Index

We are looking for curious and motivated master’s students to join an innovative research project on the simulation of microexpressions in virtual human faces for humanoid robotics and human-robot interaction. This thesis combines social robotics, facial expression modeling, computer animation, and user-centered evaluation, contributing to the development of more expressive and socially intelligent virtual agents.

Project Overview:

This master’s thesis focuses on the simulation and evaluation of human microexpressions in virtual faces and computer-based environments. Microexpressions are subtle and short facial movements that play an important role in social communication. The aim of this thesis is to investigate how such expressions can be modeled, implemented, and perceived in virtual humans or simulated humanoid agents.

Possible research directions include:

• Study of the physiological and expressive basis of human microexpressions
• Investigation of methods for modeling subtle facial expressions in virtual agents
• Simulation of microexpressions using animation and facial modeling tools such as Blender, Unity, Unreal Engine / MetaHuman, or related frameworks
• Exploration of facial action units, blendshapes, or similar techniques for implementing subtle facial movements
• Evaluation of user preferences and perception regarding realism, naturalness, and social acceptability

The thesis will help establish a foundation for future emotionally expressive virtual humans and humanoid robots by identifying suitable design approaches and perception-related challenges.

Key Responsibilities:

• Conduct a structured review of literature on microexpressions, facial expression modeling, and human-robot interaction
• Investigate existing methods and tools for simulating subtle facial expressions in virtual environments
• Implement or prototype selected microexpression simulation approaches in a computer-based setting
• Design and analyze a user study to evaluate perceived realism, preference, and social impact

Who We’re Looking For:

• Strong interest in social robotics, virtual humans, humanoid robots, human expression, or human-robot interaction
• Background in robotics, biomedical engineering, computer science, HRI, computer graphics, animation, or a related field
• Interest in simulation, experimental design, and user-centered evaluation
• Independent, structured, and critical way of working
• Fluency in English

How to Apply:

If you are excited about expressive virtual humans and would like to contribute to research on artificial facial behavior, we invite you to apply exclusively via email, including your CV and complete transcript of records (GPA min. 2.5).

Subject: S2.1_Virtual Microexpressions

Thema: Entwicklung eines transienten Finite-Elemente-Modells (ANSYS) zur Analyse von Hornhautschwingungen

Bereich: Computational Biomechanics | Simulation | Maschinenbau

Software: ANSYS

Ziel: Schaffung eines “Digitalen Zwillings” zur Validierung eines neuartigen Tonometer-Verfahrens

Das Forschungsprojekt

Unser innovatives Handgerät zur Messung des Augeninnendrucks (IOP) basiert auf der Analyse von Schwingungen, die berührungslos durch Schallwellen auf der Hornhaut (Cornea) induziert werden. Um die komplexen Wechselwirkungen zwischen dem akustischen Druck, den viskoelastischen Eigenschaften des Gewebes und dem Augeninnendruck vollständig zu verstehen, ist eine detaillierte numerische Simulation unerlässlich. Deine Arbeit liefert das theoretische Fundament für das Messprinzip.

Deine Herausforderungen

• Modellaufbau: Entwicklung eines parametrisierten 3D-FE-Modells des vorderen Augensegments (Cornea, Sklera, Limbus) in ANSYS basierend auf vorherigen Arbeiten.
• Materialmodellierung: Implementierung realistischer Materialgesetze für biologisches Weichgewebe. Die Herausforderung liegt in der Abbildung des nicht-linearen, anisotropen und viskoelastischen Verhaltens der Hornhaut.
• Simulation & Randbedingungen:
  • Aufbringen des Augeninnendrucks (IOP) als statische Vorlast (Pre-Stressing).
  • Durchführung transienter dynamischer Analysen zur Simulation der kurzen akustischen Anregung durch das Gerät.
• Sensitivitätsanalyse: Untersuchung, wie sich Änderungen der Geometrie (z. B. Hornhautdicke, Krümmung) und des IOP auf die Schwingungsantwort (Amplituden, Resonanzfrequenzen, Dämpfung) auswirken.
• (Optional/Advanced): Erste Schritte Richtung Fluid-Struktur-Interaktion (FSI) zur Berücksichtigung des Kammerwassers.

Dein Profil

• Fundierte Kenntnisse in der Finite-Elemente-Methode und praktische Erfahrung mit ANSYS.
• Starkes Interesse an Kontinuumsmechanik und der Simulation biologischer Systeme.
• Abstraktionsvermögen, um komplexe biologische Strukturen in effiziente numerische Modelle zu überführen.

