Christoph Bienefeld M.Sc.
Arbeitsgebiet(e)
Kontakt
Christoph.Bienefeld@de.bosch.com
work +49 711 811-48965
Work
Robert-Bosch-Campus 1
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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