Masterarbeit: Entwicklung von Surrogate Modellen zur Berechnung von Wälzkörperlasten mittels Machine Learning

Der Chair for Wind Power Drives erforscht das Verhalten von Antriebssystemen in modernen Multimegawatt-Windenergieanlagen. Forschungsziele sind die Steigerung der Verfügbarkeit, der Robustheit und der Energieeffizienz der Windenergieanlagen (WEA) sowie die Senkung der Stromgestehungskosten . Hierzu werden Software-Entwicklungswerkzeuge und moderne Systemprüfstände im Verbund eingesetzt.

Eine Möglichkeit zur Senkung der Stromgestehungskosten stellt die Reduktion von schadensbedingten Stillstandzeiten dar. Die längsten Anlagenstillstandzeiten resultieren aus Getriebeschäden, die häufig auf Lagerschäden zurückzuführen sind. Im laufenden Forschungsprojekt „WEARiWa“ wird das Planetenträgerlager hinsichtlich Schäden aufgrund von Ringwandern untersucht. Beim Ringwandern bewegt sich der Lagerring von Wälzlagern relativ zum Fügepartner (hier Gehäuse). Zur Erforschung des Ringwanderns ist eine Analyse der Wälzkörperlasten unerlässlich. Im Rahmen der Masterarbeit sollen aus einer Datenmenge auf Basis einer Vielzahl von statischen Simulationen mittels Finite Elemente Methode (FEM) Ersatzmodelle (Surrogate Models) abgeleitet werden, um in Zukunft die Wälzkörperlasten mithilfe weniger Simulationen ausreichend genau bestimmen zu können.

Das Ziel der Masterarbeit ist die Identifikation der geeignetsten Machine Learning Methode zur Erstellung von Surrogate Modellen für diesen Anwendungsfall.

Aufgaben:

• Definition eines Prüfplans mittels Design of Experiments (DoE)
• Erstellung einer Datengrundlage durch automatisierte Ausführung des Prüfplans mit bestehenden FEM-Modellen
• Erstellung und Vergleich von Surrogate Modellen auf Basis verschiedener Machine Learning Methoden

Voraussetzung:

• Interesse an Programmieren und automatisierter Datenverarbeitung
• Motivation zu selbstständigem und eigenverantwortlichem Arbeiten
• Bereitschaft sich eigenständig in neue Themengebiete einzuarbeiten
• Vorkenntnisse im Bereich FEM (Abaqus) und/oder Programmierung (Python/Matlab) vorteilhaft

Wir bieten:

• Wissenschaftliches Arbeiten in einem hoch motivierten, interdisziplinären Team
• Angenehmes Arbeitsklima und intensive Betreuung
• Flexible Arbeitszeiten und Möglichkeit zum Arbeiten im
  Homeoffice
• Kontakt zur Industrie und Zusammenarbeit mit anderen Forschungsstätten
• Möglichkeit zur anschließenden Tätigkeit am Institut als Wissenschaftlicher Mitarbeiter
• Sofortiger Beginn möglich oder nach Absprache

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Pascal Bußkamp, M. Sc.
Chair for Wind Power Drives

Campus-Boulevard 61, 52074 Aachen
pascal.busskamp@cwd.rwth-aachen.de