Was wir bieten

• High-End Simulation: Zugang zu leistungsstarken Rechnern für deine Simulationen.
• Theorie trifft Praxis: Deine Simulationsergebnisse werden direkt mit den Messdaten unseres realen Prototyps abgeglichen.

---

Thema: Entwicklung eines neuronalen Netzes zur Validierung kontaktloser Selbsttonometrie-Daten

Bereich: Machine Learning | Deep Learning | Medizintechnik

Ziel: Intelligente Fehlererkennung für ein zuverlässiges Anwender-Feedback

Das Forschungsprojekt

Die kontaktlose Messung des Augeninnendrucks zu Hause (Selbsttonometrie) ist ein Meilenstein in der Glaukom-Vorsorge. Damit die Messwerte jedoch klinisch verwertbar sind, müssen Anwendungsfehler – wie eine unzureichende Abdichtung der Druckkammer oder Störungen im Messablauf – sicher erkannt werden. Deine Aufgabe ist es, ein binäres Klassifikationsmodell zu entwickeln, das direkt nach der Messung entscheidet: Ist der Wert valide oder muss die Messung wiederholt werden?

Deine Schwerpunkte

• Data Preprocessing: Entwicklung von Pipelines zur Normalisierung, Bereinigung und Reduktion der Sensordaten auf die entscheidenden Merkmale.
• Modellentwicklung: Training und Optimierung von Neuronalen Netzen, um zwischen gültigen und ungültigen Messungen zu unterscheiden.
• Minimierung der Unsicherheit: Evaluation des Modells mittels Trainings-, Validierungs- und Testdatensätzen, um eine extrem geringe Vorhersageunsicherheit zu erreichen.
• Smart Feedback: Implementierung der Logik für ein direktes Nutzer-Feedback, das die Zuverlässigkeit der häuslichen Diagnose sicherstellt.

Dein Profil

• Sicherer Umgang mit Python und ML-Frameworks (z. B. PyTorch oder TensorFlow).
• Analytische Denkweise und ein grundlegendes Verständnis für die Aufbereitung von Zeitreihen-Daten.
• Interesse daran, theoretisches Wissen über neuronale Netze in ein reales Medizinprodukt zu überführen.

Warum dieses Projekt?

• Sinnstiftende KI: Deine Algorithmen helfen direkt dabei, Fehlbehandlungen zu vermeiden und die Augengesundheit von Patient:innen zu schützen.
• Professionelles Umfeld: Wir bieten dir eine strukturierte Betreuung und die notwendige Rechenpower für dein Modelltraining.
• Innovation: Du arbeitest an der Schnittstelle von modernster Sensorik und Deep Learning.

Hinweise zur Bewerbung

• Beginn: Ab sofort oder nach Vereinbarung jederzeit möglich.
• Bewerbungsunterlagen: Bitte sende deine Bewerbung mit einem aktuellen Lebenslauf und deiner Notenübersicht per E-Mail an: helmut.engelhardt@faps.fau.de.
• Kontakt: Du hast Fragen zum Thema? Weitere Informationen geben ich dir gerne auf Anfrage per Mail oder in einem persönlichen Gespräch vor Ort.

Thema: KI-basierte Schätzung des $IOP$ aus Zeitreihen-Rohdaten unter Einbeziehung biometrischer Faktoren
Bereich: Deep Learning | Signalverarbeitung | Medizintechnik
Datenbasis: Exklusive klinische Studiendaten mit Goldmann-Referenzwerten

Die Forschungsfrage

Wie lässt sich der Augeninnendruck aus den akustischen Antwortsignalen unseres Prototyps präzise berechnen? In einer klinischen Studie wurden bereits Rohdaten von zahlreichen Patienten erfasst. Neben den Referenzwerten des Goldmann-Applanationstonometers (Goldstandard) liegen uns umfassende biometrische Daten vor. Deine Aufgabe ist es, ein Modell zu entwickeln, das nicht nur den Druck schätzt, sondern auch versteht, wie Faktoren wie die Hornhautdicke ($CCT$) oder die Augenlänge das Messergebnis beeinflussen.

