Research projects: Thuringian state funding + ERDF/ESF Plus

Below you will find information about the Thuringian Innovation Centres at TU Ilmenau and further projects funded by the Free State of Thuringia from ERDF and ESF Plus funds. A An overview of other TU Ilmeanu projects can bei found in FIS Portal ...here

Projekttitel: EMI-V - Emissionsminimierung im Verkehr
Förderung: Januar 2023 - Dezember 2025
Förderkennzeichen: 2022 FGR 0027
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr. Thomas Bachmann
Fachgebiet: Kraftfahrzeugtechnik

"Gefördert durch den Freistaat Thüringen aus Mitteln des Europäischen Sozialfonds Plus."

Emissionen im Verkehr aus nicht-motorischen Quellen gewinnen aufgrund alternativer und teilweise lokal emissionsfreier Antriebskonzepte immer mehr an Bedeutung. Diese Emissionen sind im Wesentlichen durch Abrieb von Bremse und Reifen bedingt und tragen wesentlich zur Gesamtbelastung der Umwelt im Bereich Partikelemissionen und Mikroplastik bei.
Brems- und Reifenabrieb treten dabei vorrangig als Umweltbelastungen in verkehrsreichen, innerstädtischen Bereichen mit häufigen Brems- und Beschleunigungsmanövern auf und tragen so überproportional zum hohen Anteil des Verkehrs an den Gesamtemissionen bei. Die Forschungsgruppe EMI-V beschäftigt sich mit der Identifikation und Analyse dieser Faktoren. Auf der Basis einer Modellbildung werden Maßnahmen zur Minimierung der Emissionen erarbeitet und bewertet.

Basierend auf Vorarbeiten wurde als wesentliche Maßnahme eine intelligente Steuerung des Verkehrs abgeleitet. Eine entsprechende Analyse der Verkehrsdichte bzw. des Verkehrsflusses im Zusammenhang mit der Umweltbelastung durch Partikelemissionen bildet die Basis zur Identifikation kritischer Szenarien und zeigt Möglichkeiten für Optimierungsansätze auf. Die Entwicklung bzw. Weiterentwicklung und Vernetzung verschiedener Emissionsmodelle mit Verkehrsmodellen, welche durch reale Fahrzeugtrajektorien gestützt werden, stellt ein komplexes und interdisziplinäres Aufgabenfeld für die Forschungsgruppe dar. Da nicht nur die Partikelemissionen im Fokus stehen, sondern auch die Emissionen und Immissionen hoch vernetzter Fahrzeuge mit der Infrastruktur eine Umweltbelastung darstellen, ist eine Gesamtbetrachtung und –bilanzierung notwendig.
Zielsetzung der Forschungsgruppe EMI-V ist die Ableitung von Handlungsempfehlungen zur Minimierung von Emissionen im Verkehr.

Projekttitel: Fräsamo - Erkennung des Verschleißes von Fräswerkzeugen durch akustisches Monitoring
Förderung: Januar 2025 - Dezember 2027
Förderkennzeichen: 2024 VFE 0027
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Jean Pierre Bergmann
Fachgebiet: Fertigungstechnik

