Lea Wollschlaeger, M.Sc.
Werdegang
Seit 10/2023 Wissenschaftliche Mitarbeiterin - Professur für Modellierung und Simulation technischer Systeme und Prozesse (IPTS)
Bis 10/2023 Master of Science - Management & Engineering an der Leuphana Universität Lüneburg
Bis 10/2021 Bachelor of Engineering - Wirtschaftsingenieurwesen an der Hochschule Emden Leer
Forschungsinhalt
Meine Forschung befasst sich mit der Robustheitsbewertung industrieller Tiefziehprozesse unter stochastischen Schwankungen und prozessbedingten Störungen. Ziel ist es, datengetriebene und erklärbare Modellierungsansätze einzusetzen, um Zusammenhänge zwischen Prozessparametern und Bauteilqualität transparent darzustellen und für die Werkzeugauslegung nutzbar zu machen.
Bisherige Ergebnisse zeigen, dass sich synthetische und experimentelle Daten durch "Transfer Learning" kombinieren lassen, wodurch stabile Vorhersagetrends entstehen. In Kombination mit "Active Learning" konnte der Datenbedarf für Versuche im realen Produktionsprozess reduziert werden. Zudem ermöglichen XAI-Methoden eine nachvollziehbare Interpretation der Modellentscheidungen.
Aktuell befinden sich Publikationen im Review, die sich mit Anomalieerkennung, probabilistischer Modellierung und der Anwendung einer neuen Explainable AI (XAI) -Methode im Tiefziehkontext befassen.
Das Projekt wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert.
Publikationen
Beiträge in Zeitschriften
- Increased Reliability of Draw-In Prediction in a Single Stage Deep-Drawing Operation via Transfer Learning
Lea Wollschläger (Autor*in) , Christine Lucie Heinzel (Autor*in) , Sebastian Thiery (Autor*in) , Mazhar Zein El Abdine (Autor*in) , Noomane Ben Khalifa (Autor*in) , Jens Heger (Autor*in) , 01.01.2024 , in: Procedia CIRP, 130 , S. 270-275 , 6 S. , Publisher Copyright: © 2024 The Authors.Publikation: Beiträge in Zeitschriften › Konferenzaufsätze in Fachzeitschriften › Forschung › begutachtet