Stephan Düsterhaupt
Obergeschoss
Ich bin Mechatronikingenieur und Projektentwickler am Institut für Prozesstechnik, Prozessautomatisierung und Messtechnik (IPM). Seit 20 Jahren verbinde ich als FuE-Ingenieur Wissenschaft und Industrie und arbeite daran, Forschung in praxisnahe Innovationen zu überführen – von der ersten Idee bis zum Technologietransfer.
Ich entwickle mechatronische Systeme, integriere frühzeitig KI-Methoden und leite internationale Industrieprojekte über den gesamten Entwicklungszyklus – vom Proof of Concept bis zur Markteinführung. Dabei stehen für mich nachhaltige Wertschöpfung, gesellschaftlicher Nutzen und Zukunftssicherheit im Mittelpunkt.
Besonders interessieren mich die Zukunftsfelder Mensch und Gesundheit, Energie, Materialien sowie Aerospace. Dort möchte ich meine branchenübergreifende Erfahrung, meinen Transferfokus und meine Begeisterung für Schlüsseltechnologien einbringen und weiterentwickeln.
Technologietransfer bedeutet für mich, Trends früh zu erkennen und gemeinsam mit Unternehmen und Wissenschaftsnetzwerken in tragfähige Innovationen zu überführen. Als Dozent und Innovationsmentor unterstütze ich Nachwuchstalente dabei, Zukunftsszenarien greifbar zu machen und Human-Tech-Innovationen umzusetzen.
- Mechatronische Systementwicklung: Auslegung, Modellierung, dynamische Simulation, Regelung und experimentelle Validierung
- Aktive Magnetlager und Turbomaschinen: Rotordynamik, Sensorik, Regelung und Fanglager für anspruchsvolle Betriebsbedingungen
- Energiewandlung und -speicherung: Hochgeschwindigkeits-Schwungmassespeicher, Netzintegration und technoökonomische Bewertung
- Hybride Ingenieurmethoden und KI: Verbindung physikalischer Modelle mit maschinellem Lernen für Simulation, Prognose, Mustererkennung und Zustandsüberwachung
- Modellierung und Simulation: Mechatronische und energietechnische Systeme physikalisch modellieren, dynamisch simulieren und Regelungskonzepte untersuchen.
- Experiment und Validierung: Mess- und Prüfumgebungen entwickeln, Systeme in Betrieb nehmen und Modelle mit Versuchsdaten abgleichen.
- Datenanalyse und KI: Messdaten auswerten und maschinelles Lernen dort mit physikalischen Modellen verbinden, wo es Prognosen oder Zustandsbewertungen verbessert.
- Projektentwicklung und Mentoring: Interdisziplinäre FuE-Vorhaben mit Forschung und Industrie gestalten sowie Studierende fachlich begleiten.
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