Wiederkehrende Maschinen-Stillstands-Zeiten, mangelndes Fachpersonal und geringe Automatisierungsquoten sind häufige Probleme im industriellen Umfeld. Eine hohe Nachfrage nach zuverlässigen, automatisierten Verfahren zur Maschinenüberwachung in Form einer effizienten und zuverlässigen Fehlererkennung von Bauteil- und Werkzeugzustand kommt sowohl von Anwendern als auch von Maschinen-und Steuerungsherstellern. Eine solches Verfahren ermöglicht eine Reduktion von Produktionsfehlern, Ausschuss und Maschinen-Stillstands-Zeiten und letztlich somit eine Reduktion von Fehlerfolgekosten, Lieferverzug, Regressansprüchen sowie Ressourcen- und Energieverbrauch. Dies betrifft im Bereich B2B von der Automobilindustrie bis hin zu kleinen Lohnfertigungsbetrieben die gesamte Bandbreite der mechanischen Bearbeitung am Markt. Insbesondere im Bereich der Zerspanung nutzt das Fachpersonal bei der Prozessanalyse häufig akustische Signale, um auf mögliche Prozessveränderungen und damit auf Störgrößen zu schließen. Durch die wahrgenommenen akustischen Reize können laut Experten auf die Qualität des Bauteils, die Aufspannung des Werkstücks, die Qualität des Werkzeugs wie auch des Bauteils, als auch auf Maschinenfehler geschlossen werden. Aufgrund dessen scheint die akustische Überwachung von Zerspanungsprozessen ein vielversprechender Lösungsansatz für die dargestellten Problembereiche zu sein. Ziel des beantragten Forschungsvorhabens Fräsamo ist demzufolge das akustische Monitoring von Fräswerkzeugen hinsichtlich ihres Verschleißzustandes, um die Maschine ressourceneffizient steuern zu können und die Bearbeitungsqualität des Bauteils auf hohem Niveau zu gewährleisten. Durch die zukünftig ressourcenschonende sowie -effiziente Steuerung der Fertigungsprozesse werden die Unternehmen nachhaltiger produzieren und ihre CO2-Bilanzierung durch reduzierte Nachbearbeitungsprozesse verbessern.

Projekttitel: HighSenseAFM - Hochsensitives industriegerechtes Rasterkraftmikroskop mit Doppel-Messsonden
Förderung: Juli 2024 - Juni 2026
Förderkennzeichen: 2024 VFE 0016
Projektleiter: Prof. Dr.-Ing. Thomas Sattel
Fachgebiet: Mechatronik

Förderprogramm: FTI-Thüringen TECHNOLOGIE: Thüringen VERBUND (Thüringer Ministerium für Wirtschaft, Wissenschaft und digitale Gesellschaft)

Oberflächen-3D-Messungen mit Einzelnanometer-Genauigkeit in allen Dimensionsachsen gehören zu den wichtigsten messtechnischen Herausforderungen für die moderne Hochpräzisionsoberflächenbearbeitung. Nicht nur die modernste Chip-Industrie braucht die routiniemäßige Messung von Oberflächendefekten mit 1 - 10 Nanometergenauigkeit, sondern auch die Automobilindustrie muss die Oberflächenrauigkeit auf der Lack-Oberfläche bis in diesen Bereich hinein messen. Dies betrifft auch die Batterieindustrie. Membranen im Separator einer Li-Ionen-Batterie müssen nanometergenau charakterisiert werden. Alle Anwendungen zeigen ein riesiges Weltmarktpotential in Mrd. Euro. Das dafür geeignete typische Messgerät ist das Rasterkraftmikroskop (in Englisch: Atomic Force Microscope, AFM). Allerdings ist die Anwendung solcher Mikroskope in der Industrie sehr eingeschränkt. Der Grund liegt daran, dass die Messung unausweichlich immer von der kleinsten Vibration aus der Umgebung gestört wird, so dass es nicht in der Lage ist, Messungen unter rauhen Umgebungsbedingungen durchzuführen. Dieser Nachteil beeinträchtigt den Einsatz dieser Messtechnik in vielen industriellen Anwendungen, wo sich ein gigantisches Marktpotential entwickelt. Parcan GmbH hat ein innovatives Messprinzip erfunden und den bisherigen Stand der Technik damit aufgebrochen, indem mit einem neuartigen Messprinzip ein vibrationsunempfindliches AFM entwickelt werden soll. Zusammen mit der TU Ilmenau wird hier ein TAB-Projekt im Land Thüringen geschnürt. Statt einem AFM mit einer Messsonde, welches momentan weltweit ausnahmslos praktiziert wird, benutzt die Technologie von Parcan zwei Messsonden und filtert das Vibrationsrauschen effizient aus. Das zu entwickelnde AFM hat damit ein riesiges Marktpotential zum Ersatz bisheriger AFM und macht insbesondere die Erweiterung neuer industrieller Anwendungen möglich.

