Research Projects

Innovation through research: Here you will find information about our current research projects. The projects are funded by the federal government.

ViPrIA | Virtuelle Produktentwicklung mittels intelligenter Assistenzsysteme

Das Vorhaben ViPrIA ist ein vom BMBF gefördertes Projekt mit dem Ziel der Entwicklung von intelligenten, d.h. auf Künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning-Ansätzen (ML) basierenden Assistenzsystemen zur Unterstützung von Ingenieuren bei der simulationsbasierten, virtuellen Produktentwicklung. Mit Hilfe von intelligenten Assistenzfunktionen sollen Berechnungsingenieure im Entwicklungsprozess bei komplexen Entscheidungen unterstützt und von Routineaufgaben entlastet werden.

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ML@KaroProd | Maschinelles Lernen zur Prognose von Prozessparametern und Bauteilqualität in der automobilen Karosserieproduktion

Das Vorhaben ML@KaroProd ist ein vom BMBF gefördertes Projekt mit dem Ziel, Maschinelles Lernen für die Prognose von Prozessparametern und Bauteilqualität in der automobilen Karosserieproduktion einzusetzen. Gegenstand des Forschungsprojekts sind die Modellentwicklung und die Anwendung des Maschinellen Lernens (ML) zur Beschleunigung des Planungs- und Serienanlaufs bei der Karosseriefertigung.

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VAViD | Vergleichende Analyse von ingenieurrelevanten Mess- und Simulationsdaten

Das Vorhaben VAViD ist ein vom BMBF gefördertes Projekt mit dem Ziel der Erforschung von Big-Data-Technologien zum intelligenten Umgang mit großen und gleichzeitig heterogenen Datenmengen in ingenieurtechnischen Bereichen. Entwickelt werden sollen Kompressionstechnologien für einen effizienten Umgang mit zwei in der Industrie dominanten Datentypen: Daten von numerischen Simulationen sowie Messdaten von Sensoren. Die bereitgestellten Konzepte und Basiswerkzeuge sollen von Praxisanwendern aus dem Automobil- und Windenergiebereich sowie ferner aus den Bereichen Luftfahrt und Industrieanlagen implementiert werden.

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EEGO | Entwicklung von Softwaremethoden zur effizienten Ersatzmodell gestützten Optimierung für die Crashauslegung im Fahrzeugentwicklungsprozess

Das Vorhaben EEGO ist ein vom BMBF gefördertes Projekt mit dem Ziel der Erforschung und Entwicklung innovativer Softwaretools zur nachhaltigen Verbesserung der virtuellen Crashauslegung von Fahzeugkarosserien als zentraler Bestandteil des Fahrzeugentwicklungsprozesses. Durch die Verwendung von physikalischen und mathematischen Ersatzmodellen sollen die Antwortzeiten in der Strukturoptimierung reduziert und der Einsatz im Fahrzeugentwicklungsprozess realisiert werden.

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Carbon Concrete Composite | C³ - TISC3 und numerische Simulation

Das Teilvorhaben V4-11 Technisches Informationssystem TISC3 und numerische Simulation für Carbonbetontragwerke wird als Teil des C³-Verbundvorhabens vom BMBF unterstützt und gefördert. Zu den wesentlichen Zielen gehören die Weiterentwicklung des Technischen Informationssystems für C³ (TISC3) zu einem ganzheitlichen System, das Messdatenmanagement und Simulationsdatenmanagement verbindet, sowie die Forentwicklung der computerorientieren statistischen und dynamischen Berechnungen von Carbontragwerken.

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W-PostSDM | WebGL-Applikation zur effizienten 3D-Visualisierung unscharfer Simulationsergebnisse der virtuellen Fahrzeugentwicklung

Das Ziel des vom BMWi geförderten Projekts ist die Entwicklung eines Software-Produkts W-PostSDM, das im Umfeld des Simulationsdatenmanagements (SDM) zur effizienten Übertragung unscharfer Simulationsergebnisse von einem Rechenzentrum zur Client-Workstation und deren plattformunabhängige Visualisierung. Im Fokus stehen dabei insbesondere stark nichtlineare numerische Simulationen komplexer Modelle aus dem Bereich der Kurzzeitdynamik, etwa Crash-Simulationen auf Gesamtfahrzeug-Ebene.

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