MaWis-KI
Lebensdauervorhersage von SAC+ Lotverbindungen durch materialwissenschaftlich gestützte KI-Modelle
Projektbeschreibung
- Vorhersage der Zuverl?ssigkeit von L?tstellen mit Machine Learning Ans?tzen
- Verbessertes Training von KI-Modellen durch materialwissenschaftliche und physikalische Kenntnisse, speziell Physically Informed Neural Networks
- Aufnahme eines gro?en Alterungsdatensatzes mit TTA, SAM, in-situ Spannungsmessungen für das Verst?ndnis der Alterung und das Training der Modelle
- Materialwissenschafltiche Untersuchung der Lote und Lotstellen durch Scherkriechversuche und Nanoindentierung bei verschiedenen Alterungen
Projektinformationen
| Aufgaben THI | Erstellung 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 2024欧洲杯开户_欧洲杯APP下载-投注|官网 Ingolstadt |
| Projekttr?ger | Bayerisches Verbundforschungsprogramm F?rderlinie "Digitalisierung", Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft |
| Laufzeit | 01.09.2021 bis 31.08.2024 |
Kontakt
Leiter des Fraunhofer Anwendungszentrums "Vernetzte Mobilit?t und Infrastruktur"; Forschungsprofessor für Aufbau- und Verbindungstechnik
Prof. Dr. Gordon Elger
Tel.: +49 841 9348-2840
Raum: A114
E-Mail: Gordon.Elger@thi.de
Prof. Dr. Gordon Elger
Tel.: +49 841 9348-2840
Raum: A114
E-Mail: Gordon.Elger@thi.de
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.
