Projektbeschreibung

  • Vorhersage der Zuverlässigkeit von Lötstellen mit Machine Learning Ansätzen
  • Verbessertes Training von KI-Modellen durch materialwissenschaftliche und physikalische Kenntnisse, speziell Physically Informed Neural Networks
  • Aufnahme eines großen Alterungsdatensatzes mit TTA, SAM, in-situ Spannungsmessungen für das Verständnis der Alterung und das Training der Modelle 
  • Materialwissenschafltiche Untersuchung der Lote und Lotstellen durch Scherkriechversuche und Nanoindentierung bei verschiedenen Alterungen

 

Projektinformationen

Aufgaben THIErstellung des Datensatz (Alterung+Messungen), Entwicklung von KI-Modellen, FE-Simulation

Projektpartner

Conti Temic Microelectronics GmbH, XITASO GmbH IT & Software Solutions, mts Consulting & Engineering GmbH,  Technische Hochschule Ingolstadt
ProjektträgerBayerisches Verbundforschungsprogramm Förderlinie "Digitalisierung", Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft
Laufzeit01.09.2021 bis 31.08.2024

 

Kontakt

Leiter des Fraunhofer Anwendungszentrums "Vernetzte Mobilität und Infrastruktur"; Forschungsprofessor für Aufbau- und Verbindungstechnik
Prof. Dr. Gordon Elger
Tel.: +49 841 9348-2840
Raum: A114
E-Mail:

Offene Stellen

Bei Interesse an offenen Stellen für Studentische Arbeiten innerhalb der Forschungsgruppe, senden Sie bitte eine Mail mit Lebenslauf an assistenz-iimo-elger@thi.de.