Thesis topics

Studien-, Bachelor- oder Masterarbeit an der MFPA Weimar im Bereich Kunststoff 3D-Druck und Werkstoff-Charakterisierung

Wir suchen…

engagierte Studenten aus dem Bereich Bauingenieurwesen oder ähnliches

für experimentelle Arbeiten im Bereich Kunststoff-3D-Druck und experimenteller

Charakterisierung.

Eigenmotivation und die Bereitschaft selbständig zu arbeiten wird vorausgesetzt.

Wir bieten…

spannende Themen im Bereich Kunststoff-3D-Druck, Werkstoffwissenschaft und

Werkstoffprüfung sowie Sensorik. Kennenlernen und Einstieg gerne auch über HiWi-Stelle.


Interesse?

Info MFPA: Die Materialforschungs- und –prüfanstalt im Zentrum von Weimar ist eine außeruniversitäre Forschungseinrichtung und amtliche Materialprüfanstalt im Freistaat Thüringen. Forschungskompetenzen werden hierbei mit wirtschaftlichen Tätigkeiten bei der Prüfung, Überwachung und Zertifizierung von Werkstoffen, Bauteilen, Bauprodukten bis hin zu Bauwerken vereint. Weitere Info‘s hier www.mfpa.de.

Weitere Details / Kontakt: Andreas Kirchner, Dr.-Ing. Martin Ganß, Materialforschungs- und -prüfanstalt an der Bauhaus-Universität Weimar, Coudraystraße 9, 99423 Weimar, E-Mail: andreas.kirchner[at]mfpa.de, martin.ganss[at]mfpa.de

Experimentelle und analytische Untersuchungen zum viskoelastischen Verhalten von funktionalisierten Bindemittelsystemen an der MFPA Weimar

Grundlegende Aspekte der Arbeit

Mit der Verbreitung von Leichtbaustrategien, additiven Technologien und innovativen Mischbauweisen steigen die Anforderungen an Baustoffe erheblich. Neben Fragen der Wirtschaftlichkeit betrifft dies insbesondere die Dauerhaftigkeit, Nachhaltigkeit, Anwendungs- und Nutzungseigenschaften, aber auch zunehmend funktionelle Eigenschaften. Innovative und anwendungsspezifisch entwickelte Bindemittelsysteme bilden die Grundlage für moderne Baustoffe, die diesen Anforderungen gerecht werden können.

Im Rahmen eines vom TMWWDG-geförderten Projektes sollen die mechanischen Eigenschaften von funktionalisierten Bindemittelsystemen in Abhängigkeit von verschiedenen Umwelteinflüssen untersucht werden. Dafür stehen mit dynamisch-mechanischen Analysesystemen (DMA) innovative Untersuchungsmethoden bereit, die es erlauben, das mechanische Verhalten von kleinsten Prüfkörpern bei unterschiedlichen Temperaturen und Luftfeuchtigkeiten zu untersuchen. Die experimentellen Untersuchungen bilden die Grundlage für die computergestützte Beschreibung des Materialverhaltens auf Basis von Mehrskalenansätzen.

Arbeitsfelder

Auf Basis von vorgegebenen Rezepturen sollen umfassende experimentelle Untersuchungen zum viskoelastischen Materialverhalten von funktionalisierten Bindemittelsystemen durchgeführt werden. Die Versuche erfolgen selbstständig an Hochlast-DMA-Geräten. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf den Veränderungen der mechanischen Eigenschaften bei variablen Umgebungsbedingungen.

Neben den experimentellen Arbeiten bilden analytische Berechnungen einen Schwerpunkt der Arbeit. Mit Hilfe der experimentellen Daten soll untersucht werden, ob bestehende (mehrskalige) Modellansätze für die Vorhersage der mechanischen Eigenschaften von neuartigen Bindemittelsystemen verwendet werden können oder ob Anpassungen erforderlich sind.

