Labore und Forschung
Einrichtungen und Labore
Ein besonderes Merkmal der Fakultät Technik ist ihre umfangreiche Laborinfrastruktur. Zahlreiche Grundlagen-, Lehr-, Vertiefungs- und Forschungslabore schaffen ideale Bedingungen für die praktische Ausbildung und angewandte Forschung in allen Bachelor- und Masterstudiengängen. Darüber hinaus verfügen die einzelnen Bachelorstudiengänge über eigene spezialisierte Labore, die eine vertiefte Auseinandersetzung mit den jeweiligen Fachgebieten ermöglichen.
Weitere Labore
Das Centrum für Technische Prozesse (kurz: CTP) umfasst die Laborbereiche der Studiengänge Produktion und Prozessmanagement (PPM) und Umwelt- und Prozessingenieurwesen (UP). Heute nutzt der Studiengang PPM die Maschinen, Einrichtungen und Computer-Räume im Rahmen von Vorlesungen, für die Durchführung von Laborübungen und Projektarbeiten sowie insbesondere für die Lernfabrik. Darüber hinaus finden in den Räumlichkeiten verschiendene Forschungsaktivitäten statt.
Das Heilbronner Institut für Technologie (HIT) ist ein Forschungsinstitut der Hochschule Heilbronn. Die derzeit 31 Mitglieder*innen sind Professor*innen aus unterschiedlichen technischen Fachrichtungen, deren interdisziplinäre Zusammenarbeit gefördert und gebündelt werden soll.
Das Institut hat das Ziel mit Hilfe von Industrieprojekten die Lehre enger mit der angewandten Forschung zu verknüpfen und die FuE-Leistungen der Hochschule nach außen besser sichtbar zu machen. Das HIT wurde am 5.Mai 2008 gegründet.
Das interdisziplinäre Zentrum für Maschinelles Lernen (ZML) ist ein fakultätsübergreifendes Forschungszentrum. Im November 2017 wurde das Zentrum von drei Professor*innen gegründet und ist seit November 2019 ein Institut der Hochschule Heilbronn.
Mit dem KI-Labor im ZML hat das Forschungszentrum sein Machine Learning-Angebot ausgebaut und trägt maßgeblich dazu bei, die Potentiale Künstlicher Intelligenz an der Hochschule Heilbronn und in der Region zu fördern.
Im Rahmen der Lernfabrik jumpING zeigen die Studierenden des Studiengangs Produktion und Prozessmanagement, was sie können. In nur 4 Monaten muss mit den Mitstudierenden ein vollständig dokumentiertes und versandfertiges Serienprodukt zu konkurrenzfähigen Kosten erstellt und präsentiert werden. Von wegen graue Theorie! Sie wenden gelerntes Wissen an und machen daneben wertvolle Erfahrungen in Sachen Team-Work.
Das Otto Rettenmaier-Forschungslabor (ORFL) ist eine interdisziplinäre Forschungsstätte in der sich Mitarbeitende und Studierende mit den Bereichen Robotik, Automatisierungstechnik und Informatik beschäftigen um Lösungen für die Zukunft zu entwickeln.
Das ORFL wurde am 31.März 2017 im Rahmen der Nacht der Technik eröffnet. Es symbolisiert den Forschungstransfer
Der Prüfstand für elektrifizierte Antriebe von Kraftfahrzeugen am Campus Sontheim ermöglicht Tests elektrischer Antriebssysteme, deren Einsatz von Leichtbausparmobilen bis hin zu hochdynamischen Elektrofahrzeugen reicht.
Sowohl komplette elektrische Antriebsstränge als auch einzelne Komponenten von elektrischen oder konventionellen Antriebssträngen können getestet werden. Mögliche Prüflinge sind u.a. Getriebe, Hybrid-Systeme, HV-Fahrzeug-Elektronik, elektrische Maschinen mit Leistungselektronik, elektrische Antriebsstränge.
