Doktorand*in im Bereich der robotergeführten Feinbearbeitung mit Schwerpunkt auf Kantenpräparation und Simulation

Am Fachgebiet Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik arbeiten ca. 60 wissenschaftliche Mitarbeiter*innen unter der Leitung von Prof. Dr. h. c. Dr.- Ing. E. Uhlmann an innovativen Forschungsprojekten aus den Bereichen Fertigungstechnik, Produktionstechnik und Werkzeugmaschinen. Als eines der größten Institute der TU Berlin und eines der renommiertesten Forschungseinrichtungen im Bereich der Produktionstechnik in Deutschland stehen wir für Forschungsthemen am Puls der Zeit im Schulterschluss mit der Industrie. Hierfür können unsere Mitarbeiter*innen auf modernste Labore mit einer technischen Ausstattung auf höchstem Niveau zurückgreifen.

Angefangen bei steinzeitlichen Schneidkeilen trägt die Weiterentwicklung von Werkzeugen jeher zum technologischen Fortschritt der Menschheit bei. Durch steigende Anforderungen hinsichtlich Nachhaltigkeit und Produktivität ist auch heutzutage eine stetige Weiterentwicklung von Werkzeugsystemen erforderlich. So nimmt unter anderem die Präparation von Schneidkanten in der modernen Welt der industriellen Fertigung eine immer wichtigere Rolle bei der Herstellung von Werkzeugen für die Hochleistungszerspanung ein. Ein Verfahren, mit dem die komplexen Kantengeometrien von Zerspanwerkzeugen erzeugt werden können, stellt das robotergeführte Bürstspanen dar. Hierbei wird das Bürstwerkzeug von einem Industrieroboter entlang einer Werkstückkante geführt, um eine definierte Kantenrundung bei gleichzeitig hoher Oberflächengüte zu erzeugen. Aufgrund der komplexen Interaktion zwischen dem Werkzeug und dem Werkstück erfolgt die Auslegung von Bürstprozessen meist in einem iterativen trial-and-error Vorgehen, was zeit- und kostenaufwendig ist. Vor diesem Hintergrund soll im Rahmen eines öffentlich geförderten Projekts eine numerische Simulation des Bürstspanens entwickelt werden, mit welcher der Aufbau eines tiefgehenden Prozessverständnisses sowie die Möglichkeit zur simulationsbasierten Auslegung von Bürstprozessen geschaffen werden soll. Der Tätigkeitsbereich umfasst die folgenden Aspekte:

• Forschung auf dem Gebiet der Zerspanung mit geometrisch unbestimmter Schneide, insbesondere im Bereich robotergeführter Bearbeitungsverfahren
• Durchführung von technologischen Untersuchungen sowie Analyse von Wirkzusammenhängen unter Zuhilfenahme numerischer Simulationsverfahren
• Selbstständige Planung, Durchführung und Auswertung der Forschungsinhalte
• Mitarbeit in Lehre und Forschung des Fachgebiets
• Mitarbeit, Koordination und Organisation von Forschungsprojekten in enger Zusammenarbeit mit Industrieunternehmen, Forschungsvereinigungen und Partnern aus der Wissenschaft
• Präsentation von Forschungsergebnissen gegenüber Branchenvertreter*innen und Wissenschaftler*innen auf nationalen und internationalen Fachkonferenzen sowie Messen

Muss-Kriterien

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master) der Fachrichtung Maschinenbau oder verwandter Ingenieurwissenschaften
• Vertiefte Kenntnisse im Bereich Fertigungstechnik
• Ausgeprägte Bereitschaft zur Promotion

Kann-Kriterien

• Deutschkenntnisse mindestens auf Niveau C1 des Gemeinsamen Europäischen Referenzrahmen für Sprachen
• Kenntnisse im Bereich der spanenden Fertigungsverfahren, insbesondere der Fein- und Finishingtechnologien
• Erfahrungen mit einer Programmiersprache zur Datenverarbeitung und Prozessmodellierung, z. B. Python oder Matlab
• Erfahrungen im Bereich numerischer Simulationsverfahren, z. B. FEM, CFD, DEM
• Erste Erfahrungen im Umgang mit Werkzeugmaschinen und Industrierobotern
• Vorwissen im Bereich der statistischen Versuchsplanung und Erfahrungen im Projektmanagement
• Eigenständige, systematische und strukturierte Arbeitsweise
• Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

• Eine Vollzeitstelle als wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in mit Promotionsmöglichkeit
• Bezahlung nach TV-L 13
• Flexible Arbeitszeiten
• Hochaktuelle Forschung mit direktem Industriebezug
• Ein Arbeitsplatz im Herzen Berlins