Studentische Arbeiten

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Es soll ein Strömungssensor entwickelt werden, der unter rauen Umgebungsbedingungen Strömungsgeschwindigkeit und Richtung der Strömung erfasst. Raue Umgebungsbedingungen liegen u.a. in Landmaschinen bei Beladung der Luft mit Staub oder Partikeln vor. Im Rahmen von Voruntersuchungen wurde ein vielversprechendes Sensorkonzept umgesetzt und getestet, welches weiterentwickelt werden soll. Als Entwicklungswerkzeuge stehen sowohl Laboruntersuchungen als auch Software zur kombinierten multi-physikalischen Simulation der elektrischen, mechanischen und thermischen Vorgänge bereit. 

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Mithilfe der DEM (Diskrete Elemente Methode) soll der Druschprozess im Mähdrescher modelliert und simuliert werden. Insbesondere die Abscheidung der Körner entlang des Dreschkorbes, als auch die Entstehung von Bruchkorn und Kurzstroh stellen die Untersuchungsschwerpunkte dar. Verschiedene Aufgaben stehen innerhalb diese Übergeordneten Themas zur Vefügung: z.B.  Versuchsstandskonzeption und -konstruktion, Numerische Modellierung und Validierung

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Zur Optimierung strömungsbasierter Prozesse in der Landtechnik werden verstärkt numerische Berechnungsverfahren wie CFD und DEM eingesetzt. Die Kopplung dieser beiden Entwicklungswerkzeuge setzt die Modellierung des Strömungswiderstandes der im allgemeinen nichtsphärischen Partikel voraus. Die bisher in kommerziellen Tools implementierten Modelle erfüllen die Genauigkeitsanforderungen nicht, weshalb experimentelle und numerische Untersuchungen durchgeführt werden müssen. Auf deren Basis soll die Implementierung in kommerziellen CFD-Code erfolgen.

In einem aktuellen Forschungsprojekt wird ein immersiver Bedien- und Schulungssimulator für Mähdrescher entwickelt, der die reale Funktionsweise des Fahrzeugs nachbildet. Sinnvoller Bestandteil einer Maschinen- und Prozesssimulation ist dabei auch eine entsprechende Geräuschkulisse, da die akustische Wahrnehmung eine wichtige Rückkopplung darstellt. Es soll ein Sound Design für einen Mähdreschersimulator erstellt werden, welches die Betriebs- und Prozesszustände der Maschine akustisch wiedergibt. Die Geräuschsynthese soll an die Prozess- und Maschinenmodelle gekoppelt sein. Dazu sind ggf. auch Aufnahmen an realen Maschinen durchzuführen.

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Im Versuchswesen sowie bei der Entwicklung moderner Landtechnik ist die Bestimmung der Feldbedingungen und der mechanischen Eigenschaften der Pflanzen von zentraler Bedeutung. Gegenstand der Arbeit soll die Entwicklung eines digitalisierten Probennahmeverfahrens sein. Hierfür ist zunächst auf Basis einer Literaturrecherche das Verfahren zur Parameterbestimmung bei Feldversuchen zu optimieren und zu standardisieren. Des Weiteren soll die digitale Erfassung der Daten direkt auf dem Feld ermöglicht werden. Dafür ist eine systematische Speicherung der Daten vorzusehen. Abschließend ist das entwickelte System im Feldeinsatz zu erproben und zu bewerten.

Es sollen technische Ansätze untersucht werden, wie Feldhäcksler für die Verarbeitung holziger Biomasse angepasst oder erweitert werden können.

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Es soll eine Methode entwickelt und validiert werden, mit der es möglich ist, aus verschiedenen Fernerkundungsdaten eine Ertragsabschätzung für Marktfrüchte (Weizen, Gerste, Hafer, Raps, …) abzuleiten.

Ziel ist eine Unterstützung von Landwirten und Entwicklern von Landtechnik zur datenbasierten Entscheidungsfindung. Für den Landwirt können so ökonomische Folgeentscheidungen valider getroffen werden. Für die Forschung und Entwicklung kann die Zielerreichung frühzeitig überprüft werden. 