Projekttitel: Integrierte Planung und Modellierung von Liefer- und Wertschöpfungsketten für die geschlossene Kreislaufwirtschaft in der Kunststoffindustrie
Förderung: Januar 2026 - Dezember 2027
Förderkennzeichen: 2025 VFE 0052
Projektleiter: Univ.-Prof. Jean Pierre Bergmann
Fachgebiet: Fertigungstechnik
Förderprogramm: FTI-Thüringen TECHNOLOGIE: Thüringen Verbund

"Kofinanziert von der Europäischen Union"

AgiEcoPlast — Entwicklung nachhaltiger Wertschöpfungsketten und Unternehmensnetzwerke für die Polymerindustrie mittels digitalen Prozesszwilling" zielt darauf ab, die Kunststoffindustrie nachhaltiger und effizienter zu gestalten. Der Fokus hegt auf der Entwicklung eines Digitalen Prozesszwillings, der Umweltauswirkungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette erfasst, analysiert und optimiert und verschiedenen Szenerien für alternative Produkte und Materialien simulierbar und nachvollziehbar aufzeigt. Die Kunststoffindustrie steht vor der Herausforderung, CO2-Emissionen zu senken, fossile Rohstoffe zu ersetzen und regulatorische Vorgaben wie die EU-Taxonomie zu erfüllen (digitaler Produktpass). AgiEcoPlast adressiert diese Anforderungen, indem es Unternehmen der Wertschöpfungskette ermöglicht, nachhaltige Materialien wie Biopolymere effizient zu integrieren und Produktionsprozesse ressourcenschonend zu gestalten sowie ein Werkzeug zur Erfassung und Weitergabe von Umweltauswirkungen zwischen verschiedenen Akteuren ermöglicht. Der Digitale Zwilling dient somit als Werkzeug zur Rückverfolgbarkeit von Umweltdaten wie Energieverbrauch und CO2-Bilanz über die gesamte Verarbeitungskette und orientiert sich an speziell zugeschnittenen Standards für KMU. Zudem ermöglicht er durch Simulation und Optimierung die Verbesserung von Liefer- und Verfahrensketten sowie die Förderung der Kreislaufwirtschaft. Besonders kleine und mittlere Unternehmen (KMU) profitieren von praxisnahen, skalierbaren Lösungen, da aktuelle Standards wie Gaia-X und Catena-X aufgrund ihrer hohen Komplexität nicht vollständig angewendet werden können. So wird durch gezielte Anpassungen an die Barriere für KMU reduziert, sodass diese Standards auch für diese zugänglich werden. AgiEcoPlast kombiniert somit technologische Innovation mit der Stärkung regionaler Netzwerke, um eine nachhaltigere Kunststoffindustrie zu schaffen.

Projekttitel: Investition in einer portalbasierte Rührreibschweißanlage
Förderung: November 2023 - Mai 2025
Förderkennzeichen: 2023 FGI 0006
Projektleiter: Prof. Jean Pierre Bergmann
Fachgebiet: Fertigungstechnik

Das geplante Anlagensystem erweitert die Forschungs- und Entwicklungsmöglichkeiten am Fachgebiet Fertigungstechnik mit einer Schwerpunktsetzung auf Belastung des Werkzeuges. Durch eine derartige Anlage wird es möglich, Belastungen, die sich aus dem zyklischen Materialfluss um dem Werkzeug ergeben von übergeordneten, aber im gleichen Frequenzspektrum entstehend zyklische Belastungen, die sich aus der Steifigkeit des Systems ergeben. Letztere sind in besonderer Maße bei der Nutzung eines 6-AchsenRobotersystems beim Schweißen von höherer Blechdicke oder höherfester Werkstoffe festzustellen. Insbesondere bei forschungsrelevanten und industriell geforderten Werkstoffkombinationen sind laterale Bahnabweichungen des Werkzeuges zur programmierten Schweißbahn und ein nicht Eindringen des Werkzeuges in die Fügepartner häufig die Folgen einer geringen Steifigkeit. Mit dieser Investition wird es möglich, eine breite Palette an Blechdicken zu bearbeiten und zielgerichtet die Hauptursachen der Belastung am Werkzeug zu untersuchen und daraus die Skalierungseffekte zu verstehen, um zu einer angepassten und ressourcenschonenden Bearbeitung zu gelangen.
Das Kernelement der geplanten Anlage umfasst daher ein portalbasiertes Rührreibschweißsystem, um so den aktuellen Anforderungen an Bauteilintegrität und der Verwendung neuartiger Werkstoffe gerecht zu werden. Durch die Bauform der Anlage ist es möglich, die wirkenden Reaktionskräfte in Vorschubrichtung, quer zur Vorschubrichtung und in Axialrichtung zu kompensieren. Durch die unabhängig einstellbaren Betriebsarten wie positionsgesteuerte Prozessführung zum Schweißen von Mischverbindungen und kraftgeregelte Prozessführung von artgleichen Werkstoffen ist es möglich, ein breites Spektrum von Forschungs- und Anwendungsfällen abzudecken. Die geplante Anlage kann dabei mit einem einteiligen Rührreibschweißwerkzeug mit rotierender Schulter oder mit einem zweiteiligen Rührreibschweißwerkzeug und nicht rotierender Schulter betrieben werden.

