Maschinell trainierter Qualitätssensor, intelligente Prozessteuerung und ein ML-Framework zur ressourceneffizienten, maßgeschneiderten Kohlenstofffaserherstellung (maQinto)
Grunddaten zu diesem Projekt
Art des Projektes: Beteiligung in einem BMBF-Verbund
Laufzeit an der Universität Münster: 01.05.2022 - 30.04.2025
Beschreibung
Stichwörter: Kohlenstofffaser; Prozessteuerung
Förderkennzeichen: 01I522020D
Mittelgeber / Förderformat:
- Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Projektleitung der Universität Münster
| Risse, Benjamin | Professur für Geoinformatics for Sustainable Development (Prof. Risse) |
Antragsteller*innen der Universität Münster
| Risse, Benjamin | Professur für Geoinformatics for Sustainable Development (Prof. Risse) |
Projektbeteiligte Organisationen außerhalb der Universität Münster
- Technische Universität Dresden (TU Dresden)Deutschland
- SURAGUS GmbHDeutschland
- Strucnamics Engineering GmbHDeutschland
- tapdo technologies GmbHDeutschland
Koordinierende Organisationen außerhalb der Universität Münster
- SURAGUS GmbHDeutschland