Studentische Arbeiten und Jobs am match

Alle aufgeführten Ausschreibungen für Bachelor-, Studien- oder Masterarbeiten sind aktuell. Wenn Sie sich für ein Thema interessieren, schreiben Sie bitte an die entsprechende Kontaktperson. Wenn Sie ein Forschungsthema oder ein Projekt des match besonders anspricht, für das es keine Ausschreibung gibt, möchten wir Sie ermutigen, uns eine Initiativbewerbung zukommen zu lassen.

Schreiben Sie bitte dazu ein kurzes Anschreiben per Mail. Neben einer kleinen Selbstvorstellung nennen Sie bitte möglichst konkret, welches Forschungsfeld Sie interessiert und wie Sie auf das match aufmerksam geworden sind. Ihre Mail senden Sie bitte an die entsprechende Kontaktperson, die im jeweiligen Projekt angegeben ist. Im Zweifel können Sie ihre Bewerbung aber auch, unter Nennung des Forschungsthemas, an lehre@match.uni-hannover.de senden.

Greifsysteme sind essenziell für Roboter in der Industrie, um Objekte zu handhaben, zu bewegen und zu bearbeiten. Herkömmliche Greifsysteme basieren oft auf starren Regeln und vorprogrammierten Bewegungen. Moderne Greifsysteme sind jedoch zunehmend funktionsintegriert, das heißt, sie kombinieren mehrere Funktionen in einem System. So können sie nicht nur greifen, sondern auch Objekte erkennen oder Kräfte messen. Die Integration solcher Funktionen erfordert eine präzise Steuerung, die durch Machine Learning effizienter und effektiver gestaltet werden kann.

Das Ziel dieser Arbeit ist es, mit Hilfe von Machine Learning die Temperatur der zu handhabenden Objekte zu bestimmen, ohne direkten Sensorkontakt zum Objekt zu haben. Je nach Art der Arbeit werden die Inhalte und Arbeitspakete angepasst. Die Arbeitsinhalte können folgende Punkte beinhalten:

• Generierung von Trainingsdatensätzen (simulativ und/oder experimentell)
• Design des anzuwendenden Machine-Learning-Algorithmus
• Training und Validierung von Machine-Learning-Algorithmen

• Selbstständiges und strukturiertes Arbeiten 
• Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse

Im Rahmen des Sonderforschungsbereichs 871: „Regeneration komplexer Investitionsgüter“ werden Strategien entwickelt, lösbare Verbindungen, wie Schraubverbindungen so zu lösen, dass Bauteile nicht beschädigt werden. Gemeinsam mit unserem Kooperationspartner, der MTU Maintenance Hannover GmbH, werden am Beispiel von Flugzeugtriebwerken diese neuartigen Strategien erforscht und ausgearbeitet, um diese in der Realität auszutesten.

In dieser studentischen Arbeit sollen durch den Betrieb der Flugzeugtriebwerke beanspruchte und veränderte Schraubverbindungen analysiert und modelliert werden. Beispielsweise soll die in der Verbindung wirkenden Reibungseffekte genauer untersucht und erweitert werden durch die im Betrieb entstandenen Effekte. 

• Eigenständige & verantwortungsvolle Arbeitsweise

• Zuverlässigkeit

• Freude an wissenschaftlichen Fragestellungen

• Sehr gute Deutsch- / Englischkenntnisse in Wort & Schrift

Ziel der ausgeschriebenen Arbeit ist die Recherche und Entwicklung von Benchmarktests für Slicingalgorithmen in der additiven Fertigung im Bauwesen. Zunächste sollen dazu gängige Benchmarktest herkömmlicher AM-Verfahren recherchiert werden. Im weitern gilt es das Bauteilspektrum der additiven Fertigung im Bauwesen einzugränzen und zu erarbeiten. Nachfolgenden können gängige Benchmarktest hinsichtlich ihrer Tauglichkeit geprüft, erweitert oder verworfen werden.

