Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV)

MA: Simulation von Degradationsphänomenen in Röntgenquelle und Röntgendetektor für Predictive Maintenance

MA: Simulation von Degradationsphänomenen in Röntgenquelle und Röntgendetektor für Predictive Maintenance

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Motivation

Predictive Maintenance nutzt mathematische Modelle, um vorherzusagen, wann eine Maschine defekt sein wird. Auf dieser Grundlage werden die Wartungsmaßnahmen optimiert, um Maschinenstillstände zu vermeiden und die erforderlichen Kosten und Zeiten zu reduzieren.

Die Röntgenfluoreszenzspektrometrie ist eine nicht invasive Materialanalysemethode zur Bestimmung der elementaren Zusammensetzung einer Probe. Jedes Spektrometer ist teuer. Röntgenkomponenten wie Quelle und Detektor gehen leicht kaputt und sind schwer zu überprüfen. Predictive Maintenance bringt daher massiven Nutzen für den Kunden.

Wir möchten Kenntnisse in Physik und Elektrotechnik kombinieren, um ein Simulationswerkzeug zu programmieren, das den gesamten Degradationsprozess der Komponenten und dessen Auswirkung auf messbare Daten (Strom, Spannung) simulieren könnte. Darauf aufbauend könnte eine Vorhersage getroffen werden.

 

Aufgaben

  • Forschung über das Prinzip der Röntgenquelle und des Detektors sowie der Röntgenfluoreszenzspektrometrie
  • Forschung zu physikalischen Phänomenen der Degradation
  • Programmierung eines Simulationswerkzeugs zur vollständigen Lebensdauersimulation von Röntgenkomponenten

 

Voraussetzungen

  • Student in Elektrotechnik, Optics and Photonics, Physik
  • Kenntnisse in einer Programmiersprache (z.B. Python)