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Fakultät 1
Fachgebiet Kognitive Materialanalytik (gemeinsame Berufung mit Fraunhofer IKTS Dresden) Prof. Dr.-Ing. Constanze Tschöpe

Dr.-Ing. Ilkin Alkhasli

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
(Fraunhofer-Projektgruppe KogMatD)

Lehrgebäude 3A, Raum 333
T +49 (0) 355 60 5112
ilkin.alkhasli(at)ikts.fraunhofer.de

  • 2021: Promotion in der Oberflächentechnik im Maschinenbau: „Multiscale modelling of plasma spraying“
     
  • 2013: Master of Science in Aerospace engineering
     
  • 2011: Bachelor of Science in Aerospace engineering
  • Vishwanatha, M., Kraljevski, I., Alkhasli, I., Saeidi, N., Selvam, K., Wiemer, M. and Kuhn, H., Investigating Performance Enhancements of CMUT Based Flow Measurement Using Regression Techniques, In 2025 IEEE SENSORS (pp. 1-4). IEEE. October 2025,  https://doi.org/10.1109/SENSORS59705.2025.11331011
     
  • S. Uhlig, I. Alkhasli, F. Schubert, C. Tschöpe, M. Wolff. A Review of Synthetic and Augmented Training Data for Machine Learning in Ultrasonic Non-Destructive Evaluation. Ultrasonics, 2023, 107041, ISSN 0041-624X, https://doi.org/10.1016/j.ultras.2023.107041
  • I. Kraljevski, Y. C. Ju, M. Mühle, D. Lembcke, S. Uhlig, M. Käso, I. Alkhasli, C. Tschöpe. Setup and Knowledge Sharing of the new Fraunhofer Research Group for Cognitive Material Diagnostics. KM2021 Conference, Pre-Conference Industry Day, Leipzig, 29.06.2021 (Invited Talk)

Betreute Abschlussarbeiten

  • Hongyu Yan: Machbarkeitsuntersuchungen zu Frequenz-Antwortkurven für die kognitive Materialdiagnostik, Bachelorarbeit, BTU Cottbus-Senftenberg, 2022 (in Kooperation mit Lehrstuhl Kommunikationstechnik)
     
  • Rovshan Hasanov: Defektlokalisierung anhand Modalanalyse, Masterarbeit, BTU Cottbus-Senftenberg (in Kooperation mit Fachgebiet Werkzeugmaschinen). (läuft)

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