Job-Beschreibung

Die Simulation der Crashlastfälle mit Hilfe der Expliziten Finite-Elemente-Methode ist einer der wichtigsten Stützpfeiler im Fahrzeugentwicklungsprozess. Um dem Ziel einer prototypenfreien Entwicklung näher zu kommen, müssen die notwendigen Werkzeuge ständig verbessert werden. Diese Masterarbeit soll dazu beitragen, mithilfe moderner Machine-Learning-Ansätze effiziente Ersatzmodelle für das lokale Versagen von Verbindungstechniken und anderen kritischen Punkten in der Fahrzeugstruktur zu entwickeln. Diese Modelle werden anschließend in die Finite-Elemente-Simulation eingebettet.

Deine Aufgaben:

Einarbeitung in die Crashsimulation
Analyse bereits vorhandener Modellansätze
Test und Evaluierung verschiedener Machine-Learning-Ansätze (LOLIMOT, ANFIS, SVM usw.) mittels vorhandener Daten
Implementierung geeigneter Ansätze in das am Institut entwickelte L2-Failure Assessment Framework

Was wir von Dir erwarten:

Masterstudium in Maschinenbau, Physik, Mathematik, Elektrotechnik o. ä.
Kenntnisse in Python, Matlab, Fortran oder C++
Gute Kenntnisse in Statistik und Datenanalyse
Begeisterung für Simulation und Programmierung

Was wir Dir anbieten:

Mitarbeit und Gestaltungmöglichkeit in einem engagierten, dynamischen Team
Interessante Arbeit in einem international tätigen Forschungszentrum
Bezahlte Diplomarbeit
Mentoring Programm für neue MitarbeiterInnen
Diverse Sport- und Gesundheitsmaßnahmen
Firmenveranstaltungen

Für technische Fragen wende dich bitte an:

Karlheinz Kunter
karlheinz.kunter@v2c2.at
+43-(0)316-873-9013