• Selbstständiges und strukturiertes Arbeiten 
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Infos zum Forschungsprojekt:

Additive Manufacturing in Construction (AMC), TRR 277 - Additive Manufacturing in Construction (AMC) TRR277 (amc-trr277.de)

Um bestehenden Defiziten konventioneller Zuführtechnik hinsichtlich Zuführleistung, Zuverlässigkeit und Varientenflexibilität entgegenzuwirken, wurde am Institut für Montagetechnik und Robotik (match) eine bildbasierte Zuführlage entwickelt.Durch die Kombination von Bildverarbeitung mit aerodynamischer Ausrichtung kann die Flexibilität des Zuführsystems deutlich verbessert werden. Hierzu soll in dieser Arbeit ein Digitaler Zwilling des in der Zuführanlage verbauten Düsenmoduls erstellt werden und der austretende Luftstrom simuliert werden. 

Es ergeben sich folgende Arbeitspakete:

•Erstellen eines 3D-Modells der Düse mit Blender oder Autodesk.

•Importieren des Modells in einen Python-kompatiblen Strömungssimulator (z. B. Omniverse Flow oder Pyrosim), um den Luftstrom zu simulieren.

•Simulationen der Interaktion von Luftstrom und Bauteilen und Vergleich mit echter Düse.

•Vorkenntnisse im Umgang mit Python/Blender hilfreich

•B2+ English Sprachkenntnisse hilfreich

•Hohe Motivation und selbstständige Arbeitsweise

Die additive Fertigung im Bauwesen wird am MATCH mittels eines Substituierungsprozesses unter Einsatz von Bauschaum realisiert. Bisher wurde das Mischverhältnis des eingesetzten 2-Komponenten-Bauschaums fest eingestellt. Um das Verhalten von Erstarrungsbeschleunigern im Betondruck besser untersuchen zu können, sollen künftig die beiden Volumenströme getrennt voneinander gesteuert werden.

Zur Erweiterung des bestehenden Parametermodells ist eine Parameterstudie erforderlich, in der die Lagenhöhe und -breite in Abhängigkeit der Volumenströme systematisch erfasst und analysiert werden. Für die Einstellung weiterer Parameter – wie beispielsweise Vorschubgeschwindigkeit und Düsenabstand – steht ein Roboterarm zur Verfügung.

Aufgabenbereich:

• Anschluss des Endeffektors
• Roboterprogrammierung für die gezielte Applikation des Bauschaums
• Auswertung der Messdaten
• Erweiterung des bestehenden Parametermodells

• Selbstständiges und strukturiertes Arbeiten 
• Sehr gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse

Infos zum Forschungsprojekt:

Additive Manufacturing in Construction (AMC), TRR 277 - Additive Manufacturing in Construction (AMC) TRR277 (amc-trr277.de)

Das Lichtbogenauftragschweißen (engl Wire Arc Additive Manufacturing, kurz WAAM) ist ein additives
Fertigungsverfahren und zählt zu den am schnellsten wachsenden Technologien der letzten Jahre Im
Rahmen des Sonderforschungsbereichs/ Transregio 375 „Multifunktionale Hochleistungskomponenten aus
hybriden porösen Werkstoffen“Werkstoffen“(kurz HyPo sollen mithilfe des robotergestützten WAAM Verfahrens
Komponenten hergestellt werden, welche durch modellbasierte Bahnplanung und Regelung der
Prozessparameter die gewünschten Materialeigenschaften aufweisen.

Ziel dieser Arbeit ist eine vereinfachte Modellierung der Schweißraupengeometrie Mithilfe dieses Modells
soll es möglich sein, Abstände zwischen den einzelnen Bahnen und die Geschwindigkeit der Schweißdüse
optimal einstellen zu können Des Weiteren soll die Vereinfachung dazu beitragen, Optimierungsalgorithmen
effizient einbinden zu können.

