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Projektplenum: 04-M07-FP-2411 Python-based FEM analysis of additive manufactured components - Details

Projektplenum: 04-M07-FP-2411 Python-based FEM analysis of additive manufactured components - Details

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General information

Course name Projektplenum: 04-M07-FP-2411 Python-based FEM analysis of additive manufactured components
Subtitle
Course number 04-M07-FP-2411
Semester WiSe 2024/2025 - SoSe 2025
Current number of participants 1
expected number of participants 4
Home institute Produktionstechnik
Courses type Projektplenum in category Teaching
Type/Form Forschungsprojekt
Englischsprachige Veranstaltung Nein
ECTS points 12

Rooms and times

Comment/Description

Anmeldung im Stud.IP bis: 18.10.2024
Projektauftakt am: 22.10.2024
max. Gruppengröße: 4
Ansprechperson: Christoph Leupold (christoph.leupold@uni-bremen.de)
Daniel Weerts (daniel.weerts@uni-bremen.de)

Für die Optimierung von Bauteilen, die mittels Fused Deposition Modeling (FDM) hergestellt werden, bietet die Finite-Elemente-Methode (FEM) die Möglichkeit, verfahrensspezifische Auslegungen zu verbessern. Dieses Projekt zielt darauf ab, mithilfe von Python-basierten Softwarepaketen eine FEM-Analyse für additiv gefertigte Bauteile durchzuführen und zu bewerten. Die Nutzung von Open-Source-Projekten ermöglicht es, die Analysen individuell auf den Anwendungsfall anzupassen und die Ergebnisse direkt zur Optimierung der Bauteile, beispielsweise mittels Künstlicher Intelligenz (KI), zu verwenden. Damit können auch aktuelle Fragestellungen wie die Optimierung der Materialverteilung bei Multimaterialbauteilen adressiert werden.

Die Aufgabenstellung umfasst nach einer einführenden Literaturrecherche das gemeinsame Kennenlernen der Python-Bibliotheken sowie möglicherweise eine Einführung in die additive Fertigung. Im weiteren Verlauf des Projekts sollen durch mechanische Tests von selbst gedruckten Probekörpern Materialparameter ermittelt und für weitere Simulationen verwendet werden. Der Abschluss bildet die Evaluation der Methode an einem weiteren Bauteil.

Voraussetzungen für die Teilnahme an dem Projekt sind:
- Interesse an der Fragestellung
- Fortgeschrittene Python Kenntnisse
- Strukturierte Arbeitsweise

Registration mode

After enrolment, participants will manually be selected.

Potential participants are given additional information before enroling to the course.