Projekttitel: KI-Transferkoordinator Wirtschaft (Folgeprojekt)
Förderung: August 2023 - Dezember 2025
Aktenzeichen: Az: 3021/83-27-4
Projektleiter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Horst-Michael Groß
Fachgebiet: Neuroinformatik und Kognitive Robotik

Das TZLR soll in seiner derzeitigen Organisationsstruktur mit Geschäftsstellenleiter und zwei KI-Transferkoordinatoren für die Wirtschaft bzw. die Wissenschaft fortgesetzt und erweitert werden. Dies betrifft vor allem zwei strategische Prioritäten in den generellen Handlungsfeldern Forschung, Transfer, Monitoring und Anwendung von KI-Themen: 1) Erzielung einer noch besseren Sichtbarkeit des TZLR in der Öffentlichkeit als der Ansprechpartner zu den Themen Weiterbildung und Wissenstransfer in KI und Robotik und 2) Weitere Effektivierung der Projekt- und Transferarbeit in den Forschungs- und Transferfeldern KI und Robotik. Im Rahmen der ersten Priorität sollen breitenwirksame Veranstaltungen zu allseits interessierenden KI-Themen zur Information und Weiterbildung der allgemeinen Öffentlichkeit aber auch sehr konkrete Qualifizierungs- und Weiterbildungsangebote für wissenschaftliche Partner und Unternehmen zu Bewertung, Eignung und Einsatz von KI- und Robotik-Technologien geschaffen werden. Voraussetzung dafür ist die Durchführung einer Bedarfsanalyse in Thüringen durch das TZLR zum konkreten Weiterbildungsbedarf und die Schaffung eines Pools an ausgewiesenen und verfügbaren KI-Referenten. Weitere geplante Maßnahmen sind die noch stärkere Öffnung gegenüber anderen Thüringer Hochschulen, die noch bessere Koordination der Zusammenarbeit mit regionalen Wissenschafts- und Wirtschaftsclustern und vor allem auch eine verbesserte Online-Präsenz.
Im Rahmen der zweiten Priorität liegt der Fokus auf allen vier Handlungsfeldern durch solche Maßnahmen wie ein regelmäßiges Fördermittelscreening und das Initiieren von Gemeinschaftsprojekten mit Partnern aus der Wirtschaft. Im Bereich der Forschung steht die Durchführung von kleineren Entwicklungsprojekten im Bereich der Auftragsforschung oder von vorbereitenden Machbarkeitsstudien sowie die Entwicklung von KI-Demonstratoren und Show-Rooms im Fokus des TZLR.

Projekttitel: SENKA - Funkkanalcharakterisierung der nächsten Generation: Multi-Modale Umgebungswahrnehmung
Förderung: Januar 2026 - Dezember 2028
Förderkennzeichen: 2025 VFE 0058
Projektleiter: Christian Schneider
Fachgebiet: BG Elektronische Messtechnik und Signalverarbeitung
Förderprogramm: FTI-Thüringen TECHNOLOGIE: Thüringen Verbund