Die Arbeit umfasst unter anderem:

• Recherche zu bestehenden Modellierungsansätze und Identifikation möglicher Stärken und Schwächen
• Entwicklung und Implementierung eines Schweißraupenmodells in Matlab Python oder C++
• Validierung des Modells anhand von Geometriedaten aus der Literatur

Weiterführende Infos zum Forschungsprojekt sind unter www trrhypo de zu finden

• Selbstständiges und strukturiertes Arbeiten
• Geometrisches Verständnis
• Kenntnisse im Umgang mit Matlab , Python oder

Das Lichtbogenauftragschweißen (engl.: Wire + Arc Additive Manufacturing, kurz WAAM) ist ein additives Fertigungsverfahren und zählt zu den am schnellsten wachsenden Technologien der letzten Jahre. Im Rahmen des Sonderforschungsbereichs/Transregio 375 „Multifunktionale Hochleistungskomponenten aus hybriden porösen Werkstoffen“ (kurz HyPo) sollen mithilfe des robotergestützten WAAM-Verfahrens Komponenten hergestellt werden, welche durch modellbasierte Bahnplanung und Regelung der Prozessparameter die gewünschten Materialeigenschaften aufweisen.

Ziel dieser Arbeit ist die Umsetzung eines oder mehrerer Bahnplanungsalgorithmen. Hierbei soll die Bahnbreite anpassbar sein, wobei zwischen lokaler Änderung und globalem Initialwert unterschieden wird. Mithilfe der veränderlichen Breite soll danach ein Optimierungsalgorithmus entworfen werden.

Die Arbeit umfasst unter anderem:

• Literaturrecherche zu Bahnplanungsalgorithmen für WAAM
• Implementierung eines Bahnplaners
• Durchführung einer übergeordneten Optimierung der Bahnbreite
• Evaluierung der Algorithmen

Weiterführende Infos zum Forschungsprojekt sind unter www.trrhypo.de zu finden.

• Selbstständiges und strukturiertes Arbeiten

• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse

• Kenntnisse im Umgang mit Matlab, Python oder C++

Im Rahmen des durch die DFG geförderten Schwerpunktprogramms „Soft Material Robotic Systems“ (SPP2100) werden vom match anwendungsnahe Forschungprojekte im Bereich der Soft Robotics durchgeführt.

In dieser Arbeit soll ein Sensorkonzept entwickelt werden, welches EMG-Messungen und Dehnungsmesswerte aufnehmen kann. Die dafür nötigen EMG-Elektroden und der Dehnungsmesssensor sollen dabei aus dem gleichen Material (bspw. Graphen) gefertigt und in einer weichen Matrix (bspw. Silikon) eingebettet sein. Der Sensor soll so in der Lage sein, die Muskelaktivität und die Muskeldehnung zu messen. Ein solcher Sensor hat viele Anwendungen, beispielsweise in der Rehabilitation oder der Trainingsüberwachung beim Sport. Zu den Aufgaben gehört neben einer umfangreichen Literaturrecherche die Entwicklung von Konzepten fürden Sensor und entsprechende Herstellungsverfahren. Ein besonderes Augenmerk liegt hierbei auf dem Herstellungsprozess und den verwendeten Materialien. Das vielversprechendste Sensorkonzept soll nach Möglichkeit hergestellt und validiert werden.

Eine selbstständige und strukturierte Arbeitsweise sowie Spaß am wissenschaftlichen und besonders auch praktischen Arbeiten sind hierbei Voraussetzung.

• Selbstständiges und strukturiertes Arbeiten
• Handwerkliches Geschick
• Grundlegende Kenntnisse in Materialwissenschaften
• Sehr gute Deutschkenntnisse

Infos zum Forschungsprojekt:

https://www.spp2100.de/

Alle aufgeführten Ausschreibungen für HiWi-Jobs sind aktuell. Wenn Sie sich für ein Thema interessieren, schreiben Sie bitte an die entsprechende Kontaktperson. Wenn Sie ein Forschungsthema oder ein Projekt des match besonders anspricht, für das es keine Ausschreibung gibt, möchten wir Sie ermutigen, uns eine Initiativbewerbung zukommen zu lassen.

