Beschreibung:
Thema: Weiterentwicklung von Machine-Learning-Methoden zur Reduktion des Berechnungsaufwandes am Beispiel der Traglastberechnung von Raupenkranen
Mit der Vielzahl unterschiedlicher Krankonfigurationen und Lastfälle erfordert eine zuverlässige Dimensionierung der Tragstruktur eine große Menge gleichartiger Berechnungen. KI-artige Lösungen auf Basis von ML-Modellen (Maschine Learning) erscheinen potentiell geeignet, um die Berechnungsprozesse durch Vorsondierung der relevanten Konfigurationen und Lastfälle sowie deren Kombination zu beschleunigen.
Ziel dieser Arbeit
Auf der Basis von bestehenden Erkenntnissen und Methoden sollen neue Ansätze und Methodiken entwickelt werden und in einem erweiterten Kontext angewendet werden.
Einzelaufgaben
* Einarbeitung in die Themengebiete und den Stand der Technik im Bereich ML und Traglastberechnung sowie in die vorangegangenen Untersuchungen
* Analyse der bestehenden Berechnungsdaten und Ableitung von Ansätzen zur Nutzung automatisierter Methoden auf Basis von ML zur Reduktion des Berechnungsaufwandes
* Ableitung und Definition einer Methodik zur operativen Nutzung im Berechnungsalltag
* Test und Validierung der Modelle
* Identifikation von Potentialen und Risiken der abgeleiteten Methodik und Ableitung möglicher Lösungsansätze bzw. Definition von Einsatzgrenzen
* Übersichtliche Dokumentation und Zusammenfassung des Vorgehens sowie der Ergebnisse
Anforderungen
* Laufendes Studium in den Bereichen Maschinenbau, Bauingenieurwesen, Technische Mathematik, Technische Physik oder Technische Informatik
* Interesse an Themen des Machine Learnings
* Interesse an der Lösung von komplexen Problemen
* Strukturierte und systematische Arbeitsweise
* Grundlegende strukturmechanische Kenntnisse von Vorteil
Unser Angebot
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Circa 6 Monate werden für die Bearbeitung der Aufgabe veranschlagt. Bei entsprechender Eignung besteht im Anschluss die Möglichkeit einer weiterführenden Zusammenarbeit.