Sivaprakash Ramalingam

Nach über zweieinhalb Jahren Erfahrung im Bereich Künstliche Intelligenz und simulationsbasierter Optimierung habe ich bewusst eine berufliche Auszeit genommen, um mich auf meine Gesundheit zu konzentrieren und neue Perspektiven zu gewinnen. Diese Phase hat mir geholfen, meine beruflichen Prioritäten zu überdenken und neue Energie für den nächsten Karriereschritt zu schöpfen. Jetzt bin ich bereit, mit frischer Energie und klarem Fokus KI-Anwendungen im praktischen Alltag weiterzuentwickeln.

Masterarbeit zum Thema „Condition Monitoring at automatic production line using AI-methods“ erfolgreich abgeschlossen. Durchführung einer umfassenden Datenanalyse von Maschinenzuständen, einschließlich Vibrations- und Audiodaten von einer spitzenlosen Schleifmaschine, zur Qualitätsverbesserung. Entwicklung und Implementierung von Autoencodern mit PyTorch zur Echtzeitüberwachung des Maschinenzustands und Optimierung der Produktionsqualität durch Feature Engineering und Visualisierungsprototypen.

Erfolgreich ein freiwilliges Praktikum im Bereich „Fertigung, Digitale Transformation und IT-Lösungen – Digital Innovation Campus“ absolviert, mit Fokus auf innovativen Technologien und Prozessoptimierung. Materialfluss von Fertigungslinien auf der Basis von CAD-Layouts mit Tecnomatix Plant Simulation modelliert, um Effizienz und Engpässe zu analysieren. Produktionslinienmodelle in eine Hallensimulation integriert und den AGV-Verkehr analysiert, um Logistikprozesse und Produktionsleistung zu optimieren.

Implementierung einer Methode zur datenbasierten ZeitschrittSchätzung für explizite (2D, 3D) Finite-Elemente-Simulationen auf der Grundlage von neuronalen Netzen mit TensorFlow. Durchführung von nichtlinearen Stabilitätsanalysen für einen ebenen Fachwerkbogen mit MATLAB. Umfassende Literaturrecherche zum Thema FE-Simulationen von faserverstärkten Verbundwerkstoffen mit Schalenelementen und Korrektur von Hausübungen.

Numerische Simulation der Wärmeübertragung in Kombination mit nicht-isothermer Rohrströmung in einem geothermischen Tunnelmodell mit COMSOL Multiphysics. Durchführung von Laborversuchen zu Frost-Tau-Zyklen für verschiedene Szenarien von weichen, feinkörnigen Böden. Umfassende Literaturrecherche zum Thema Auswirkungen des zyklischen Einfrierens und Auftauens von feinkörnige Böden.

Entwicklung von anspruchsvollen Nachbearbeitungsroutinen in Python mithilfe von Paraview zur Optimierung der Datenvisualisierung und -analyse. Erfolgreich ein komplexes Programm von MATLAB nach Python übertragen, wodurch Effizienz und Funktionalität verbessert wurden. Durchführung von direkten numerischen Simulationen mit einem fortschrittlichen internen DNS-Programm FS3D. Umfassende Literaturrecherche zum Thema Tropfenaufprall und die zentralen Ergebnisse und Erkenntnisse zusammengefasst.

Konstruktion und Entwicklung von Außenbauteilen wie Stoßfänger, Seitenschweller, Spoiler, Kühlergrill und Embleme von der Konzeptphase bis zur Produktion des Fahrzeugs und Rückmeldung an das Fahrzeug Styling-Team. Erstellung von Einbauzeichnungen und Montageanleitungen. Durchführbarkeit des Teils während der Montagevorgänge und Stücklistenentwicklung.

Masterarbeit: Condition Monitoring at automatic production line using AI-methods Akademischer Schwerpunkt: Machine Learning Methods in Mechanics, Advanced Finite Element Technology, Selected Topics in the Theories of Plasticity and Viscoelasticity

Bachelorarbeit: Design and Fabrication of Internet of Things (IoT) and Vision-Based Gesture-Controlled Robotic Arm for Handling Hazardous Materials Akademischer Schwerpunkt: Finite Element Analysis, Heat and Mass Transfer, Strength of Materials