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

In der modernen Fertigungsindustrie, insbesondere im Bereich der Mensch-Roboter-Kollaboration, spielt die präzise und robuste 6D-Posenbestimmung eine entscheidende Rolle für flexible Automatisierungslösungen.

Das Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung eines umfassenden Datensatzes, der für Benchmarking- und Evaluationszwecke der 6D-Posenbestimmung verwendet werden kann. Dieser Datensatz soll eine Kombination aus bestehenden Datensätzen für Greif-Benchmarks und Posenbestimmung-Benchmarks darstellen, jedoch mit 3D-druckbaren Objekten und angepasst an die spezifischen Anforderungen industrieller Anwendungen.

Die Arbeit umfasst unter anderem:

• Die Recherche bestehender Datensätze und die Identifizierung von Forschungslücken in Bezug auf die Vielfalt und Eigenschaften der Datensätze
• Die Definition relevanter Werkstückparameter und -eigenschaften, die im Datensatz abgebildet werden müssen
• Die konstruktive Entwicklung von mindestens 20 entsprechenden CAD-Modellen
• Die 3D-Druckbarkeit der Modelle soll praktisch validiert und ggf. optimiert werden

• Selbstständiges und strukturiertes Arbeiten
• Umgang mit CAD-Software
• Kenntnisse im 3D-Druck

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)

Im Rahmen des durch die DFG geförderten Sonderforschungsbereichs „Sauerstofffreie Produktion“ (SFB 1368) werden vom match Grundlagenuntersuchungen im Bereich der klebstoffbasierten Montageprozesse in sauerstofffreier Atmosphäre durchgeführt.

In dieser Arbeit sollen Untersuchungen zum Einfluss der Oxidschicht von Metallsubstraten auf die elektrische Leitfähigkeit einer Klebverbindung durchgeführt werden. Zu den Aufgaben gehört neben einer umfangreichen Literaturrecherche die Entwicklung und Inbetriebnahme einer geeigneten Versuchsumgebung. Ein besonderes Augenmerk liegt hierbei auf einer potentiellen Teilautomatisierung des Klebprozesses zur Sicherstellung reproduzierbarer Ergebnisse. Anschließend erfolgt eine strukturierte Versuchsplanung, -durchführung sowie die anschließende Analyse der Ergebnisse.

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

• Selbstständiges und strukturiertes Arbeiten 
• Sehr gute Deutschkenntnisse

Infos zum Forschungsprojekt:

https://www.sfb1368.uni-hannover.de/de/der-sfb

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

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

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.

We are looking for a motivated and creative student assistant (HiWi) to support an ongoing research project in the area of soft robotics. The focus of this position is hands-on work in the lab, including conducting experiments and assisting in the development and construction of a prototype.

Your tasks:

• Conduct laboratory experiments related to the performance and behavior of soft actuators.

• Assist in the design and construction of a prototype system using soft actuator technologies.

• Support documentation of experimental results and the development process.

Requirements:

• Experience with CAD software (SolidWorks proficiency is preferred).

• Creativity and a problem-solving mindset, particularly in design and prototyping.

• Good English communication skills.

What we offer:

• A dynamic and innovative research environment.

• The opportunity to gain hands-on experience in soft robotics technology and prototyping.

• Flexible working hours that can accommodate your academic schedule.

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:

Im Rahmen des TRR 375 (HyPo) untersucht das match modellbasierte Bahnplanungs- und Regelungsalgorithmen für die robotergestützte additive Fertigung mittels Lichtbogenauftragsschweißen (Wire Arc Additive Manufacturing – WAAM). Hierfür soll ein modularer Versuchstand aufgebaut, in Betrieb genommen sowie gepflegt werden, wobei vielseitige Aufgaben von Hardware über Steuerungstechnik bis Software anfallen.

Zur Unterstützung wird eine studentische Hilfskraft im Umfang von 30-50 Stunden pro Monat gesucht. Es wird eine langfristige Besetzung der Stelle angestrebt.

Aufgaben:

• Konstruktion und Montage eines Endeffektors
• Inbetriebnahme von Sensorik und eines Schweißgeräts
• Pflege und Anpassung des Versuchsstands
• Durchführung von Tests

Weitere mögliche Aufgaben:

• Programmierung in ROS2
• Entwicklung von Bahnplanungsalgorithmen

Pflicht:

• Arbeitsbeginn ab Februar/März
• Selbstständige und engagierte Arbeitsweise
• Kenntnisse in Konstruktion und CAD-Software
• Sprachkenntnisse "fließend" oder besser in Deutsch und Englisch

Erwünscht/Optional:

• Erfahrung im Bereich Embedded Systems, Steuerungstechnik, Bussysteme, etc.
• Programmiererfahrung in C++ und oder Python
• Erfahrungen im Umgang mit ROS(2)
• Erfahrungen im Schweißen

Falls du Interesse hast, melde dich bei mir per E-Mail oder schau in meinem Büro vorbei.
Kontakt:

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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
• FEM Simulations of the same designs
• Documentation of procedures

Other possible tasks:

• Construction of experiment table
• Manufacture
• Other small tasks depending on the situation.

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

• Desired/mandatory: 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.