Christine Heinzel, M.Sc.
Promovierende*r, Professur für Fertigungstechnik - Innovative Fertigungstechnologien
Werdegang
seit 06/2023 Wissenschaftliche Mitarbeiterin - Professur für Fertigungstechnik (IPTS)
bis 10/2022 Master of Science Allgemeiner Maschinenbau mit dem Schwerpunkt Simulationstechnik an der RWTH Aachen University
bis 09/2020 Bachelor of Science Maschinenbau mit der Vertiefung Luftfahrttechnik an der RWTH Aachen University
FORSCHUNGSINTERESSEN
Im Rahmen meiner Forschung befasse ich mich mit der Entwicklung einer Methodik zur beschleunigten Auslegung der Wirkflächen von Tiefziehwerkzeugen bei gleichzeitiger Steigerung der Prozessrobustheit. Ziel ist die Erstellung einer Datenbasis für ein datengetriebenes Modell, welches die stochastischen Schwankungen innerhalb des Fertigungsprozesses sowie die Auswirkungen auf die Produktqualität erklärbar darstellt. Dabei werden sowohl Schwankungen im Laborbetrieb generiert als auch im Produktionsbetrieb erfasst und sollen im weiteren Verlauf bei der Werkzeugkonstruktion berücksichtigt werden. Zunächst wird ein grundsätzlicher Modellierungsansatz anhand eines Kreuznapfwerkzeugs entwickelt. Dazu werden die Trainingsdaten durch experimentelle und numerische Untersuchungen erzeugt. Anschließend wird dieser Modellierungsansatz unter der Verwendung von Prozessdaten aus dem getakteten Dauerhub auf industrielle Geometrien übertragen.
Das Projekt wird durch die DFG (Deutsche Forschungsgemeinschaft) gefördert.
Projekte
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Entwicklung eines datengetriebenen Modells zur Bewertung und Optimierung der Prozessrobustheit bei der Wirkflächenauslegung von Tiefziehwerkzeugen
Noomane Ben Khalifa (Wissenschaftliche Projektleiter*in) , Christine Heinzel (Projektmitarbeiter*in)
→Projekt: Forschung
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Entwicklung eines datengetriebenen Modells zur Bewertung und Verbesserung der Prozessrobustheit bei der Wirkflächenauslegung von Tiefziehwerkzeugen
Noomane Ben Khalifa (Wissenschaftliche Projektleiter*in) , Christine Heinzel (Projektmitarbeiter*in)
→Projekt: Forschung
Publikationen
Beiträge in Zeitschriften
- Optimizing dataset design for data-driven models of the deep drawing process using active transfer learning
Bek-Myrza Nurmatov (Autor*in) , Jens Heger (Autor*in) , Noomane Ben Khalifa (Autor*in) , Christine Heinzel (Autor*in) , 01.01.2025 , in: Journal of Physics: Conference Series, 3104, 1 , 11 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
- Increased Reliability of Draw-In Prediction in a Single Stage Deep-Drawing Operation via Transfer Learning
Noomane Ben Khalifa (Autor*in) , Jens Heger (Autor*in) , Christine Heinzel (Autor*in) , Sebastian Thiery (Autor*in) , Mazhar Zein El Abdine (Autor*in) , 01.01.2024 , in: Procedia CIRP, 130 , S. 270-275 , 6 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet
- Calculation of tooth pair stiffness by finite element analysis for the multibody simulation of flexible gear pairs with helical teeth and flank modifications
Faysal Andary (Autor*in) , Stefan Wischmann (Autor*in) , Joerg Berroth (Autor*in) , Georg Jacobs (Autor*in) , Christine Heinzel (Autor*in) , 01.12.2023 , in: Multibody System Dynamics, 59, 4 , S. 395-428 , 34 S.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Zeitschriftenaufsätze › Forschung › begutachtet
Beiträge in Sammelwerken
- Study on the effects of tool design and process parameters on the robustness of deep drawing
Noomane Ben Khalifa (Autor*in) , Christine Heinzel (Autor*in) , Sebastian Thiery (Autor*in) , 01.01.2024 Millersville , S. 1488-1497 , 10 S.Publikation: Beiträge in Sammelwerken › Aufsätze in Konferenzbänden › Forschung › begutachtet