Dielektrische Elastomere werden aufgrund ihrer mechanischen Eigenschaften, ihrer sensorischen und aktorischen Eigenschaften oft als künstliche Muskeln bezeichnet. Im Vergleich zu den herkömmlichen hydraulischen und pneumatischen Aktoren zeigen Dielektrische-Elastomer-Aktoren (DEA) somit Vorteile bezüglich Reaktionsgeschwindigkeit, hoher Energiedichte und im Leichtbau. Für den Ensatz in verschiedensten Bereichen wie der Robotik sind allerdings effiziente Ansteuerungsmöglichkeiten notwendig.

Ziel dieser Arbeit ist es, durch Nutzung eines vorhandenen mechatronischen Systems in Kombination mit künstlichen Muskeln, Datensätze zu erzeugen, um diese für das Training eines künstlichen neuronalen Netzes (KNN) zu verwenden.

Die Arbeit beinhaltet folgende Schwerpunkte:

• Einarbeitung und Optimierung des vorhandenen mechatronischen Systems
• Integration eines künstlichen Muskels in den Demonstratoraufbau
• Optimierung der erzeugten Trainingsdatensätze für das KNN
• Training und Evaluation des neuronalen Netzes zur Ansteuerung des Demonstratoraufbaus in unterschiedlichen Belastungssituationen

Was Du mitbringen sollest:

• Selbstständige und motivierte Arbeitsweise
• Begeisterung für innovative Technologien
• Kreativität und gute Auffassungsgabe
• Grundkenntnisse in der Programmierung

Beginn:

ab sofort

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