Kontakt

Dr.-Ing. Luise Göbel (luise.goebel[at]mfpa.de)
Prof. Tom Lahmer (tom.lahmer[at]uni-weimar.de)

Geeignet als: Bachelor- / Studien- / Masterarbeit

Towards programmable engineering structures – stimuli-responsive materials in concrete structures

Research frame

Responses to external stimuli are an inherent phenomenon of living organisms. Inspired by nature, researchers have also developed smart materials that respond to stimuli, such as temperature, pH, light, magnetic field. These stimuli-responsive materials are able to change their properties significantly, enabling intelligent structures.

Actively controlling the behavior of concrete when required would also be a desirable property of engineering structures. Buildings with advanced self-healing abilities or self-leveling climate regulations would become feasible. Besides, the on-point modification of the rheological properties of concrete would open the door to an improved 3D printing technology in construction industry and even to the so-called 4D printing.


Different focuses
of students´ work may be considered:

  • Literature review about the application of stimuli-responsive materials in concrete structures

  • Preliminary experimental studies with a selection of stimuli-responsive materials in concrete

 Suitable as Bachelor´s thesis, Special project, Master´s thesis

Contact

Dr.-Ing. Luise Göbel (luise.goebel[at]mfpa.de)
Prof. Dr. Tom Lahmer (tom.lahmer[at]uni-weimar.de)

Entwicklung eines Versuchsaufbaus zur Bestimmung von Materialkennwerten durch dynamische Versuche (B.Sc.)

Während der letzten Jahre wurden am ISM in Zusammenarbeit mit der Materialforschungs- und Prüfanstalt (MFPA) Weimar zahlreiche Schwingungs- und Dämpfungsexperimente durchgeführt.

Im Fokus steht dabei die Ermittlung von Dämpfungskennwerten, wie der Material- und Fügestellendämpfung. Die durchgeführten Ausschwingversuche eignen sich zudem aber auch zur Identifikation von Werkstoffparametern, z.B. des E-Moduls.

Im Rahmen der geplanten Abschlussarbeit soll der bestehende Versuchsaufbau weiterentwickelt und professionalisiert werden, mit dem Ziel ein wirtschaftlich nutzbares experimentelles Setup zu konzipieren.

Neben Untersuchungen an unterschiedlichen Materialien und Werkstoffgeometrien sollen auch Experimente unter erhöhten Temperaturen und reduziertem Luftdruck einbezogen werden.

Die Abschlussarbeit soll neben einer Literaturrecherche eine Analyse bestehender Versuchsdaten beinhalten. Weiterhin soll ein generalisierter Versuchsaufbau entwickelt und die konstruktive Umsetzung geplant werden. Die einzelnen Arbeitsschritte können durch entsprechende experimentelle Tätigkeiten ergänzt werden.

Betreuung:

Honorarprofessor Dr.-Ing. Christian Guist

M.Sc. Christin Zacharias

Modellbasierte Systementwicklung - eine Methode zur Entwicklung komplexer technischer Systeme (M.Sc.)

Die modellbasierte Systementwicklung (engl. Model Based Systems Engineering) ist eine anerkannte Methode zur Entwicklung komplexer technischer Systeme. Diese Methode basiert auf folgenden Grundsätzen:

  • Jedes technische System lässt sich in weitere Systeme (Teilsysteme) zerlegen und ist selber ein Teilsystem eines übergeordneten Systems

  • Der Entwicklungsprozess lässt sich in die aufeinanderfolgenden Abschnitte
    Anforderungen – Funktionen – Konzepte – Prototypen einteilen.

  • In jedem dieser Abschnitte werden spezifische Modelle eingesetzt, die in der Lage sind miteinander zu interagieren und damit das zu entwickelnde System abbilden.

Wissenschaftliche Fragen:

  • Welche Methoden zur Entwicklung zukünftiger komplexer Systeme gibt es im Bauwesen?