Schreiben Sie bitte dazu ein kurzes Anschreiben. Neben einer Selbstvorstellung geben Sie darin eine konkrete Vorstellung davon, wie eine studentische Arbeit thematisch in etwa aussehen könnte. Ihre Bewerbung senden Sie bitte an die entsprechende Kontaktperson, die im jeweiligen Projekt angegeben ist. Im Zweifel können Sie ihre Bewerbung aber auch, unter Nennung des Forschungsthemas, an lehre@match.uni-hannover.de senden.

Im Rahmen des Forschungsbau SCALE beschäftigt sich das match mit der kooperativen Handhabung von Objekten mit Formationen mobiler Roboter. Hierfür sind verschiedene hardwarenahe Arbeiten an mehreren mobilen Robotern erforderlich.

Aufgaben:

• Pflege des bestehenden Codes
• Pflege des GitHub Repositories
• Einrichten von Linux Systemen und Netzwerken
• Implementierung neuer Funktionen auf den mobilen Robotern des Instituts
• Weitere kleine Aufgaben je nach Situation und Vorlieben

Zur Unterstützung dieser Tätigkeiten wird eine studentische Hilfskraft im Umfang von 20-30 Stunden pro Monat gesucht. Es wird eine langfristige Besetzung der Stelle angestrebt.

Kontakt: Recker@match.uni-hannover.de

• Pflicht: Programmiererfahrung in C++ und oder Python

• Erwünscht: Erfahrungen im Umgang mit GitHub

• Optional: Erfahrungen bei der Einrichtung von Linux Systemen

• Pflicht: Erfahrungen im Umgang mit ROS

• Pflicht: Sprachkenntnisse "fließend" oder besser in deutsch und englisch

Der technologische Fortschritt der letzten Jahrzehnte sowie die Forschung im Bereich KI, eröffnen neue Perspektiven für die Automatisierung und Optimierung technischer Systeme mithilfe von maschinellem Lernen. Um den Studierenden der Masterstudiengänge Maschinenbau, Produktion und Logistik und Mechatronik die praxis- und anwendungsnahe Implementierung von Ansätzen des maschinellen Lernens näher zu bringen bietet das match seit dem WiSe 2021/2022 das Masterlabor „Maschinelles Lernen in der Produktionstechnik“ an. Explizit fokussiert sich das Labor auf den Bereich „Computer Vision“ und „Object Detection“.

Für die Betreuung des Labors, sowie für weitere interessante Aufgaben rund um die Veranstaltung benötige ich eine motivierte und selbstständige studentische Hilfskraft (min. 3 Monate à 30 h).

Hauptaufgaben:

• Betreuung der Veranstaltung (10 Termine à 8h über das Semester verteilt; Oktober - Januar):
  Durchführen von Vortestats, Beaufsichtigung der Gruppenarbeit, Unterstützen der Gruppen bei der Programmierung.
• Anpassen/Modifizieren/Erweitern des Python-Programmcodes zur Klassifizierung mittels Neuronaler Netze
• Einbringen und Umsetzung neuer Ideen für die Zukunft des Labors
• Anpassen/Optimieren der Programmiertutorials und -vorlagen

Weitere mögliche Aufgaben:

• Einrichten des Tensorboard Profilers und optimieren des Trainingsablaufs in Tensorflow
• Optimierung und Restrukturierung der Steuerungssoftware in Python
• Setup eines Ubuntu Systems als alternativen Steuerungsrechner
• Entwicklung neuer Lehrkonzepte zur Methodik des maschinellen Lernens

