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.
Die Reduktion der schadensbedingten Stillstandzeiten ist eine Möglichkeit zur Senkung der Stromgestehungskosten. Die längsten Stillstandzeiten resultieren aus Getriebeschäden, die häufig auf Lagerschäden zurückzuführen sind. Im Forschungsprojekt „WEA-RiWa“ wird das Planetenträgerlager hinsichtlich Schäden aufgrund von Ringwandern untersucht. Ringwandern ist die Relativbewegung eines Wälzlagerrings bezüglich des Fügepartners (hier Gehäuse) und wird wesentlich durch die Wälzkörperkräfte und Deformation des Lagersitzes beeinflusst.
In der Masterarbeit soll der Einfluss von Wälzlagerparametern auf das Ringwandern simulativ mit der Finite Elemente Methode (FEM) analysiert werden. Durch die Implementierung von Wälzlager-Submodellen in ein globales FEM-Getriebemodell einer WEA soll der Einfluss unterschiedlicher Wälzlager-parameter auf die Ringwanderursachen rechenzeiteffizient bestimmt werden.
Das Ziel der Masterarbeit ist der quantifizierte Parametereinfluss auf das Ringwandern durch Verwendung eines rechenzeiteffizienten Submodell des Planetenträgerlagers.

Aufgaben:

  • Erweiterung vorhandener FEM-Modelle
  • Definition eines Prüfplans mittels Design of Experimrents (DoE)
  • Sensitivitätsanalyse von Wälzlagerparametern

Voraussetzung:

  • Interesse an Simulationen im Kontext der Windenergie
  • 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

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 Stromgestehungs-kosten. Hierzu werden Software-Entwicklungswerkzeuge und moderne Systemprüfstände im Verbund eingesetzt.
Die Reduktion der schadensbedingten Stillstandzeiten ist eine Möglichkeit zur Senkung der Stromgestehungskosten. Die längsten Stillstandzeiten resultieren aus Getriebeschäden, die häufig auf Lagerschäden zurückzuführen sind. Im Forschungsprojekt „WEA-RiWa“ wird das Planetenträgerlager hinsichtlich Schäden aufgrund von Ringwandern untersucht. Ringwandern ist die Bewegung eines Wälzlagerrings relativ zum Gehäuse (oder alternativ zur Welle) und wird wesentlich durch die Deformationen 𝑈 des Lagersitzes sowie Wälzkörperkräfte 𝐹𝑊𝐾 beeinflusst.
Zur simulativen Untersuchung von Ringwandern mittels Finite Elemente Methode (FEM) wird eine Simulations-Toolchain verwendet. Dazu werden in einem rechenintensiven globalen Getriebemodell 𝐹𝑊𝐾 und 𝑈 berechnet, um damit im rechenzeiteffizienten Submodell des Planetenträgerlagers Ringwandern zu berechnen.
Ziel der Arbeit ist eine verbesserte Performance der Toolchain, indem die Anzahl an Simulationen im Globalmodell reduziert und die Toolchain durch ein Machine Learning Modell ergänzt wird.

Aufgaben:

  • Einarbeitung in eine bestehende FEM-Simulations-Toolchain eines WEA-Getriebes
  • Identifizierung geeigneter Machine Learning (ML) Modelle für Small Data Anwendungen (z.B. Gaussian Process Regression)
  • Anwendung ausgewählter ML-Modelle auf Simulationsdaten und Implementierung in die Toolchain
  • Evaluierung der implementierten Modelle
  • Optimierung der Modell-Hyperparameter zur Minimierung der Modellunschärfe

Voraussetzung:

  • 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:

  • 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

Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung erforscht das grundlegende strukturelle und tribologische Verhalten von Maschinenelementen und bildet dieses in experimentell validierten Modell-beschreibungen 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.

Bei der Auslegung von Systemen in der Antriebstechnik ist der sichere und energieeffiziente Betrieb ein wichtiges Ziel. Einen großen Einfluss darauf haben Reibung und Verschleiß in Wälzlagern, die wiederum mit Schmierstoffen minimiert werden. Bei ca. 90% der Wälzlager werden Schmierfette als Schmierstoff verwendet.

