Raviteja Eranna Golla

Fortgeschrittene Pro/ENGINEER / CREO Parametric-Kenntnisse mit hohem praxisrelevantem Bezug. • Konstruktion von parametrischen Volumenmodellen nach Zeichnungen unter Berücksichtigung von Konstruktionsgrundsätzen • Arbeiten mit großen Baugruppen, erweiterter Funktionalität sowie bauteilübergreifender Interaktion

Untersuchung des Wärmeableitungsmechanismus in thermischen MEMS-Aktuatoren. Analytische und numerische Untersuchung unerwünschter thermischer Driften an einem MEMS-Bauteil unter Verwendung von CFD (ANSYS Fluent) in Korrelation mit Navier-Stokes-Gleichungen • Untersuchung unerwünschter thermischer Drifts mit FEM • Simulationen des Geräts in einer Fluid-Domäne durch CFD (ANSYS Fluent) • Validierung von Simulationsergebnissen mit numerischen und analytischen Lösungen

Projekt (Eigeninitiative): Entwurf und Bewertung eines Mikro-Heiz-MEMS-Elements für tragbare Gassensoren für Feldanwendungen • Verwendung ANSYS (Mechanischer APDL) für die Entwicklung eines parametrischen Designs für die Heizungsplattform und deren Umgebung • Optimierung des Designs für stromsparende und tragbare Feldanwendungen

Projekt: Clean Coal Technology (TapCoal) • Entwicklung eines PC-basierten Gasüberwachungssystems • Nachweis von Gasen wie Methan, Kohlenmonoxid, Kohlendioxid und Wasserstoff in Kohle-Wirbelschicht

Arbeitete am CEERI Pilani an Dünnfilm-Gasmessgeräten zum Nachweis von alkoholischen Gasen. Technologien zur Herstellung von Reinraumgeräten für Optoelektronik und MEMS-basierte Gassensoren • Implementierung eines digitalen Oszilloskops auf einem Spartan-6-FPGA-Bausatz mit einem ADC (Verilog-HDL) • Optoelektronische Fertigungsabläufe (MOCVD & RIE), photonische Geräte und Subsysteme • Die Lithografie und die Abläufe des Herstellungsprozesses in Reinräumen von Klasse 100 und Klasse 1000

Thema der Abschlussarbeit: Design und Optimierung von Hocheffizienten InGaN/GaN-basierten LEDs mit MOCVD LED-Herstellungssequenzen auf InGaN/GaN-Basis. Entwurf und Optimierung mit simuLED. Belichtung mit Systemen wie MOCVD, RIE.

Ziele des Kurses: • Verfahren des maschinellen Lernens (neuronale Netze) • Embedded Control für intelligente Sensoren und Aktoren Sensortechnik (z.B. MEMS) • Methoden der Systemvernetzung (drahtgebundene und drahtlose Kommunikation) • Methoden der Datenverarbeitung (z. B. Cloud Computing, Big Data) • Systementwurf

Mikrosystemdesign, Halbleiterphysik / Nanostrukturen, Mikro und Nano Nanogeräte, Automotive Sensorsystem, Fortschrittliche integrierte Schaltung Technologie, Zuverlässigkeit von Mikro und Nanosystemen, Optoelektronische Vorrichtungen, Netzwerksicherheit.

Elektronische Bauelemente und Schaltungen, Digitale Elektronik, Mikroprozessoren, Schaltungsanalyse und -synthese, Steuerungssysteme, Analoge Elektronik, Programmieren mit C/C++ und Java, Signale und Systeme, Nachrichtentechnik, Digitale Signalverarbeitung, VLSI-Entwurf, VHDL, IC-Technologie