Ing. Mihail Valchev

Entwicklung eines Assistenzsystems zur automatischen Erkennung von polierten Stellen mittels Bilderkennung mit Wärmebildkamera und TensorFlow 2, Integration in ROS2 und Ausführung auf Raspberry Pi 4 (20 - 40 Stunden/Monat)

Thema: Kamerabasierte automatische Erfassung der Koordinaten von manuell polierten Stellen an einem Bauteil in der Produktion Aufgaben: Entwicklung eines kamerabasierten Assistenzsystems zum Echtzeit-Werkzeugtracking, akustische Erkennung des Poliervorgangs und Übermittlung der Koordinaten an einem Roboter; ausführliche Erprobung und Durchführung einer Nutzerstudie.

Simulation und Programmierung von Szenarien zur Risikobeurteilung von industrieller Mensch-Roboter-Kollaboration mittels des Programmes CoppeliaSim und die Programmiersprache Lua

Design Transfer von Medizinprodukte: Erstmusterprüfungen von mechanischen Komponenten nach DIN ISO 13485 und FDA Regularien planen, durchführen und dokumentieren; Spezifikationsblätter von Kits erstellen.

Mechanische Entwicklung und Konstruktion im Bereich der Flüßigkeitschromatographen und Dissolution Testing: von fluidischer Komponenten, Spindeln und Schnellspanner Entwurf, Auslegung, Berechnung und fertigungsgerechtes Zeichnen Dokumentation und Betreuung der Teilen im PLM-System bis zur Serienreife proaktive Abstimmung und Koordination mit den anderen Abteilungen und Lieferanten Aufbauen von Prototypen und Versuchsvorrichtungen, Versuchen durchführen Interpretieren und Präsentieren von Ergebnissen

Hauptprojekte: höhenverstellbares, elektrisch angetriebenes Kühlregal; Dickenmesstisch für Gummiplatten; ausklappbarer Ablagetisch. Aufgaben: selbständig konzipieren, auslegen, konstruieren, Stücklisten und Zeichnungen ableiten, Angebote bei Lieferanten einholen und die Ergebnisse dokumentieren Ergebnis: der Dickenmesstisch ist gebaut und erfolgreich im Einsatz; das Ablagetisch ist vollständig entwickelt; die Konstruktion / das Konzept für das höhenverstellbare Kühlregal muss überarbeitet werden.

die Laborübungen an dem Extruder im kunststofftechnischen Labor durchführen (10 Stunden/Monat)

Manuelle Fertigkeiten der Metallbearbeitung: Feilen, Gewindeschneiden; spanende Fertigung mit Werkzeugmaschinen: Drehen, Fräsen, Schleifen, Sägen, Bohren; WIG-Schweißen.

Portierung eines künstlichen neuronalen Netzes von Matlab in TensorFlow 2 und Anpassung für Predictive Maintenance von Pumpen in Halbleiteranlagen.

Digitalisierung in der Produktentstehung

Weiterentwicklung des als Monocoque aufgebauten Chassis des Prototyp-Fahrzeugs der Hochschule Karlsruhe zur Teilnahme am Shell-Eco-Marathon. Mehrere parametrische Flächenmodelle erstellen, Strömungssimulationen zur Optimierung des vorhandenen Chassis durchführen, ein neues Chassis entwickeln und konstruieren. Die aerodynamische Verlustleistung des vorhandenen Chassis wurde von 95 W auf 50 W reduziert, ein neues Chassis mit einer Verlustleistung von 40 W wurde entwickelt. Siehe mein Portfolio.

Aufbau einer neuen Vorderachse mit Lenkung für das Prototyp-Fahrzeug unseres Hochschulteams, das am Shell Eco-Marathon teilnimmt. (Note: 1,0) Aufgaben: mehrere Bauteile konzipieren, auslegen, konstruieren, mittels FEM-Simulationen überprüfen und Stücklisten und fertigungsgerechten Zeichnungen ableiten; die Internetseite unseres Teams auf dem neuesten Stand halten. Ergebnis: Erfolgreicher Einsatz der Vorderachse am Wettbewerb im Jahr 2015 in Rotterdam – 15. Platz von 53 gemeldeten Teams.

Konstruktion