Die studentische Werkstatt ermöglicht Studierenden die eigenständige Bearbeitung von Projekten – von Prototypen bis zur Fertigung.
Forschungsprojekte
Sie können sich auch noch nach der Zulassung zu einem der Master - Automotive Systems Engineering, Electrical Systems Engineering, Künstliche Intelligenz und industrielle Digitalisierung, Maschinenbau sowie Mechatronik und Robotik- und bis zum Vorlesungsbeginn für ein Forschungsprojekt und damit für den Schwerpunkt Forschungsmaster entscheiden.
Projektdauer: kontinuierlich
Ansprechpartner
Ziel
Auslegung und Optimierung der Steuerungsstrategien automatisierter Lagersysteme mithilfe der Simulation
Ansatz
Realitätsnahe 3D-Modellierung der Materialflüsse und Lagerverwaltungsstrategien für mehrfachtiefe oder gestapelte Ladeeinheiten in Blocklägern zur Steigerung von Durchsätzen oder Kapazitäten; untersucht werden Ein- und Auslagerstrategien sowie Umlagerstrategien (Reorganisation)
Projektbeispiele
AnsprechpartnerInnen
Cleaning Excellence Center Leonberg
Ziel
Aufbau einer Prozesskette Technische Bauteilsauberkeit
Mit einer industriellen Reinigungsanlage, verschiedenen Methoden zur Analyse der filmischen und partikulären Verunreinigungen auf Bauteiloberflächen sowie den bestehenden Einrichtungen der Fakultät wird eine komplette Prozesskette aufgebaut, mit dem Ziel, Wirkzusammenhänge zu untersuchen und das Thema Bauteilsauberkeit in die Ingenieursausbildung zu implementieren.
Ansatz
Bei der industriellen Fertigung von Bauteilen bestimmt die Sauberkeit der Bauteiloberflächen die Qualität vieler Folgeprozesse wie beispielsweise Beschichten, Fügen, Härten oder Schweißen. Reinigungsprozesse sind daher in sämtlichen produzierenden Branchen in die Fertigungsketten integriert. Hierbei gilt es zum einen den Prozess optimal an die Reinigungsaufgabe und an die Anforderungen der gesamten Fertigungskette anzupassen. Zum anderen muss der Prozess durch Qualitätslenkung so geführt werden, dass die Bauteilsauberkeit prozesssicher erreicht wird. Beides erfordert Wissen über die Wirkzusammenhänge zwischen der geforderten Sauberkeit und den sauberkeitsrelevanten Prozessparametern, Abstimmung der Verfahrenstechnik mit der Reinigungschemie sowie Kenntnis der erforderlichen Mess- und Prüftechnik.
Ansprechpartner
Ziel
Steigerung der Verfügbarkeit von Lagersystemen durch Nutzung von maschinell erfassten Maschinen- und Betriebsdaten mit Methoden des maschinellen Lernens
Ansatz
Der Abnutzungsvorrat als relevantes Maß ausfallkritischer Fördermittel wie Regalbediengeräte, Aufzügen, shuttles etc. soll auf Basis ihrer Elemente (Räder, Rollen, Motoren, …), Komponenten (Fahr-, Hubwerk, LAM, …) und deren spezifischen Betriebsdaten (Drehzahlen, Spannungs- und Stromverläufe, Schwingungen, Temperaturen der Motoren, Verbrauchswerte, …) in realen Anlagen berechnet werden. Verwandt werden mathematisch-statistische Methoden und maschinelles Lernen. Die Daten werden kontinuierlich in einer Cloud gespeichert. Störungen im System werden protokolliert und Veränderungen in den Betriebsdaten untersucht, um die Prognose von Störungen und ihre zukünftige Vermeidung durch prädiktive Instandhaltung zu erzielen.
