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Hier findest Du einen kleinen Einblick in unsere Projekte mit verschiedenen Hochschulen:

RTWH Aachen 

Am Center for Wind Turbine Drives (CWD) und am Institut für Maschinenelemente (IMSE) werden Optimizer4D Messsysteme genutzt, um das tribologische Verhalten von Wälzlagern in Wechselwirkung mit Schmierstoffen und aufgeprägten Belastungen zu untersuchen.

Am Werkzeugmaschinenlabor untersuchen Wissenschaftler das Verhalten von Werkzeugen mit bestimmter und unbestimmter Schneide im Fertigungsprozess und leiten mit dem Optimizer4D Erkenntnisse unter anderem zur Verschleißerkennung, Schleifbrandentstehung und Härteverläufen her.

KIT Karlsruher Institut für Technologie

Mit dem Institut für Produktionstechnik (WBK) erforscht QASS gemeinsam den Einsatz von Körperschall im Bereich additiver Fertigung. Dazu hat QASS zusätzliche Sensoren in Form von Fotodioden zur qualitativen Bewertung der Laserwirkung integriert. Die anfallenden Rohdaten werden für maschinelle Lernmethoden zur Bewertung der Porenentstehung während eines Selective-Laser-Melting-Prozesses genutzt.

Ruhr Universität Bochum

Mit der RUB erarbeiten wir im Bereich Serienfertigung von Sinterbauteilen Lösungen zur Überwachung von Grünlingspresssen und Bauteilqualität. Dabei werden große Daten Mengen an Prozessdaten zu Cloud Speicher übertragen und zusammen maschinelle Lernmethoden mit der RUB entwickelt.

University of Southampton (UOS)

Zusammen mit der UOS haben wir in großen Forschungsprojekten das Verhalten von Getrieben in Kombination mit Schmierstoffen und das begleitende Auftreten elektrische Felder untersucht. Dazu haben wir Sensoren der UOS angeschlossen und die Rohdaten extrem zeitaufgelöst an die UOS übermittelt.

Frauenhofer Gesellschaft für Werkstoffmechanik (IWM)

In einem größeren Verbundprojekt hat QASS verschiedene Sensor- und Datenquellen in sein Messsysteme integriert. Ein Teilaspekt des Projekts ist die Berechnung von resultierenden Infrarotspektren aus theoretischen Reaktionen im Schmierstoff. Dies hilft der Risikobewertung von Großanlagen, wenn der in-situ Zustand mit dem Sollzustand verglichen wird. Dazu können industriell-taugliche In-line-Infrotspektrometer von Hydac benutzt werden.

Hochschule Kaiserslautern

An der Hochschule Kaiserslautern wird die Anwendung des Barkhausen-Rauschens intensiv untersucht. QASS hat seit 2016 das Verfahren als weiteren Sensor mit in sein Portfolio aufgenommen. Die stärksten Benefits liegen in der Spektraldatendarstellung des Barkhausen-Signals und den elektronischen Filtern in Kombination mit der Python Anwendung. So lässt sich eine sichere industrielle Stabilität erreichen.