Deine Herausforderungen

• Zeitreihen-Analyse: Interpretation der komplexen Rohsignale, die durch die akustische Anregung des Auges entstehen.
• Multimodale Regression: Entwicklung eines Neuronalen Netzes, das sowohl Zeitreihen als auch statische biometrische Faktoren (wie Korneadicke, Alter) als Input verarbeitet.
• Biometrische Korrektur: Untersuchung und Quantifizierung der Einflüsse (Sensitivitätsanalyse): Wie stark verfälschen unterschiedliche Hornhautstärken die Messung und wie kann die KI dies kompensieren?
• Validierung: Statistische Auswertung der Vorhersagegenauigkeit gegen den klinischen Goldstandard (Bland-Altman-Analyse).

Dein Profil

• Erfahrung in der Verarbeitung von Zeitreihen (Time-Series) und fundierte Kenntnisse in Python (PyTorch/TensorFlow).
• Interesse an medizinischer Statistik und der Korrelation physikalischer Parameter.
• Du arbeitest gerne mit “echten”, oft verrauschten Daten aus der klinischen Praxis.

Was wir bieten

• Echte klinische Relevanz: Deine Arbeit trägt direkt dazu bei, die Genauigkeit der häuslichen Glaukom-Vorsorge auf Goldstandard-Niveau zu heben.
• Hochwertiger Datensatz: Zugriff auf eine sorgfältig kuratierte Datenbank aus klinischen Studien.

Hinweise zur Bewerbung

• Beginn: Ab sofort oder nach Vereinbarung jederzeit möglich.
• Bewerbungsunterlagen: Bitte sende deine Bewerbung mit einem aktuellen Lebenslauf und deiner Notenübersicht per E-Mail an: helmut.engelhardt@faps.fau.de.
• Kontakt: Du hast Fragen zum Thema? Weitere Informationen geben ich dir gerne auf Anfrage per Mail oder in einem persönlichen Gespräch vor Ort.

Bereich: Medizintechnik / Elektrotechnik
Impact: Verbesserung der Glaukom-Früherkennung zur Vermeidung von Erblindung

Warum dieses Thema wichtig ist

Der Augeninnendruck ist einer der wichtigsten Indikatoren für Glaukom (Grüne Star). In diesem Projekt entwickeln wir eine neuartige, berührungslose Sensorik, die feine Schwingungen der Cornea nutzt, um diagnostische Präzision auf ein neues Level zu heben. Du arbeitest hier an einer Technologie, die später direkt Patient:innen zugutekommen kann.

Die Herausforderung

Wie misst man die Schwingung einer biologischen Oberfläche, ohne sie zu berühren? Im Rahmen dieses Projekts nutzen wir Schallwellen zur Anregung der Cornea. Deine Aufgabe ist die kapazitive Erfassung dieser Cornea-Schwingung. Da sich die Distanz zwischen Sensor und Auge im Mikrometerbereich ändert, entstehen extrem kleine Kapazitätsänderungen, die präzise vom Hintergrundrauschen getrennt werden müssen.

Dein Beitrag zur Forschung

• Konzeption des Sensorkopfes: Du entwirfst eine Elektrodengeometrie, die optimal auf die Krümmung der Cornea abgestimmt ist.
• Relative Distanzmessung: Du implementierst ein Verfahren zur Erfassung der Schwingungsamplitude $\Delta d$.
• Signal-Rausch-Optimierung: Da biologische Gewebe komplexe dielektrische Eigenschaften haben, optimierst du die Messschaltung (z. B. mittels Lock-in-Verstärkung), um die induzierte Schwingung sauber zu isolieren.
• Validierung am Modell: Du testest dein System an Augen-Phantom oder porzinen Augen, deren Augeninnendruck einstellbar ist.

Was du mitbringst

• Freude an der Verbindung von theoretischer Modellierung und praktischer Laborarbeit.
• Eine strukturierte Arbeitsweise und die Fähigkeit, dich in komplexe, fachübergreifende Fragestellungen einzudenken.
• Kenntnisse in Tools wie MATLAB oder Python sind willkommen, aber kein Ausschlusskriterium.

Hinweise zur Bewerbung

• Beginn: Ab sofort oder nach Vereinbarung jederzeit möglich.
• Bewerbungsunterlagen: Bitte sende deine Bewerbung mit einem aktuellen Lebenslauf und deiner Notenübersicht per E-Mail an: helmut.engelhardt@faps.fau.de.
• Kontakt: Du hast Fragen zum Thema? Weitere Informationen geben ich dir gerne auf Anfrage per Mail oder in einem persönlichen Gespräch vor Ort.

