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Großgerät

Hot Lithography Anlage

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Hochschule Campus Wien (HCW)

Wien | Website

Open for Collaboration

Kurzbeschreibung

Anlage zur schnellen Herstellung hochgenauer und hochfester Bauteile, Werkzeuge und Prototypen aus Photopolymer.

Geräte:
• Hot Lithography Anlage
• beheiztes Ultraschallbad
• kleiner Ofen zur thermischen Nachvernetzung der Bauteile

Forschungsfragen:
• Welche Schritte sind notwendig, um den Bauprozess in Bezug auf die Mechanik zu verbessern?
• Welche Schritte sind notwendig um den Bauprozess bezüglich der Materialien zu verbessern?
• Welche Anpassungen sind notwendig, um die Prozess- bzw. Vorbereitungssoftware auf die Anwendung zu optimieren?

Ansprechperson

Sebastian Geyer, MSc

Research Services

• Fertigung von Prototypen, Modellen, Serienbauteilen für alle Studiengänge der FH
• Fertigung von Prototypen, Modellen und Serienbauteilen für Partnerhochschulen, insbesondere für befreundete Formula Student Teams
• Fertigung von Prototypen und Kleinstserien im Rahmen von Forschungsprojekten (Produktentwicklung)

Methoden & Expertise zur Forschungsinfrastruktur

Verbesserung des Prozesses, Eigenschaftsverbesserung der produzierten Bauteile, Qualifizierung neuer Materialien, Verbreiten und Verstärken von Bauteilen in den Departments der FH Campus Wien

Nutzungsbedingungen

Bei Interesse bitte um Kontaktaufnahme mit Sebastian Geyer, MSc. (Daten siehe Kontakt).

Referenzprojekte

• Drucksensibler Stift – „SensoGrip“, MA23, 27. Ausschreibung, „Digitalisierung aus inter- und transdisziplinärer Sicht“
• 01/2020 - 12/2021
• Dipl. Ing. Mag. Franz Werner, Lena Rettinger, MSc BSc, Mag. Andrea Kerschbaumer, MSc, Dipl.-Päd. Mag.a Erna Schönthaler, Ing. Gernot Korak, Msc, Sebastian Geyer, Msc, Primoz Flander, FH-Prof. DI Gerhard Engelmann
• https://www.hcw.ac.at/lehre/hochschullehre/projekte/detail/sensogrip.html

Referenzpublikationen

Bublin, M.; Werner, F.; Kerschbaumer, A.; Korak, G.; Geyer, S.; Rettinger, L.; Schönthaler, E.; Schmid-Kietreiber, M. Handwriting Evaluation Using Deep Learning with SensoGrip. Sensors 2023, 23, 5215. https://doi.org/10.3390/s23115215

Mugdim Bublin, Franz Werner, Andrea Kerschbaumer, Gernot Korak, Sebastian Geyer, Lena Rettinger, Erna Schoenthaler, Matthias Schmid-Kietreiber. Automated dysgraphia detection by deep learning with SensoGrip. 2023.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.07659

Kontakt

Sebastian Geyer, MSc
High Tech Manufacturing
01 6066877 2313
sebastian.geyer@hcw.ac.at
https://www.hcw.ac.at

Standort

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