Ziel dieses Verbundvorhabens ist es, Methoden für die Kalibrierung und kohärente Fusionierung von multimodalen Sensordaten, wie GNSS, LiDAR, Video, klassischen Radar und/oder auch Messungen von Wellenausbreitung zu entwickeln und praxisnah zu validieren. Einerseits müssen Sensorsysteme nahtlos miteinander interagieren und Daten präzise fusionieren können, um z.B. den nächsten Entwicklungsschritt des autonomen Fahrens zu ermöglichen. Insbesondere auf großen Distanzen und bei hohen Fahrgeschwindigkeiten kommen aktuelle Systemlösungen im Automobilbereich bei der Überlagerung verschiedenster Sensordaten, wie z.B. LiDAR, Video oder klassischem RADAR an ihre Grenzen. Genauso sind diese Verfahren bei der allumfassenden Charakterisierung von hochdynamischen Mobilfunkkanälen von großem Interesse, da die Eigenschaften der Wellenausbreitung beispielsweise genau innerhalb einer kartografierten Umgebung verortet werden müssen. Damit soll die lnterpretierbarkeit der Daten erstmalig als Ganzes ermöglicht und damit deren Mehrwert gesteigert werden. Aus diesem Grund ist es gemeinsames Ziel der Verbundpartner, durch innovative Kalibrierungsmethoden hochgenaue, robuste und zuverlässige Sensorfusionstechnologien zu schaffen. Dabei sollen sowohl regelbasierte Algorithmen als auch Konzepte der künstlichen Intelligenz berücksichtigt werden. Das Verbundprojekt fokussiert daher auf die Entwicklung eines skalierbaren, hochpräzisen Kalibrierungs- und Fusionsansatzes für multimodale Sensorsysteme mit Blick auf das autonome Fahren und der Charakterisierung von Mobilfunkkanälen für hochdynamische Umgebungen. Die neuen Methoden ermöglichen die Entwicklung von Assistenzsystemen in Fahrzeugen mit deutlich höheren Geschwindigkeiten und bieten eine deutlich erhöhte Sicherheit beim Einsatz von autonome Fahrfunktionen.

Range of courses

Experience university

Start of studies

Student Life

Before the study

Range of courses

Study organization

Further offers

Information and Advice

In study

Career Start

Start-up Service

Further training

Alumni

After graduation

Research projects: Thuringian state funding + ERDF/ESF Plus

State funding ERDF and ESF Plus

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State funding ERDF and ESF Plus

6GCI - 6G Campus Ilmenau - Nachhaltige, hochleistungsfähige Mobilkommunikationsinfrastruktur

AddGlas - Additive Fertigungsprozesse auf Basis anorganischer wasserglasbasierter Materialsysteme

BIRAUM - Bistatische Radarsignaturen von Verkehrsobjekten als Bindeglied zwischen Umfelderfassung und Mobilkomunikation

BRECHZAHL - Neuartiges Verfahren zur Modifikation der Brechzahl / Dichte der Luft in einer Messkammer

CAVE@l3TC

COMSENS+ - Communication Sensors for Sustainable Environments

Digitalisiertes Ultraschallschweißsystem

DEXTA - Doppelschneckenextrusionsanlage

D-TRaCe: Digital Twin Representation of Radio Channels

EMI-V - Emissionsminimierung im Verkehr

EMProBio - Energie- und materialeffiziente Produktionsprozesse für biogene Kunststoffe

Entwicklung einer Vorgehensweise für die additive Fertigung von komplexen Glasstrukturen

Entwicklung eines Softwaretools zur Minimierung des Energieumsatzes an Spritzgießmaschinen und deren Periphreiegeräten mittels Gegenüberstellung von Energiemessdaten mit materialspezifischen Energieumsätzen unter der Prämisse fehlerfreier Urformung

Entwicklung recyclingfähiger thermoplastfaserverstärkter Thermoplast-Composites

fastPIC - Flexibel anpassbare und skalierbare Technologien für Photonisch Integrierte Schaltkreise (PIC)

FESustain - Neue nachhaltige Basistechnologie für die Funktionelle Elektrostimulation

FGR H2-FlexiDekarb - Flexibilisierung der Elektrizitätsversorgung in Thüringen zur Ermöglichung der Dekarbonisierung

Fräsamo - Erkennung des Verschleißes von Fräswerkzeugen durch akustisches Monitoring

FraudDetect - Detektion von Betrug in Energie- und Wassernetzen mittels Smart Metering

FunkiBioVerbund - Funktionsintegrierte biogene Verbundwerkstoffe

FUZUBI - Flexibles Multikanal Ultrabreitband Georadar für die Zustandserfassung von Bahn-Infrastruktur