  • Welche Gemeinsamkeiten bzw. Unterschiede gibt es zwischen den Methoden im Bauwesen und der o.g. modellbasierten Systementwicklung?

  • Können Vorteile aus der modellbasierten Systementwicklung im Bauwesen genutzt werden?

Betreuung:

Honorarprofessor Dr.-Ing. Christian Guist

M.Sc. Christin Zacharias

Micromechanics-based multiscale modeling for 3D concrete printing applications

During the past few years, additive manufacturing techniques for concrete have gained extensive attention. In particular, the extrusion-based 3D concrete printing exhibited a rapid development. Previous investigations are mostly based on experimental studies or even trial-and-error tests. A more profound understanding of the relationships between the process, the material parameters and the properties of the manufactured structure can be obtained by numerical modeling and simulation.

The material behavior of concrete can be described using multiscale models that incorporate microstructural information [1,2]. The application and extension of such models within the theme of 3D concrete printing is the scope of this project, which is part of the research project „Polymorphic uncertainty modeling of a 3D printing process of concrete“ (funded by the German Research Foundation (DFG)).
It is suitable as bachelor´s or master´s thesis as well as a special project.

Contact:

Literature:

[1] Göbel, L., Lahmer, T., Osburg A. (2017) „Uncertainty analysis in multiscale modeling of concrete based on continuum micromechanics“. European Journal of Mechanics – A/Solids, 65, 14-29, https://doi.org/10.1016/j.euromechsol.2017.02.008

[2] Bernard, O., Ulm, F.-J., Lemarchand, E. (2003) „A multiscale micromechanics-hydration model for the early-age elastic properties of cement-based materials.“ Cem. Concr. Res. 33 (9), 1293-1309, http://dx.doi.org/10.1016/S0008-8846(03)00039-5 

Moment-free Sensitivity Analysis of Engineering Models

Moment-free Sensitivity Analysis of Engineering Models

To assess the influence of model parameters on the model's response, means of sensitivity analysis are applied.

Most of these methods are based on the analysis of the variance.

In this work, techniques shall be studied, which consider the complete distribution of a system's output during a Monte Carlo Simulation. Results are to be compared with variance-based methods.

The choice of the application (engineering model) is according to the students suggestion.

Contact: Prof. Tom Lahmer (tom.lahmer@uni-weimar.de)

Application of the GUM for Uncertainty Quantification of Ambient Acceleration Measurements

The Guide to the Assessment of Uncertainties in Measurements (GUM) [1] provides the general concepts and guidelines for uncertainty description and quantification of measurements. These procedures should be applied, in order to develop a quality measure for acquired vibration acceleration signals.

Tasks

    • Study and summary of the relevant sections of the GUM
    • Implementation of the respective Type A and Type B uncertainty Models
    • Uncertainty propagation using Monte-Carlo Methods
    • Application to measured laboratory vibration signals

    Literature

    1. International Organization for Standardization (ISO). Guide to the Expression of Uncertainty
      in Measurement.
      Tech. rep. Geneva: ISO, Oct. 1, 2008.

    Suggested qualifications

      • "Signal Processing": good grade
      • "Stochastics for risk assessment": good grade
      • "Experimental Structural Dynamics": recommended
      • "Structural Dynamics": recommended
      • Intermediate Knowledge of MATLAB or Python

      Supervisors

      Identification of Damping Models from output-only Vibration Data

      The vibration of a mechanical system is governed by stiffness, mass and damping. The latter can be modeled as a viscous, hysteretic or other mechanism [3]. The forward solution of the system is to obtain the forced-vibration response of the system. The inverse solution is to identify system parameters from the system response (and forces) [1].

      Several methods for the identification of damping values from output-only data exist e.g. logarithmic decrement fitting, half-power bandwidth method, random decrement signatures and system-identification methods [2]. Most of them assume viscous damping, with some exceptions e.g. [4].