Ausgangslage:

Mit der fortschreitenden Elektrifizierung der Fahrzeuge steigt auch die Nachfrage nach komfortablen, sicheren und in den Alltag integrierbaren Lademöglichkeiten. Kontaktlose Energieübertragungssysteme ermöglichen Szenarien wie „Road Charging“ und „Opportunity Charging“. Weitere Vorteile sind ein gesteigerter Ladekomfort für den Anwender sowie eine geringere Angriffsfläche für Vandalismus. Folglich ist für die nächsten Jahre eine gesteigerte Nachfrage nach induktiven Energieübertragungssystemen für Elektromobile zu erwarten. Allerdings stehen bislang keine Verfahren zur Verfügung, die eine wirtschaftliche Fertigung induktiver Energieübertragungssysteme in hoher Stückzahl ermöglichen.

Mögliche Aufgabenstellung

Verlegen, Kontaktieren und Isolieren sind die drei wichtigsten Schritte zur Herstellung eines induktiven Energieübertragungssystems. Die Verfahren sollen durch geeignete Maßnahmen für die industrielle Fertigung befähigt werden. Neben praktischen Versuchen ist auch der prototypische Aufbau von Demonstratoren vorgesehen. Mögliche Aufgabenstellungen können sein:

• Einarbeiten in die Technologien für die kontaktlose Energieübertragung
• Analyse von verschiedenen Systemaufbauten der Marktbegleiter
• Adaption bestehender Konzepte aus dem Elektromaschinenbau auf den neuen Anwendungskontext
• Entwicklung und Konzeption geeigneter Vorrichtungen und Aufbau von Demonstratorsystemen

Hinweise und Bewerbung:

• Bearbeitung der Aufgaben im studentischem Team
• Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht an info@seamless-energy.com

Ansprechpartner:

Maximilian Kneidl
Maximilian Kneidl, M.Sc. info@seamless-energy.com

Ausgangslage:

Mit der fortschreitenden Elektrifizierung der Fahrzeuge steigt auch die Nachfrage nach komfortablen, sicheren und in den Alltag integrierbaren Lademöglichkeiten. Kontaktlose Energieübertragungssysteme ermöglichen Szenarien wie „Road Charging“ und „Opportunity Charging“. Weitere Vorteile sind ein gesteigerter Ladekomfort für den Anwender sowie eine geringere Angriffsfläche für Vandalismus. Folglich ist für die nächsten Jahre eine gesteigerte Nachfrage nach induktiven Energieübertragungssystemen für Elektromobile zu erwarten. Allerdings stehen bislang keine Verfahren zur Verfügung, die eine wirtschaftliche Fertigung induktiver Energieübertragungssysteme in hoher Stückzahl ermöglichen.

Mögliche Aufgabenstellung

Verlegen, Kontaktieren und Isolieren sind die drei wichtigsten Schritte zur Herstellung eines induktiven Energieübertragungssystems. Die Verfahren sollen durch geeignete Maßnahmen für die industrielle Fertigung befähigt werden. Neben praktischen Versuchen ist auch der prototypische Aufbau von Demonstratoren vorgesehen. Mögliche Aufgabenstellungen können sein:

• Einarbeiten in die Technologien für die kontaktlose Energieübertragung
• Analyse von verschiedenen Systemaufbauten der Marktbegleiter
• Adaption bestehender Konzepte aus dem Elektromaschinenbau auf den neuen Anwendungskontext
• Entwicklung und Konzeption geeigneter Vorrichtungen und Aufbau von Demonstratorsystemen

Hinweise und Bewerbung:

• Bearbeitung der Aufgaben im studentischem Team
• Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht an info@seamless-energy.com

Ansprechpartner:

Maximilian Kneidl
Maximilian Kneidl, M.Sc. info@seamless-energy.com

Ausgangslage:

Mit der fortschreitenden Elektrifizierung der Fahrzeuge steigt auch die Nachfrage nach komfortablen, sicheren und in den Alltag integrierbaren Lademöglichkeiten. Kontaktlose Energieübertragungssysteme ermöglichen Szenarien wie „Road Charging“ und „Opportunity Charging“. Weitere Vorteile sind ein gesteigerter Ladekomfort für den Anwender sowie eine geringere Angriffsfläche für Vandalismus. Folglich ist für die nächsten Jahre eine gesteigerte Nachfrage nach induktiven Energieübertragungssystemen für Elektromobile zu erwarten. Allerdings stehen bislang keine Verfahren zur Verfügung, die eine wirtschaftliche Fertigung induktiver Energieübertragungssysteme in hoher Stückzahl ermöglichen.