Bio-Aerosol-Protektion durch gebrauchsfertige und optimierte Schutzmasken für Hoch- und Niedrigrisikopatienten (BioPROTECT-Mask)
Projektlaufzeit: 01.08.2020 - 31.12.2021
Ansprechpartnerin
Ziel
Schutzmasken stellen eine vielversprechende Option sowohl zum Selbst- als auch zum Fremdschutz vor SARS-CoV-2 dar. Es ist allerdings weitgehend ungeklärt, wie sich der Abscheidegrad und der Druckverlust der Masken über die Tragezeit entwickeln (Maske wird zunehmend feuchter). Für Risikopatienten mit Lungenerkrankungen ist es besonders wichtig, dass der Strömungswiderstand (Druckverlust) der Masken klein genug ist, so dass das Atmen nicht behindert ist. Daher sollen in BioPROTECT-Mask mit Hilfe von Strömungssimulation optimierte Masken entwickelt werden, die trotz eines hohen Abscheidegrad einen niedrigen Druckverlust bei gutem Tragekomfort aufweisen und so auch die Risikogruppen vor SARS-CoV-2 schützen.
Ansatz
MaskBREATHING - Koordination: Deutsches Zentrum für Lungenforschung
Bio-Aerosol-Protektion durch gebrauchsfertige und optimierte Schutzmasken für Hoch- und Niedrigrisikopatienten – Evaluation von Lungenfunktion, körperlicher Belastbarkeit und Luftnot bei Patienten mit chronischen Lungenerkrankungen
MaskCFD - Koordination: HHN
Bio-Aerosol-Protektion durch gebrauchsfertige und optimierte Schutzmasken für Hoch- und Niedrigrisikopatienten – Optimierung von Schutzmasken mit Hilfe von Strömungssimulation
MaskPRO - Koordination: Junker-Filter GmbH
Bio-Aerosol-Protektion durch gebrauchsfertige und optimierte Schutzmasken für Hoch- und Niedrigrisikopatienten – Untersuchung, Design und Prototypenherstellung von Schutzmasken mit optimiertem Atemwiderstand und Tragekomfort
BioPROTECT-Mask wird mit knapp 500.000 € gefördert vom
Bionische Filter – simulationsgestütztes Design additiv gefertigter poröser Strukturen (BiFi)
Projektlaufzeit: 01.03.2020 - 28.02.2023
Ansprechpartnerin
Ziel
Die nachhaltige Sicherstellung sauberer Luft und sauberen Wassers sind von grundlegender Bedeutung für die Gesundheit und Lebensqualität von Mensch und Tier. Zur Minderung von Schadstoffemissionen werden üblicherweise Filter eingesetzt. Ziel von BiFi ist die Entwicklung von hochinnovativen intelligenten Filtern mit optimierten bionischen Strukturen, die sowohl hinsichtlich Filterwirkung als auch hinsichtlich Energieeffizienz deutlich besser sind als die auf dem Markt verfügbaren Produkte. Im Rahmen des Projekts stehen dabei als Leitanwendungen die Entfernung von Mikroplastik aus dem Abwasser von Waschmaschinen sowie die Filterung von Partikeln (z.B. Stäuben, Pollen) für Innenräume im Fokus.
