Bereits während des Studiums entwickelte ich ein Interesse an den Methoden des maschinellen Lernens und versuchte das Wissen in die Materialentwicklung zu integrieren. So entwickelte ich in meiner Abschlussarbeit ein Neuronales Netz, welches die thermische Degradation von Kunststoffen anhand von FTIR Messungen klassifizieren und die resultierenden mechanischen Eigenschaften als Regression bestimmen kann.

Für die Analyse von komplexen Bauteilen forsche ich nun im Rahmen meiner Promotion an der Auswertung von Schwingungsdaten mit maschinellem Lernen in dem Projekt “I3VAM Vibro-akustische Modulation”. Hier soll durch die Auswertung von modulierten Schwingungen die Schadensentwicklung im Bauteil prognostiziert werden.

Forschungsthemen

  • Structural Health Monitoring
  • Machine Learning
  • Vibro - Acustic Modulation
  • Predictive Maintenance
  • Deep Learning
  • Composite Materials
  • Lightweight Design

Vita

  • Wissenschaftlicher Mitarbeiter, 2019 - heute

    TUHH Institut für Kunststoffe und Verbundwerkstoffe

  • Masterstudent, Produktentwicklung, Werkstoffe, Produktion, 2017 - 2019

    TU Hamburg

  • Bachelorstudent, Produktentwicklung, Werkstoffe, Produktion, 2012 - 2017

    TU Hamburg