokumentation der Ergebnisse