Generatives Design kann die frühe Exploration von Konstruktionslösungen stark beschleunigen. In der Praxis scheitern generierte Konzepte jedoch häufig an Fertigungsanforderungen, da konstruktives Erfahrungswissen nicht systematisch in den Generierungsprozess integriert wird.

Am Institut wurde hierfür SheetGen entwickelt – ein regelbasierter generativer Design-Algorithmus für Blechbiegeteile, der domänenspezifisches Konstruktionswissen direkt in den Generierungsprozess integriert. Fertigungsanforderungen werden dabei in verschiedenen Phasen des Algorithmus berücksichtigt (Pre-, In- und Post-Processing). Die generierten Lösungen können automatisch in eine CAD-Umgebung exportiert und weiter analysiert werden.

Aufgabe:

Ziel der Arbeit ist die Weiterentwicklung und Erweiterung des bestehenden SheetGen-Algorithmus. Mögliche Schwerpunkte sind beispielsweise:

• Erweiterung des Ansatzes von Einzelbauteilen auf Baugruppen

• Erweiterung der regelbasierten Wissensintegration

• Ausbau der CAD-Schnittstelle (z. B. Onshape)

• Integration von Simulations- oder Bewertungsmethoden (z. B. FEM oder Fertigungssimulation)

• Erweiterung der Visualisierung und Analyse generierter Designräume

Die genaue Ausrichtung der Arbeit kann je nach Interessen und Studienrichtung angepasst werden.

Profil:

• Interesse an generativen Methoden, CAD oder Simulation

• Programmierkenntnisse (z. B. Python) von Vorteil

• Studium im Bereich Maschinenbau, Mechatronik, Informatik oder vergleichbar

• Du arbeitest zielgerichtet, selbstständig und eigenverantwortlich