Personensuche

Personensuche

Bitte geben Sie den Namen der gesuchten Person ein.

Es wurde 1 Person gefunden.

M.Sc. Alexander Schulze Struchtrup

Fakultät für Ingenieurwissenschaften

Anschrift
Lotharstraße 1
47057 Duisburg
Raum
MA 230A
Telefon
+49 203 379 3519
E-Mail
alexander.schulze-struchtrup@uni-due.de

Funktionen

  • Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in, Konstruktion und Kunststoffmaschinen

Aktuelle Veranstaltungen

Keine aktuellen Veranstaltungen.

Vergangene Veranstaltungen (max. 10)

Keine vergangenen Veranstaltungen.

Die folgenden Publikationen sind in der Online-Universitätsbibliographie der Universität Duisburg-Essen verzeichnet. Weitere Informationen finden Sie gegebenenfalls auch auf den persönlichen Webseiten der Person.

    Artikel in Zeitschriften

  • Schulze Struchtrup, Alexander; Kvaktun, Dimitri; Schiffers, Reinhard
    Adaptive quality prediction in injection molding based on ensemble learning
    In: Procedia CIRP Jg. 99 (2021) S. 301 - 306
    ISSN: 2212-8271
    Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
  • Schiffers, Reinhard; Morik, Katharina; Schulze Struchtrup, Alexander; Honysz, Philipp-Jan; Wortberg, Johannes
    Anomaly detection in injection molding process data based on unsupervised learning
    In: Zeitschrift Kunststofftechnik Jg. 14 (2018) Nr. 5, S. 301 - 347
    ISSN: 1864-2217
    Online Volltext: dx.doi.org/
  • Wortberg, Johannes; Mistler, Maurice; Schulze Struchtrup, Alexander
    Lifetime prediction with nonlinear damage accumulation based on material stressing part II : Application to elastomer couplings
    In: KGK Kautschuk Gummi Kunststoffe Jg. 70 (2017) Nr. 10, S. 55 - 60
    ISSN: 0948-3276

    • Beiträge in Sammelwerken und Tagungsbänden

  • Schulze Struchtrup, Alexander; Kvaktun, Dimitri; Schiffers, Reinhard
    A Holistic Approach to Part Quality Prediction in Injection Molding Based on Machine Learning
    In: Advances in polymer processing 2020: proceedings of the International Symposium on Plastics Technology / International Symposium on Plastics Technology, 08.09.2020, Aachen / Hopmann, Christian; Dahlmann, Rainer (Hrsg.) 2020, S. 137 - 149
    ISBN: 978-3-662-60809-8; 978-3-662-60808-1; 978-3-662-60811-1
    Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
  • Schulze Struchtrup, Alexander; Kvaktun, Dimitri; Schiffers, Reinhard
    Comparison of feature selection methods for machine learning based injection molding quality prediction
    In: Proceedings of PPS2019 Europe-Africa Regional Conference of the Polymer Processing Society / PPS2019 Europe-Africa Regional Conference of the Polymer Processing Society, 18–22 November 2019, Pretoria, South Africa / Ray, Suprakas Sinha (Hrsg.) 2020, S. 020052
    ISBN: 978-0-7354-4019-7 ISSN: 1551-7616; 0094-243X
    Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)
  • Schiffers, Reinhard; Schulze Struchtrup, Alexander
    Anomaly detection in injection molding process data using cluster analysis
    In: Annual Technical Conference - ANTEC: Conference Proceedings / 77th Annual Technical Conference of the Society of Plastics Engineers, ANTEC 2019; Detroit; United States; 18 - 21 March 2019 2019
  • Schiffers, Reinhard; Wortberg, Johannes; Schulze Struchtrup, Alexander; Kruppa, Stefan
    Automatic anomaly detection and root cause analysis for holistic process monitoring and control in injection molding
    In: Annual Technical Conference - ANTEC: Conference Proceedings / ANTEC 2018; Orlando; United States; 7 - 10 May 2018 Jg. May 2018
  • Wortberg, Johannes; Schulze Struchtrup, Alexander; Zhao, Chen-Liang
    Digitalisierung der Spritzgießproduktion intelligente Maschinen für effiziente Prozesse nutzen
    In: Spritzgießen 2017 / VDI Wissensforum GmbH (Hrsg.) 2017, S. 55 - 66
    ISBN: 978-3-18-234349-3; 978-3-18-244349-0
    Online Volltext: dx.doi.org/

    • Dissertation

  • Schulze Struchtrup, Alexander;
    Ganzheitliche Formteil-Qualitätsprognose für das Spritzgießen thermoplastischer Kunststoffe auf der Basis maschineller Lernverfahren
    Duisburg, Essen (2021) XV, 152 Seiten
    Online Volltext: dx.doi.org/ Online Volltext (Open Access)