Seit????????? 04/2022?? Doktorand , Mercedes-Benz AG und Universit?t Augsburg

02/2020 - 02/2022 ? Master-Studium Applied Information and Data Science (M. Sc.), Hochschule Luzern
09/2016 - 02/2020?? Bachelor-Studium Wirtschaftsingenieurwesen (B. Eng.), Hochschule Aalen
?

Das Widerstandspunktschwei?en (WPS) ist das dominante Fügeverfahren im automobilen Rohbau. Das Verfahren wird üblicherweise für das Fügen von Stahl verwendet und optimiert. Mit der Einführung des Leichtbaus werden zunehmend Aluminiumlegierungen gefügt. Durch die ver?nderten Werkstoffeigenschaften müssen das Prozessverst?ndnis und die Qualit?tsvorhersage neu entwickelt werden.

Ein Ansatz dazu ist zugrunde liegende Gleichungen mit Machine Learning Algorithmen zu bestimmen, welche das WPS beschreiben. Hierzu werden experimentelle Signalverlaufs-, Prozess- und Materialdaten als ann?hernde Abbildung der Realit?t benutzt und für das Prozessverst?ndnis und die Qualit?tsvorhersage des WPS verarbeitet.