Mögliche Aufgabenstellung

Verlegen, Kontaktieren und Isolieren sind die drei wichtigsten Schritte zur Herstellung eines induktiven Energieübertragungssystems. Die Verfahren sollen durch geeignete Maßnahmen für die industrielle Fertigung befähigt werden. Neben praktischen Versuchen ist auch der prototypische Aufbau von Demonstratoren vorgesehen. Mögliche Aufgabenstellungen können sein:

• Einarbeiten in die Technologien für die kontaktlose Energieübertragung
• Analyse von verschiedenen Systemaufbauten der Marktbegleiter
• Adaption bestehender Konzepte aus dem Elektromaschinenbau auf den neuen Anwendungskontext
• Entwicklung und Konzeption geeigneter Vorrichtungen und Aufbau von Demonstratorsystemen

Hinweise und Bewerbung:

• Bearbeitung der Aufgaben im studentischem Team
• Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit Lebenslauf und aktueller Fächerübersicht an info@seamless-energy.com

Ansprechpartner:

Dr.-Ing. Michael Weigelt info@seamless-energy.com

Ansprechpartner:

Maximilian Kneidl

Um medizintechnische Systeme für die Behandlung von Lungenerkrankungen sicher zu entwickeln und zu testen, werden Lungenphantome benötigt, die das Verhalten des menschlichen Organs im Labor nachbilden. Gerade für die Neonatologie, in der die Lunge besonders empfindlich auf Druckveränderungen reagiert, ist ein solches Phantom unverzichtbar. Die Funktionsweise und Belastbarkeit medizinischer Apparate zur mechanischen Beatmung und automatisierten Sekretentfernung – wie sie im Projekt SMART-NEO erforscht werden – kann zunächst nur an Phantomen untersucht und optimiert werden, bevor sie am Patienten eingesetzt werden dürfen. Solche Phantome ermöglichen es, mechanische Belastungen realistisch zu simulieren und die Wirksamkeit wie auch die Sicherheit neuer Verfahren unter kontrollierten Laborbedingungen zu überprüfen.

Die Fertigung eines realistischen Lungenphantoms stellt fachübergreifend eine Herausforderung dar. Die Herstellung erfordert eine gezielte Auswahl von Materialien und Fertigungsprozessen, die die elastischen und mechanischen Eigenschaften von Lungengewebe möglichst genau abbilden. Zudem müssen die Einzelkomponenten, wie Lappen oder Bronchialsegmente, in ihrer geometrischen und strukturellen Zusammensetzung mit der Dynamik biologischer Organe vergleichbar sein. Die hohe Varianz der Gewebeeigenschaften und die Notwendigkeit, physiologische Bewegungen wie Ausdehnung und Zusammenziehen im Beatmungsprozess zu reproduzieren, machen die Entwicklung eines Phantoms besonders anspruchsvoll.

Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Phantom der menschlichen Lunge unter Nutzung additiver Fertigungsverfahren aufgebaut und erprobt. Die einzelnen Segmente der Lunge werden konstruiert und gefügt, um das mechanische Verhalten bei Unterdruck und Beatmung experimentell zu untersuchen. Mithilfe von zu definierenden Materialparametern und Geometrien sollen gezielt Druck- und Volumenverläufe simuliert und deren Einfluss auf die mechanische Belastung analysiert werden. Optional wird das Testsystem mit Sensorik zur Messung von Druck- und Volumenänderungen ausgestattet, um die Analyse der Strukturreaktionen zu unterstützen. Die angestrebten Ergebnisse bilden eine experimentelle Grundlage für die Bewertung und Weiterentwicklung automatisierter Absaugsysteme.

Aufgaben

• Konstruktion und Aufbau eines Lungenphantoms:
  Entwurf und Fertigung der Lungenlappen und Atemwegsstrukturen mithilfe additiver Fertigungsverfahren oder geeigneter weicher Materialien.
• Experimentelle Untersuchung des Verhaltens unter Druckbelastung:
  Test des Phantoms bei Unterdruck und Beatmung, um Ausdehnung, Verformung und mechanische Belastungen realistisch zu erfassen.
• Analyse der Material- und Strukturparameter:
  Variation von Materialeigenschaften und Geometrien, optional Einsatz von Sensoren zur Messung von Druck- und Volumenänderungen.