GKS-6G: Gemeinsame Kommunikation und Sensorik für Funksysteme der 6. Generation

Grhethe - Geräteausstattung zur Bestimmung rheologischer und thermischer Eigenschaften von Polymerwerkstoffen

HERMES - Hochpräzise Erfassung und RFID-Tag-Lokalisierung durch Mehrkanalempfang auf mobiler Roboterplattform mit paralleler Signalverarbeitung

HighSenseAFM - Hochsensitives industriegerechtes Rasterkraftmikroskop mit Doppel-Messsonden

HypLIPS - Fusionierung von optischer und laser-spektroskopischer Sensorik in Kombination mit Kl-basierten Lernverfahren für die Optimierung von Prozessen und Analvseverfahren in der Baustoffindustrie

HIWA - Hochgenaue interferometrische Winkelmessung mit Absolutfähigkeit für Industrie und Forschung

InflamoDetect - Schnelle Detektion und Charakterisierung von entzündlichen Prozessen mittels optisch-spektroskopischer Verfahren

INNOPREPARE - Schwarmbasierte Robotik- und Automatisierungstechnologien für den Waldumbau

Innovationszentrum InQuoSens

Innovationszentrum ThIMEDOP

Innovationszentrum ThIMo

Innovationszentrum ThZM

Integrierte Planung und Modellierung von Liefer- und Wertschöpfungsketten für die geschlossene Kreislaufwirtschaft in der Kunststoffindustrie

IntelliGN - Intelligentes Orchestrierungs- und Managementsystem für private 5G-Netze

Intellischicht

Investition in einer portalbasierte Rührreibschweißanlage

KapMemLyse - Kapillar-gestützte Anionenaustausch-Membran-Wasserelektrolyse

KombiSens - Kombinatorische Hochdurchsatz-in-situ-Nano-Diagnostik für die Sensorik

KREATÖR - Funk- und Fahrzeugtechnologien für automatisierten Personentransport im öffentlichen Raum

KI-Transferkoordinator Wirtschaft (Folgeprojekt)

MELI - Forschung an Methoden zur externen Referenzierung für die Diodenlaser-lnterferometrie

"Mobilität mit Mehrwert“, ThIMo+

MonStaTec - Verfahrensentwicklung für die elektrochemische Herstellung von Interkonnektoren für Hochtemperaturelektrolyseure

NMR-Field-Cycling Relaxometer

NMR-Spektroskopie - 500 MHz Kernmagnetresonanz (NMR) Spektrometer

Optoelektronisch-supraleitende Netzwerke für neuromorphes Computing (neuroNODE)

PRIMED - Public Representation of Innovation and its MEDia-driven Financial and Societal Effects

Q-PICs - Innovationszentrum für Quantenoptik und Sensorik, Innovationsfokus Q-PICs, Standort llmenau

Quanten-HUB Thüringen (QHUBTh): Technische Universität Ilmenau (Antragsteller 9 von 9 im Konsortialverbund)

Quantenkryotron - Erforschung der Fabrikationstechnologie

SENKA - Funkkanalcharakterisierung der nächsten Generation: Multi-Modale Umgebungswahrnehmung

SMART-KI-CHECKER - Smartes Bildverarbeitungssystem für KI-basierte Qualitätschecks für kontinuierliche industrielle Produktionsprozesse

SOFIE - Softwarespezifizierte autonome Energiesysteme (SOFIE)

thurAI - thuringian Al - Pilotphase im Thüringer Zentrum für lernende Systeme und Robotik (TZLR)

ThürQuant - Erforschung und Entwicklung quantenoptischer und -sensorischer Komponenten und Systeme für die ressourcenschonende und sichere Informationsverarbeitung in Thüringen am InQuoSens-Standort Ilmenau

TuiToF - Entwicklung eines Sensors zur Isolation von zirkulierenden Tumorzellen mittels ImpToF

UV-Lithografiesystem mit UV-LED-Beleuchtung & motorisierter Stage m. Autoalignmentfunktion

Vollautomatisierte Prüfprogrammerstellung für lnspektionssysteme der Elektronikfertigung