Ramon Helwing

• seit 07/2021 Wissenschaftlicher Angestellter, Lehrstuhl für Werkstoffprüftechnik, Technische Universität Dortmund
  • Naturfaserverstärkter Kunststoff
  • Betreuung der Vorlesung „Messtechnik“
  • Maschinelles Lernen
•  04/2018 – 07/2021 Studentische Hilfskraft, Lehrstuhl für Werkstoffprüftechnik, Technische Universität Dortmund
  • Glasfaserverstärkte Kunststoff
  • Datenauswertung

• 04/2019 – 07/2021 Masterstudium Maschinenbau, Technische Universität Dortmund
  • Fachrichtung: Werkstofftechnik/Werkstoffprüfung
  • Abschlussarbeit: Segmentation von Computertomografie-Daten durch Deep Learning
•  09/2020 – 02/2021 Auslandssemester, Linköping University, Schweden
• 10/2014 – 04/2019 Bachelorstudium Maschinenbau, Technische Universität Dortmund
  • Fachrichtung: Werkstofftechnik/Werkstoffprüfung
• 08/2006 – 07/2014 Allgemeine Hochschulreife, Adalbert-Stifter-Gymnasium, Castrop-Rauxel

• Helwing, R.; Hülsbusch, D.; Walther, F.: Deep learning method for analysis and segmentation of fatigue
  damage in X-ray computed tomography data for fiber-reinforced polymers. Composites Science and
  Technology 230 (1), 109781 (2022) 1-9. DOI: 10.1016/j.compscitech.2022.109781
• Gerdes, L.; Berger, S.; Saelzer, J.; Franck, P.; Helwing, R.; Zabel, A.; Walther, F.: Application-oriented
  digital image correlation for the high-speed deformation and fracture analysis of AISI 1045 and Ti6Al4V
  materials. Applied Mechanics 3 (4), (2022) 1190-1205. DOI: 10.3390/applmech3040068
• Helwing, R.; Hülsbusch, D.; Walther, F.: Schädigungsmechanismenbasierte Quantifikation des
  Laminatrandeffektes in faserverstärkten Kunststoffen unter Ermüdungsbeanspruchung.
  Werkstoffprüfung 2022 – Werkstoffe und Bauteile auf dem Prüfstand, Hrsg.: M. Zimmermann, ISBN
  978-3-88355-430-3 (2022) 209-215.

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