Ansatz
Durch eine Kombination neuester Ansätze der Strömungssimulation zur Topologieoptimierung, rasant wachsender Rechenkapazitäten (High Performance Computing), neuer Fertigungsmöglichkeiten (Additive Fertigung) und moderner Beschichtungstechniken werden im beantragten Projekt bionische Filterstrukturen für drei Leitanwendungen designt und hergestellt. Die maßgebenden strömungsmechanischen Prozesse sind dabei stark skalenabhängig, da feinskalige Prozesse (Anhaften von Schmutzpartikeln oder Tröpfchen auf den Feststoffstrukturen des Filters) mit makroskaligen Phänomenen (volumengemittelte Beschreibung eines kompletten Filters z.B. zur Bestimmung des Druckverlusts) in komplexer Weise interagieren. Durch die sogenannte Adjoint Optimization können Filterstrukturen erzeugt werden, die der Optimierungsalgorithmus ohne geometrische Einschränkungen hinsichtlich vorgegebener Kostenfunktionen (z.B. „minimaler Druckverlust“, „maximaler Abscheidegrad“) optimiert, deren Gestalt damit durch äußere Einflüsse steuerbar ist und deren „Intelligenz“ darin besteht, dass sie sich in komplexer Weise an äußere Gegebenheiten adaptieren. Dadurch werden Optima jenseits der üblicherweise mit parametrischen Optimierungen erreichbaren Ergebnisse erzielt. Die dadurch neu entstehenden bionischen Strukturen sind im Filtermaßstab dank höchstauflösender Additiver Fertigung nun erstmals herstellbar. Dabei gilt es die Medienverträglichkeit und Beschichtbarkeit der Druckmaterialien zu untersuchen und weiterzuentwickeln. Die feinen Strukturen im Nanometerbereich werden mit modernen Verfahren funktionalisiert, um die grenzflächenphysikalischen Eigenschaften im Kontaktbereich Filter - Fluid gezielt einzustellen.
BiFi wird mit 1.000.000 € gefördert von der
Erhöhung der Effizienz von ölabscheidenden Gasfiltern durch die experimentelle und simulative Entwicklung eines neuartigen Filtermediums aus Bikomponentenfasern (BiGOFil)
Projektlaufzeit: 01.06.2020 - 31.05.2022
Ansprechpartnerin
Ziel
Das Ziel des Projektes BiGOFil ist die Entwicklung eines Ölfilters, der den Abscheidegrad bei geringerem Druckverlust erhöht. Zur Erhöhung der Ölabscheidung werden unrunde, profilierte Bikomponentenfasern mit Ölleitungskanälen entwickelt. Aus diesen wird ein Vlies hergestellt, das als Filtermedium in dem neu entwickelten Koaleszenzfilter eingesetzt wird. Parallel zur Entwicklung des Filters werden Simulationen zu dem Faserprozess und dem Filtrationsvorgang auf der Mikro- und Makroskala entwickelt. Am Ende des Projektes liegt ein Prototyp eines neuartigen Koaleszenzfilter vor. Neben dem Filter als Produkt entsteht innerhalb des Projektes eine Erweiterung der Simulationssoftware GeoDict zur Simulation von Filtern, die als Produkt vertrieben wird.
Ansatz
Aus Gründen des Gesundheitsschutzes und der Funktionssicherheit muss an vielen Arbeits-plätzen feinstverteiltes Öl aus Gasen, zumeist aus der Luft, abgetrennt werden. Hierzu werden spezielle Ölfilter, auch als Koaleszenzfilter bezeichnet, eingesetzt. Es gibt dabei zwei wesentliche Anwendungsszenarien: Zum einen die Abscheidung von Ölnebeln und ölhaltigen Emulsionsnebeln aus Luft oder anderen Gasen bei Umgebungsdruck, zum anderen die Aufbereitung von Druckluft. Problematisch bei diesen sogenannten Koaleszenzfiltern ist der erhöhte Druckverlust in der Leitung, der mit einem erhöhten Energieverbrauch einhergeht, und ein verringerter Abscheidegrad. Dieser Herausforderung stellt sich ein Team aus ITA (RWTH Aachen), Fraunhofer ITWM, Math2Market, Ahlstrom-Munksjö Italia, Junker-Filter GmbH und der HHN.
