Bachelor- / Masterarbeit: Optimierung eines virtuellen Maschinenbedieners für Radlader mittels Reinforcement Learning

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.

Die Produktivität und Effizienz mobiler Arbeitsmaschinen kann durch eine Verbesserung ihrer Bedienung deutlich gesteigert werden. Hierzu werden gegenwärtig Assistenzsysteme eingesetzt, die auf vordefinierten, festen Regeln basieren und den Maschinenbediener in Teilprozessen unterstützen.

Die Unterstützung des Bedieners auch in veränderlichen Situationen erfordert ein adaptives, lernendes Assistenzsystem. Dessen Lernfähigkeit basiert auf einer umfassenden Datengrundlage durch Simulation und Feldversuche. Im Rahmen dieser Arbeit soll für ein bestehendes Radlader-Simulationsmodell ein virtueller Maschinenbediener entwickelt und implementiert werden.

Aufgaben:

  • Einarbeitung in die Themengebiete „Mobile Arbeitsmaschinen“ und das bestehende Framework des Maschinenbedieners
  • Identifikation von Optimierungspotential
  • Entwicklung eines optimierten Maschinenbedieners
  • Implementierung des Modells und Kopplung mit einem bestehenden Radlader-Simulationsmodell
  • Validierung durch einen Vergleich mit vorliegenden Messdaten

Voraussetzung:

  • Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
  • Interesse an mobilen Arbeitsmaschinen und interdisziplinären Fragestellungen

Wir bieten:

  • Flexible Gestaltung der Arbeitsschwerpunkte
  • Sofortiger Beginn oder Beginn nach Absprache
  • Sehr gutes Arbeitsklima
  • Zügige Bearbeitungsmöglichkeit
  • Intensive Betreuung

 

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Christian Gentz, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
christian.gentz@imse.rwth-aachen.de

 

Um sich für diesen Job zu bewerben, sende deine Unterlagen per E-Mail an christian.gentz@imse.rwth-aachen.de