Bachelor- / Masterarbeit: Optimierung von MKS-Simulationen für Windturbinen: Maschinelles Lernen für Gleitlagerersatzmodelle

Webseite Chair for Wind Power Drives

Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung (iMSE) erforscht zusammen mit dem Chair for Wind Power Drives (CWD) das Verhalten von Antriebssystemen in modernen Multimegawatt-Windenergieanlagen. Forschungsziele sind die Steigerung der Verfügbarkeit, der Robustheit und der Energieeffizienz der Windenergieanlagen sowie die Senkung der Stromentstehungskosten.

Zur Senkung der Stromentstehungskosten an modernen Windenergieanlagen (WEA) wird eine Anhebung der Leistungsdichte der Planetengetriebe in WEA angestrebt. Hierzu bietet sich die Verwendung von kompakten, gleitgelagerten Planetenrädern an. Am CWD wird daher an der Gleitlagerung von Planetenrädern in WEA-Getrieben geforscht.

Diese Arbeit bietet die spannende Gelegenheit, einen Beitrag zur Weiterentwicklung der WEA-technologie zu leisten. Im Rahmen dieser Arbeit sollen innovative Lagerersatzmodelle mittels maschinellen Lernens entwickelt und validiert werden, um die Effizienz von Mehrkörpersimulationen (MKS) für Windturbinen zu verbessern. In dieser Arbeit wird eng mit Industriepartnern und Forschern zusammengearbeitet, um Daten zu sammeln, Modellierungsalgorithmen zu entwickeln und die Ersatzmodelle unter realen Betriebsbedingungen zu validieren.

Aufgaben:

  • Recherche des Stands der Technik
  • Einarbeitung in die FE-, MKS und EHD-Modellierung
  • Entwicklung von Regressions und Machine Learning basierten Gleitlagerersatzmodellen
  • Validierung der Ersatzmodelle durch Vergleich mit detaillierten EHD-berechnungen und experimentellen Daten.
  • Demonstration der Anwendbarkeit der Ersatzmodelle in umfassenden MKS-Simulationen für Windturbinensysteme

Voraussetzungen:

  • Analytisches Denkvermögen und Problemlösungsfähigkeiten
  • Motivierte und strukturierte Arbeitsweise
  • Interesse an Windenergie, Machine Learning und Simulationen
  • Vorkenntnisse auf dem Gebiet der Simulation sowie der Programmierung (z.B. MATLAB/PYTHON) sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich

Wir bieten:

  • Mitarbeit hin zu einer klimaneutralen Zukunft
  • Intensive Betreuung während der Abschlussarbeit
  • Möglichkeit zur Publikation relevanter Ergebnisse
  • Zügige Bearbeitung und Home-Office möglich
  • Flexible Arbeitszeiten

Interesse vorhanden, aber noch unentschlossen?
Fragen können wir gerne im persönlichen Gespräch besprechen

 

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Math Lucassen, M. Sc.
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
math.lucassen@imse.rwth-aachen.de

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