Der HHN-Anteil von BiGOFil wird mit 146.000 €
High-Tech-Aerosolnebelabscheider im Zero-Design (HAAZ)
Projektdauer: 01.05.2018 - 31.12.2020
Ansprechpartnerin
Ziel
Während die gesundheitsgefährdende Wirkung von Feinstaubaerosolen wohlbekannt ist, rücken nun die ebenso schädlichen Aerosolnebel immer mehr in den Fokus, da sie bei verschiedenen industriellen Prozessen durch steigende Leistungsanforderungen in den letzten Jahren vermehrt entstehen. In diesem Vorhaben sollen textile Aerosolnebelabscheider mittels Mehrskalenströmungssimulation entwickelt werden, die auch Feinstaerosole (bis zu 0,1 μm) höchsteffizient (geringer Energiebedarf durch reduzierten Druckverlust) und mit hoher Abscheideleistung (> 99%) abscheiden.
Ansatz
Aus dem realitätsgetreuen Aufbau des Filtermediums soll über mikroskalige (faseraufgelöste) Simulation die Abscheidung der Aerosoltröpfchen ermittelt werden. Die Simulationsergebnisse finden Eingang in eine makroskalige Strömungssimulation auf der Filterskala. Dies erlaubt eine schnelle und günstige Filteroptimierung.
HAAZ wird gefördert mit rund 493.483 € gefördert durch:
Promotionen
Topology optimization of filters using an adjoint solver
Promotionszeitraum: seit 2020
AnsprechpartnerInnen
Innerhalb der HHN (Doktorandin und Betreuerin)
Abstract
Conventional filters consist of one or more filter layers, which are either woven or composed of tangled fibers. The quality of the separation results almost only from fiber density. Due to the manufacturing process, compromises between separation efficiency and pressure loss that are in the opposite relationship to each other are inevitable.
The development of additive manufacturing has made great progress in recent years. The resolution of 3D printers now extends into the nano range. Using this technology, filter manufacturing is no longer restricted to conventional methods. At this point, the adjoint topology optimization of filters is a promising alternative opportunity of filter development. The idea behind this is to use the adjoint solver to develop geometries that have been optimized with regard to pressure loss and the filtration efficiency. The fluid region within the CAD model of the initial geometry is divided into volume cells. The cells at the fibers are then varied by mesh deformation until an optimum is found. The often bionic-looking optimized structures can be produced using additive manufacturing. In a further process step the structure can be coated.
The key to topology-optimized "bionic" filters is to find suitable cost function(s) controlling the optimization. These cost functions have to account for the different separation mechanisms and the pressure loss. Adjoint topology optimization is a multi-stage process that is carried out iteratively until an optimum is found. Knowing the dominant separation mechanism depending on the particle size distribution, the optimization result will be improved using a clever weighting of cost functions. On the other hand, irrelevant separation mechanisms and their contribution to pressure loss will be reduced. The separation mechanisms are determined using initial geometries in a multi-phase microsimulation.
Micro-scale modelling and simulation of two phase flow processes in mist filtration
Promotionszeitraum: seit 2019
AnsprechpartnerIn
Innerhalb der HHN (Doktorand und Betreuerin)
Externer Betreuer
Prof. Dr. Rainer Helmig, Universität Stuttgart
Abstract
Today, liquid aerosols are generated in many industrial processes like machining, manufacturing of catalysts or in pneumatic compressors. Liquid aerosols may be harmful since small droplet may enter the respiratory system and cause lung cancer, allergies, or other diseases. Also, due to the recent COVID-19 outbreak, aerosols containing viruses are classified as dangerous. Liquid aerosol filtration is a multi-scale process making modeling and CFD simulation extremely challenging. On the micro-scale, fibers and droplets are resolved and filtration efficiency can be predicted. However, these micro-scale simulations are restricted to small sections of the filter medium. In order to calculate the pressure loss of the whole filter over the filter life time, a macro-scale simulation is needed. Therefore, averaged parameters (porosity, permeability) and constitutive relationships (relative permeability – and capillary pressure – saturation relationship) need to be obtained from the micro-scale. Since on the macro-scale, droplets and fibers are not resolved, the deposition is modeled by a source term, which is the focus of this work.