      In this thesis, a simple method for the identification of viscous and hysteretic damping should be developed and applied.

      Tasks

      • Literature study on damping identification
      • Implementation of a numerical solution for the forward problem for a single-mass oscilator with different damping models
      • Identification of viscous damping from taks 2
      • Identification of hysteretic damping from task 2
      • Identification of hysteretic damping from real measurements

      Literature

      1. Torsten Soderstrom and Petre Stoica. System Identification. Prentice Hall International Series in Systems and Control Engineering. July 1, 1989, p. 612.
      2. A. Kareem and K. Gurley. “Damping in structures: its evaluation and treatment of uncertainty”. In: Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics 59.2-3 (Mar. 1996), pp. 131–157.
      3. D. J. Ewins. Modal testing: theory, practice, and application. Vol. Mechanical engineering research studies. Research Studies Press, 2000.
      4. Anela Bajrić and Jan Høgsberg. “Estimation of hysteretic damping of structures by stochastic subspace identification”. In: Mechanical Systems and Signal Processing 105 (May 2018), pp. 36–50.

          Suggested qualifications   

          • "Signal Processing": good grade
          • "Structural Dynamics": good grade
          • "Stochastics for risk assessment": recommended
          • "Experimental Structural Dynamics": recommended
          • Intermediate Knowledge of MATLAB or Python

          Supervisors

          Uncertainty Quantification using Evidence Theory in a Simple System Identification Problem

          Uncertainties can be categorized as aleatoric (inherent stochastic effects) and/or epistemic (reducible, incomplete knowlegde) [4]. There exist a variety of theories for modeling these, among which are probability theory, possibility theory and evidence theory . Whereas the latter can model both aleatoric and epistemic uncertainties in a general way [3].

          System identification is concerned with building a mathematical model of a system from measurements of the system inputs and outputs [1]. The bias and variance of the identification however depends on information content of the data, which in turn depends on pre-processing and system parameters [2].


          In this thesis the uncertainties of important user selectable parameters and stochastic system parameters should be modeled using evidence theory. The propagation/quantification through the process of system identification shall be applied using e.g Monte Carlo Simulation. The procedure should be demonstrated in the identification problem of a simple 1-DOF oscillator using simulated system output signals.

          Tasks

          • Literature study on modeling and propagation/quantification of uncertainties
          • Literature study on system identification
          • Single-mass oscillator system identification
          • Modeling of uncertainties on parameters: sample rate, duration, noise level, excitation, etc.
          • Uncertainty quantification/propagation using Monte Carlo Simulations
          • Computation of Belief and Plausibility Functions on the identified system parameters

          Literature

          1. Torsten Soderstrom and Petre Stoica. System Identification. Prentice Hall International Series in Systems and Control Engineering. July 1, 1989, p. 612.
          2. Lennart Ljung. “Perspectives on System Identification”. In: IFAC Proceedings Volumes 41.2 (2008), pp. 7172–7184.
          3. Roland R. Yager and Liping Liu, eds. Classic Works of the Dempster-Shafer Theory of Belief Functions. Springer Berlin Heidelberg, 2008.
          4. Laura P Swiler, Thomas L Paez, and Randall L Mayes. “Epistemic uncertainty quantification tutorial”. In: Proceedings of the 27th International Modal Analysis Conference. 2009.

          Suggested qualifications

          • "Stochastics for risk assessment": good grade
          • "Signal Processing": good grade
          • "Structural Dynamics": exam passed
          • "Experimental Structural Dynamics": recommended
          • Intermediate Knowledge of MATLAB or Python

              Supervisors

              Application of Statistical Methods for Vibration-Based SHM

              Vibration-based SHM is based on the observation of the modal parameters of a structure [1].
              The identification of structural changes from identified modal parameters can be achieved
              using statistical/machine-learning methods, taking into account environmental influences  [2].