• Arbeitsbeginn August/September; wenn möglich Einarbeitungsphase im Juli
• Python Grundkenntnisse  
  (können auch in einer intensiven Einarbeitungsphase erlernt werden)
• Grundlagenwissen zu Neuronalen Netzen
  (können auch in einer intensiven Einarbeitungsphase erlernt werden)
• Programmierung Neuronaler Netze in Tensorflow
  (können auch in einer intensiven Einarbeitungsphase erlernt werden)
• Gute Deutschkenntnisse sind vorausgesetzt, da eine deutsche Lehrveranstaltung betreut werden soll
• Motivation neue Dinge zu erlernen

Falls du Interesse hast, meldet euch bei mir per E-Mail oder schaut in meinem Büro vorbei.
Kontakt:

Für die Betreuung der Vorlesung Robotergestützte Montageprozesse suchen wir ab sofort eine studentische Hilfskraft (ca. 30 Arbeitsstunden pro Monat - flexibel einteilbar)! Ihr wärt Teil unseres jungen Teams am match mit vielen Veranstaltungen und Vorteilen für unsere Studis. Nach einer ausführlichen Einarbeitungsphase zählen zu den Aufgaben unter anderem:

Hauptaufgaben:

• Betreuung der Veranstaltung (16 Termine über das Semester verteilt; SoSe und WiSe):
  Beaufsichtigung der Gruppenarbeit und unterstützen der Gruppen bei der Programmierung
• Einbringen und Umsetzung neuer Ideen für die Zukunft der Vorlesung
• Anpassen/Optimieren der Programmiertutorials und -vorlagen
• Unterstützung bei der Prüfungsdurchführung
• Umbau und Erweiterung der Anlage um bspw. eine Kamera inklsuive KI Bildverarbeitung

Solltet ihr Interesse haben, aber noch nicht sicher wissen, ob der Job etwas für euch wäre meldet euch gerne bei mir!

• Arbeitsbeginn möglich ab sofort
• Motivation neue Dinge zu erlernen
• Offene und kommunikative Art

Falls du Interesse hast, meldet euch bei mir per E-Mail oder schaut in meinem Büro vorbei.
Kontakt:

Im Rahmen des durch die DFG geförderten Sonderforschungsbereichs „Sauerstofffreie Produktion“ (SFB 1368) werden vom match Grundlagen-untersuchungen im Bereich der klebstoffbasierten Montageprozesse in sauerstofffreier Atmosphäre durchgeführt. Wir suchen engagierte Unterstützung, insbesondere bei der Durchführung von Klebversuchen und der anschließenden Analyse.

Aufgabenbereich:

• Probenvorbereitung und die Durchführung der Klebversuche
• Kontaktwinkelanalyse und Zugprüfversuche sowie Aufbereitung und Auswertung von Messdaten
• Aufbau von Versuchs- und Prüfständen
• (Konstruktions- und) Handwerksarbeiten

Wir freuen uns darauf, eine studentische Hilfskraft – gerne auch aus Fachbereichen außerhalb des Maschinenbaus (Chemie, Nanotechnologie etc.) – in unserem Team willkommen zu heißen. Eine langfristige Zusammenarbeit ist für uns wünschenswert. Wenn du Interesse hast, Teil dieses spannenden Projekts zu werden, freuen wir uns auf deine Bewerbung!

• Spaß an praktischen Arbeiten
• Selbstständiges und strukturiertes Arbeiten
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Looking for a flexible job while you study? Join our team!
Are you passionate about robotics and eager to learn something innovative? This is your chance to contribute to the development of soft actuators inspired by origami.

Learn, grow, and be part of a forward-thinking technology project!

Ready to take on the challenge? 🚀

Main tasks:

• Carry out parameterized soft pneumatic actuator designs
• Tests
• Documentation of procedures

Other possible tasks:

• Manufacturing
• Other small tasks depending on the situation.

• On-site work

• Proactive, responsible, motivated to learn new things, problem solving

• Experience with SolidWorks (CAD software)

• Desired: Experience in FEM simulations (ABAQUS software)

• Communication skills such as English, German and/or Spanish

   

If you are interested, please contact me by email.