Christoph Bienefeld M.Sc.

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eTribosystems

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Robert Bosch GmbH
71272 Renningen

Hybride Machine Learning Modelle zur Früherkennung und Vorhersage von Wälzlagerschäden

Wälzlager stellen aufgrund ihrer hohen Beanspruchung in einer Vielzahl von Maschinen diejenigen Komponenten dar, welche die Lebensdauer begrenzen. Daher ist es häufig zielführend, den Zustand der Lager zu überwachen. Dazu werden Messdaten aufgezeichnet und mithilfe von Auswertemethoden analysiert. Sogenannte hybride Modelle stellen dabei die Kombination von Machine Learning und physikbasierten Methoden dar. Ziel der Forschung ist es, hybride Modelle zur Schadenserkennung und Lebensdauervorhersage von Wälzlagern zu entwickeln.

Seit 02/2021 Doktorand bei der Robert Bosch GmbH in Kooperation mit dem Fachgebiet für Produktentwicklung und Maschinenelemente
10/2020 – 12/2020 Projektbezogene Tätigkeit als Softwareingenieur im Ingenieurbüro dwsquare PartG mbB
04/2018 – 10/2020 Masterstudium Mechanical and Process Engineering an der TU Darmstadt, Thema der Masterthesis: Aufbau eines Simulationsmodells zur Berechnung der schädigungsrelevanten Effekte eines ungeschmierten Wälzkontakts am Beispiel einer Laufrolle
10/2017 – 03/2018 Praktikant bei der Robert Bosch GmbH: Strukturdynamik- und Akustiksimulation von Elektromotoren
10/2014 – 09/2017 Bachelorstudium Mechanical and Process Engineering an der TU Darmstadt, Thema der Bachelorthesis: Analyse des Käfigbewegungsverhaltens von Wälzlagern mittels Lasersensorik
08/2006 – 06/2014 Gymnasium Michelstadt
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