Die Verbindung zwischen Modell, Mikro-/Nanostruktur und messtechnischer Charakterisierung mittels unterschiedlicher Technologien liefert ein konsistentes Bild von Materialeigenschaften, Maßhaltigkeit, Strukturtreue und Oberfläche eines Substrates. Eine automatisierte und korrelative Betrachtung von Proben soll durch eine Art von „Google Maps®“ für Proben erfolgen.

In der "Karten"-Darstellung wird mit der Maus durch das 3D-Modell der Probe navigiert. Die Position wird dabei relativ zu den äußeren Bezügen des Objekts oder relativ zu einem vordefinierten Nullpunkt angezeigt. Das zugrundeliegende Modell kann ein CAD-Satz oder ein gerendertes 3D-Volumen aus einer vorgeschalteten Messung mit geringerer Auflösung oder einem anderen Messverfahren sein.

In einem zweiten Schritt wird eine Messung an ausgewählten Stellen in der "Karten"-Ansicht ausgelöst. Mit genügend Messpunkten lässt sich der ideale 3D-Körper aus den CAD-Daten mit einer aus den realen Messdaten erzeugten Textur ergänzen und so ein realistisches multiskaliges Bild generieren. Dies geschieht eine definierte Anzahl von Messpunkten und anschließende Interpolation oder vollständige Erfassung der Probe mit einer geeigneten Methode, z. B. Magnet Resonance Imaging MRI. Dies entspricht dann der "Satelliten"-Darstellung bei „Google Maps®“ und gibt den realitätsnächsten Zustand der Probe wieder.

Für die Analyse und die Erstellung verschiedener Overlays oder Ebenen aus den Ergebnissen mehrerer Messgeräte und unterschiedlicher Messmethoden werden entsprechende Software-Strukturen genutzt, die auf geometrischen Bezügen in der 3D-Repräsentation beruhen und einen Referenzpunkt als Bezug aller Methoden nutzen. Die erhaltenen Daten sollen miteinander verknüpft und in einem Electronic Lab Notebook (ELN) sowie einem "Repository" gespeichert werden. Auf Basis der so gewonnenen Messdaten soll unter Einbeziehung weiterer Materialinformationen das Verhalten neuer Materialien bei den angewandten Strukturierungsmethoden im Mikro-/Nano-Bereich vorhergesagt sowie neue Materialien gezielt entwickelt werden.

Tätigkeitsbeschreibung

Sie wählen bei gleichzeitiger Literaturrecherche zunächst geeignete Proben und Messmethoden aus, um einen Grundstock an Informationen für eine aufzubauende automatisierte Umgebung zu erhalten. In Zusammenarbeit mit den Betreuern und z. B. der KNMFi soll ein mögliches ELN-System ausgewählt werden. Der Informationsgrundstock soll katalogisiert und als Datenbasis im gewählten ELN eingebracht werden, so dass ein Repository entsteht. Zu den Informationen gehören auch 3D-Modelle, entweder aus CAD-Daten oder Simulationen.

Auf Basis dieses Grundstocks soll durch Erweiterung bestehender Software ein Kartenmodell der vorgewählten Proben und Messmethoden erstellt werden. Dieses Kartenmodell wird anhand der bekannten Daten sowie weiterer Proben und Messmethoden optimiert. Anschließend soll das Kartenmodell die Overlay-Methode implementieren, mit deren Hilfe die aus verschiedenen Messmethoden gewonnen Informationen zusammengefasst und sowohl grafisch als auch in Datenstrukturen dargestellt werden können. Dies muss wiederum im ELN und Repository abgelegt werden.

Schließlich sollen die Methoden auf neue, noch unbekannte Materialien, Proben und Strukturen angewandt werden. Ebenso soll mit Hilfe der von Ihnen aufgestellten Informationsdatenbank versucht werden, Vorhersagen über das Verhalten von neuartigen Materialien in Bezug auf Strukturierungsmethoden und Verhalten der generierten Nano-/Mikrostruktur in Bezug auf Oberflächengüte, Standfestigkeit/Verschleiß etc. zu treffen. Hierzu soll eine Einbindung von KI-gestützten Algorithmen erfolgen.

Eintrittstermin: 15.10.2021

Vertragsdauer: befristet auf 3 Jahre

Bewerbungsfrist bis: 30.09.2021

Persönliche Qualifikation:

• Wir erwarten ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom(Uni)/Master) der Fachrichtung Maschinenbau, Physik, Elektrotechnik oder Materialwissenschaften
• Sie verfügen über Kenntnisse auf den Gebieten:  Mess- und Systemtechnik, Mikrosystemtechnik, Programmierung, CAD, Modellierung und Simulation
• Grundkenntnisse in Datenbanksystemen.
• Sprachkenntnisse in Englisch

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