An Eulerian-Lagrangian CFD model for liquid aerosol deposition on clean fibrous filter media is developed in a mesh-based code and a voxel-based code. The CFD codes consider the filtration due to impaction, interception and diffusion. For validation purposes, a single fiber efficiency (SFE) simulation is built up. Based on high-resolution µCT scans both codes are applied to a real fibrous filter structure to determine both fractional filtration efficiency and pressure drop of the scanned filter section, and used for validation of the CFD models.
In order to obtain the source term for the multi-scale approach locally as a function of air velocity, liquid saturation, and droplet size spectrum of each macro-scale cell, the micro-scale simulation is carried through on the real fibrous structure of the filter medium obtained from µCT scans. The filtration efficiency is calculated using different velocity and saturation levels as well as different droplet sizes, matching the maximum value range occurring in the macro-scale simulation. Using this filtration efficiency and an interpolation procedure, the macro-scale source term will be obtained.
Projekterfolg im Maschinenbau – Ein Ansatz zur ganzheitlichen Bewertung des Projekterfolgs
Promotionszeitraum: 2015 - 2020
Ansprechpartner
Innerhalb der HHN (Doktorand und Betreuer)
Externer Betreuer
Prof. Dr.-Ing. Konrad Spang, Universität Kassel
Zusammenfassung
Die fortwährende Zunahme der Projektarbeit führt dazu, dass der Beitrag von Projekten zum Erreichen der Unternehmensziele stetig ansteigt und eine ausgewogene Projekterfolgsbewertung von zentraler Bedeutung für Unternehmen ist. Gerade für große, inhabergeführte Unternehmen des Maschinenbaus ist die ganzheitliche Erfolgsbewertung von Produktentwicklungsprojekten von hoher Relevanz, da sie einen Großteil ihrer Umsätze mit neu entwickelten Produkten erwirtschaften müssen. In der Literatur identifizierte Bewertungsansätze eignen sich jedoch nur unzureichend zur ganzheitlichen Erfolgsbewertung von Projekten.
Der Arbeit liegt eine Forschungsmethodik zugrunde, bei der Informationen im theoretischen und praktischen Bezugsrahmen erhoben, daraus ein Ansatz konzipiert und dieser anschließend verifiziert und validiert wird.
Die Dissertation gibt es als kostenfreies E-Book zum Herunterladen:
Beitrag zur Ermittlung und Optimierung des Systemverhaltens von Shuttle-Systemen
Promotionszeitraum: 2015 - 2021
Ansprechpartner
Innerhalb der HHN (Doktorand und Betreuer)
Externer Betreuer
Prof.
Dr.-Ing. Dr. h. c. Karl-Heinz
Wehking,
Institut für Fördertechnik und Logistik, Universität Stuttgart
Zusammenfassung
Die Arbeit ermöglicht über Modelle und Algorithmen die Ermittlung und Optimierung des Systemverhaltens von Shuttle-Systemen. Shuttle-Systeme sind automatische Lagersysteme, die Shuttle-Fahrzeuge und Heber für die Förderung von Ladeeinheiten einsetzen. Das Optimierungskriterium ist die Maximierung des Durchsatzes. Die Optimierung erfolgt über Lagerstrategien, für die neuartige Algorithmen entwickelt werden. Die Lagerstrategie „Durchsatzbasierte Einlagerung“ ordnet Artikel und Lagerplätze aufgrund von Zugriffshäufigkeiten Zonen zu. Die Lagerstrategie „Reihenfolgesortierung der Aufträge“ sortiert die Reihenfolge der Abarbeitung der wartenden Auslageraufträge. Die Lagerstrategie „Lagerreorganisation“ legt umzulagernde Ladeeinheiten und deren neue Lagerplätze fest. Die Modelle ermöglichen die individuelle Parametrierung von Shuttle-Systemen. Die Modelle können zur Anwendung und Weiterentwicklung von Wissenschaftlern, Planern, Betreibern und Herstellern von Shuttle-Systemen eingesetzt werden.