              In this thesis, statistical/machine-learning methods should be applied to existing identified
              modal parameters from 5 years of vibration monitoring data available from a broadcasting tower (see Figure below).

               Tasks

              • Literature study into vibration-based SHM
              • Implementation of two statistical/machine-learning method for detection of changes
              • Validation using Z24 bridge data
              • Application to tower monitoring data

              Literature

              1. Wei Fan and Pizhong Qiao. “Vibration-based Damage Identification Methods: A Review and Comparative Study”. In: Structural Health Monitoring: An International Journal 10.1 (Apr. 2010), pp. 83–111.
              2. Charles R. Farrar and Keith Worden. Structural Health Monitoring: A Machine Learning Perspective. John Wiley & Sons, Inc., Dec. 26, 2012. 654 pp.

                  Suggested qualifications

                  • "Stochastics for risk assessment": good grade
                  • "Structural Health Monitoring": exam passed
                  • "Structural Dynamics": recommended
                  • "Signal Processing": recommended
                  • "Experimental Structural Dynamics": recommended
                  • Intermediate Knowledge of MATLAB or Python

                      Supervisors

                      Figure: Modal and environmental parameters acquired at a telecommunication tower

                      Multi-Objective Optimization using Scalarization Methods (De/Eng)

                      Multi-Objective Optimization using Scalarization Methods (De/Eng)

                      Multi-objective optimization is used in various fields for very different engineering purposes. Next to the field of stochastic multi-optimization techniques, such as Genetic Algorithms or Particle Swarm Optimization, you can use scalarization methods such as the Weighted Sum or Epsilon-Constraint method to optimize several objectives of a problem. These methods are less vulnerable to stochastic randomness and can therefore be an interesting alternative to stochastic optimization.

                      The aim of the thesis would be to investigate a specific scalarization method for the application in structural engineering. After a first literature review the method will be applied, first using benchmark problems available in literature, then a structural optimization problem.

                      The application of the optimization method will be determined individually, as will the specifics of the thesis. As a reference you may refer to this thesis (https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:wim2-20191030-40106).

                      If you are interested in this topic, please contact natalie.von.butler[at]uni-weimar.de or tom.lahmer[at]uni-weimar.de

                      Development of software components for processing, recording and visualization of sensor data in C++/Qt (Eng/De)

                      An existing software solution, which enables the acquisition and storage of sensor data, is to be extended by essential components. These components are used, among other things, for the preprocessing of measurement data acquired via various sensor systems. Also the comprehensible storage of the data is of interest (e.g. by project management integrated in the software solution). In addition, functions and components are required that primarily enable the visualization of measurement data in an online measurement mode.

                      For the processing basic knowledge for programming under C/C++ with integration of the Qt-Framework is required. Software subcomponents and interfaces are already available as a basis for the first work steps.

                      If you are interested in this topic, please contact christian.walther[at]uni-weimar.de or tom-lahmer[at]uni-weimar.de.

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                      Eine bestehende Softwarelösung, welche die Erfassung und Speicherung von Sensordaten ermöglicht, soll um wesentliche Komponenten erweitert werden. Diese Komponenten dienen u.a. der Vorverarbeitung von Messdaten, die über verschiedene Sensorsysteme erfasst werden. Auch die nachvollziehbare Speicherung der Daten ist von Interesse (bspw. per in der Softwarelösung integriertem Projektmanagement). Zudem werden Funktionen und Komponenten verlangt, die vorrangig die Visualisierung der Messdaten in einem Online-Messmodus ermöglichen.

                      Für die Bearbeitung sind grundlegende Kenntnisse für die Programmierung unter C/C++ unter Einbindung des Qt-Frameworks erforderlich. Als Grundlage für die ersten Arbeitsschritte stehen bereits Software-Teilkomponenten und –Schnittstellen zur Verfügung.

                      Bei Interesse kontaktieren Sie bitte christian.walther[at]uni-weimar.de oder tom-lahmer[at]uni-weimar.de.