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Werkstoffkunde oder mechanischem Verhalten weicher Materialien:
  Verständnis für Elastizität, Dehnung und Materialreaktionen.
• Interesse an experimenteller Laborarbeit:
  Bereitschaft, praktisch zu arbeiten, Messaufbauten zu nutzen und Prototypen zu testen.
• Neugier für medizinische Technik und Neonatologie:
  Motivation, die besonderen Anforderungen empfindlicher Lungenstrukturen und klinischer Anwendungen zu verstehen.

 

Hinweise und Bewerbung

Die Bearbeitung ist ab sofort möglich.

Bitte senden Sie Ihre Unterlagen (CV, Notenbescheinigung) per E-Mail an die untenstehenden Kontaktpersonen.

Die sichere Anwendung technischer Verfahren in der Neonatologie, insbesondere bei der mechanischen Beatmung und Absaugung, setzt ein grundlegendes Verständnis der Lungenmechanik voraus. Die Lunge besteht aus einem verzweigten Netzwerk von Luftwegen und elastischem Gewebe, deren Zusammenspiel das Verhalten des Organs bei wechselnden Druckverhältnissen unmittelbar beeinflusst. Im Projekt SMART-NEO steht die Entwicklung eines Systems zur schonenden, automatisierten Sekretentfernung im Fokus. Zur fundierten Bewertung solcher Systeme wird ein physikalisches Modell benötigt, das die Zusammenhänge zwischen Druckeinwirkung, Volumenänderung und Gewebeanspannung abbildet.

Die Modellierung der Lunge stellt eine besondere Herausforderung dar, da sowohl die Struktur als auch die mechanischen Eigenschaften des Organs hochgradig komplex sind. Die Vielzahl an Parametern und Wechselwirkungen erschwert es, das Verhalten präzise und gleichzeitig überschaubar zu beschreiben. Daher muss zunächst ein vereinfachtes Modell entwickelt werden, das zentrale mechanische Grundprinzipien abbildet und als strukturierte Grundlage für weitergehende, umfassende Simulationen dient.

Im Rahmen dieser Arbeit wird ein vereinfachtes Lungenmodell in Ansys erstellt und simuliert. Ausgangspunkt sind anatomisch inspirierte Grundgeometrien wie idealisierte Lungenlappen, die als Finite-Elemente-Modell die elastischen Eigenschaften des Gewebes erfassen. Das Modell wird dahingehend untersucht, wie sich das Deformationsverhalten unter verschiedenen Unterdruck- und Überdruckprofilen verhält, wie sie typischerweise bei Beatmung oder Absaugung auftreten. Durch Variation von Parametern wie Materialsteifigkeit, Wanddicke und Randbedingungen wird der Einfluss auf das Gesamtverhalten systematisch analysiert. Ziel ist, einen geeigneten Modellaufbau und Parameterraum zu identifizieren, der als Ausgangspunkt für weiterführende Untersuchungen dienen kann. Die Arbeit schafft damit die Basis für die Entwicklung sicherer, automatisierter Absaugsysteme.

Aufgaben

• Erstellung eines vereinfachten 3D-Lungenmodells in Ansys:
  Aufbau idealisierter Lungenlappen direkt in Ansys und Vorbereitung des Finite-Elemente-Modells.
• Simulation verschiedener Druckprofile:
  Untersuchung der Verformung bei Unterdruck und Überdruck, wie sie bei Beatmung und Absaugung auftreten.
• Analyse des Einflusses von Material- und Randparametern:
  Variation von Steifigkeit, Wanddicke und Randbedingungen, um deren Einfluss auf das mechanische Verhalten zu verstehen.

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in technischer Mechanik:
  Verständnis von Spannung, Dehnung und elastischem Verhalten.
• Erste Erfahrung mit Simulationssoftware:
  Hilfreich, aber nicht zwingend: Grundlagen in Ansys oder einem ähnlichen FEM-Tool.
• Interesse an medizinischer Technik:
  Bereitschaft, sich mit Lungenmechanik und der Anwendung in der Neonatologie zu beschäftigen.

 

Hinweise und Bewerbung

Die Bearbeitung ist ab sofort möglich.

Bitte senden Sie Ihre Unterlagen (CV, Notenbescheinigung) per E-Mail an die untenstehenden Kontaktpersonen.