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Das Verständnis der Kräfte, die erforderlich sind, um Körner aus Ähren von Weizen zu lösen oder Kerne aus den Spelzen von Gerste zu trennen, ist entscheidend für die Verbesserung von Druschprozessen in landwirtschaftlichen Maschinen. Verlässliche Daten zu diesen Ablösekräften sind jedoch selten, da geeignete Messmethoden und reproduzierbare Haltevorrichtungen bisher nicht standardisiert sind.

Ziel dieser Arbeit ist es, einen konzeptionellen Versuchsaufbau zu entwickeln, der in der Lage ist, die Ablösekräfte unter kontrollierten Bedingungen zu messen. Mögliche Ansätze umfassen beispielsweise den Einsatz von Mikro‑Drucksensoren und Präzisionshalterungen wie Monofilament‑Klebeverbindungen, Mikro‑Haken oder wachsbasierte Klemmvorrichtungen zum Fixieren einzelner Ähren bzw.  Körner.

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Zuverlässige Reibungskoeffizienten für Körner, Stroh und Spreu sind entscheidend für die DEM‑basierte Modellierung von Drusch- und Materialflüssen in landwirtschaftlichen Maschinen. Die in der Literatur verfügbaren Werte werden jedoch typischerweise bei sehr niedrigen Relativgeschwindigkeiten gemessen und spiegeln nicht die hohen Gleitgeschwindigkeiten wider, die in Dreschtrommeln auftreten.

Ziel dieser Arbeit ist es, ein konzeptionelles Design für einen Hochgeschwindigkeits‑Reibungsprüfstand zu entwickeln, der geschwindigkeitsabhängige Reibkoeffizienten μ(v) bis etwa 35 m/s messen kann. Mögliche Messprinzipien umfassen rotierende Trommelaufbauten, Hochgeschwindigkeits‑Linearstrecken mit integrierten Kraftsensoren sowie Konzepte mit austauschbaren Gegenoberflächen wie Edelstahl oder Gummi.

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Die objektive Bewertung der Strohqualität ist eine wichtige Voraussetzung, um die Leistungsfähigkeit verschiedener Mähdrescher miteinander vergleichen zu können. Dennoch existiert bislang kein standardisiertes Prüfgerät. Ein kürzlich durchgeführtes Studierendenprojekt an der Aarhus Universität entwickelte ein Konzept auf Basis einer vibrierenden V‑Platten‑Mechanik, welche die Halme ausrichtet und eine längenbasierte Sortierung über gestufte Öffnungen ermöglicht.

Aufbauend auf dieser Vorarbeit ist das Ziel dieser Arbeit, das zugrundeliegende Konzept weiterzuentwickeln, Skalierungsstrategien zu untersuchen und einen zuverlässigen Zuführmechanismus zu konzipieren, der einen gleichmäßigen, verklumpungsfreien Stroheinlauf in das Sortiermodul gewährleistet.

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Im landwirtschaftlichen Versuchswesen fallen bei Feldversuchen und an Versuchsständen große Mengen an Proben an, die zur Bewertung und zum Vergleich unterschiedlicher Versuchsvarianten ausgewertet werden müssen. Ein wichtiger Parameter dabei der Anteil der beim Dreschen beschädigten Körner. Dieser Bruch-kornanteil gibt Rückschlüsse auf die Qualität des Ernteprozesses. Aktuell wird dieser manuell bestimmt, etwa durch Auszählen oder Sieben. Das ist zeitaufwendig und verzögert die Verfügbarkeit der Ergebnisse erheblich.

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines KI-gestützten Verfahrens, mit dem der Bruchkornanteil anhand von Bildaufnahmen schnell und unkompliziert bestimmt werden kann. Dabei soll ein einfaches Foto einer Körnerprobe ausreichen, um beschädigte Körner automatisch zu erkennen und den Bruchkornanteil zuver-lässig zu berechnen. Das Verfahren soll die manuelle Auswertung ersetzen und die Datenerhebung im Ver-suchswesen deutlich beschleunigen.