Bachelor- / Masterarbeit: Machine-Learning-basierte Lastermittlung im Forschungsschiff SA Agulhas II

Webseite Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung erforscht das grundlegende strukturelle und tribologische Verhalten von Ma­schinenelementen und bildet dieses in experimentell validierten Modellbeschreibungen ab. Diese Modell­beschreibungen werden genutzt, um das Funktions-, Verlust- und Geräuschverhalten gesamthafter technischer Systeme mit Fokus auf die Antriebstechnik zu analysieren und zu gestalten. Die entwickelten Modelle dienen zudem der Erfor­schung und Ent­wicklung von Me­thoden des Model Based Systems Engineering als zentrales Element künftiger, indu­striel­ler Produktentstehungsprozesse.

Durch die fortschreitende Erderwärmung kommt es zur Erschließung neuer Schifffahrtsstraßen in polaren Gewässern. Dadurch entsteht zunehmend Kontakt zwischen den Schiffs-Propellern und treibendem Eis, der bei der Auslegung des Antriebs nur schwer berücksichtigt werden kann. Die so entstehenden Lasten auf den Antriebsstrang verursachen eine Reduzierung der Lebensdauer der Gleitlager im Antrieb und können zu unvorhergesehenen Ausfällen führen.

In dieser Arbeit sollen, im Rahmen einer Auswertung von Messdaten des Forschungsschiffs SA Agulhas II, Lastkollektive für die Gleitlager bei Propeller-Eiskontakt abgeleitet und klassifiziert werden.

Aufgaben:

  • Auswahl geeigneter Maschine-Learning-Methoden zur Klassifizierung von Lastdaten der Antriebsstranglager hinsichtlich verschleiß- und ermüdungskritischer Zustände
  • Entwicklung eines Matlab-Skripts zur Synchronisation und Auswertung von Messdaten des Forschungsschiffs SA Agulhas II
  • Ableiten von Lastkollektiven anhand der synchronisierten Messdaten

Voraussetzung:

  • Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
  • Erfahrung in der Messdatenauswertung
  • Fundierte Kenntnisse in Matlab

Wir bieten:

  • Mitwirkung bei einem internationalen Forschungsvorhaben
  • Arbeiten von zu Hause nach Absprache
  • Flexible Gestaltung der Arbeitsschwerpunkte
  • Zügige Bearbeitungsmöglichkeit
  • Intensive Betreuung
  • Sofortiger Beginn oder nach Absprache
  • Sehr gutes Arbeitsklima

 

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Makus Gilges, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
markus.gilges@imse.rwth-aachen.de

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