Ein Schmierfett gibt sukzessiv Öl ab. Das kann gemessen werden, indem etwas Schmierfett auf Löschpapier platziert und das Wachstum des Ölflecks beobachtet wird. Ziel dieser Arbeit ist es, ein Gerät zu entwickeln, das diese Messung bildbasiert und zeitkontiuerlich ermöglicht.

Mögliche Aufgaben:

  • Recherche zu Prüfverfahren für die Ölabgabe von Schmierfetten und der digitalen Bildverarbeitung
  • Konstruktion der mechanischen Komponenten eines Prüfaufbaus für die Ölabgabe von Schmierfetten
  • Programmierung der Software für die Versuchsauswertung
  • Validierung des Messaufbaus

Voraussetzung:

  • Analytisches Denkvermögen und Problemlösungsfähigkeiten
  • Interesse an aktuellen wissenschaftlichen Fragestellungen im Bereich Tribologie
  • Sichere Kommunikation in Deutsch und Englisch
  • Motivierte, strukturierte und selbstständige Arbeitsweise

Wir bieten:

  • Hoher Bezug zu aktuellen Forschungsfragen
  • Zügige Bearbeitungsmöglichkeit
  • Intensive Betreuung
  • Sofortiger Beginn oder nach Absprache
  • Möglichkeit zur Publikation relevanter Ergebnisse

 

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Nico Gregarek, M. Sc.
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
nico.gregarek@imse.rwth-aachen.de

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.
nstitut für Maschinenelemente und Systementwicklung

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

The Institute for Machine Elements and Systems Engineering (iMSE) together with the Chair for Wind Power Drives researches the behaviour of drive systems in modern multi-megawatt wind turbines. The research objectives are to increase the availability, robustness and energy efficiency of wind turbines and to reduce the energy costs. For this experiment’s with software simulation tools and modern test benches are combined.

In order to reduce the electricity generation costs of modern wind turbines, an increase in the power density of the planetary gears in wind turbines is desired. The use of compact planetary gears with journal bearings is of interest. Therefore, research is being carried out at CWD on the journal bearing of planetary gears in wind turbine gearboxes.

This thesis offers an exciting opportunity to contribute to the advancement of wind energy technology. The project involves developing and validating innovative bearing surrogate models using machine learning to improve the efficiency of multibody simulations (MBS) for wind turbines. The student will collaborate closely with industry partners and researchers to collect data, develop modelling algorithms, and validate the surrogate models under
real operational conditions.

Tasks:

  • Research of the state of the art
  • Familiarisation with FE, MBS and EHD modelling
  • Develop Regressions and Machine Learning based bearing surrogate models
  • Validate the surrogate models through comparison with detailed simulations and experimental data
  • Demonstrate the applicability of the surrogate models in comprehensive MBS simulations for wind turbine systems

Your Profile:

  • Analytical thinking and problem-solving skills
  • Motivated and structured way of working
  • Interest in wind energy, machine learning and simulations
  • Previous knowledge in the field of simulation and programming (e.g. MATLAB/PYTHON) is desirable, but not mandatory

What We Offer:

  • Working towards a climate-neutral future
  • Intensive support during the final thesis
  • Option to participate in a scientific publication
  • Direct start and home-office possible
  • Flexible working hours

Interested but still undecided?
We would be happy to discuss any questions in person

 

We look forward to your application by email:

Math Lucassen, M. Sc.
Institute for Machine Elements and Systems Engineering

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

 

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.

Über deine Masterarbeit:
KI ist heute längst kein reines Zukunftsthema mehr – viele leistungsfähige Modelle stehen bereits zur Verfügung. Die spannende Frage ist: Wie kann man diese vorhandenen Modelle sinnvoll in die Fahrzeugentwicklung einbinden?

Genau hier setzt deine Masterarbeit an. Du untersuchst, wie KI-Sprachmodelle in einen Entwicklungsprozess in der Automobilentwicklung eingebunden werden können. Du musst also keine eigenen KI-Modelle erstellen oder trainieren, sondern lernst, wie man bestehende Systeme clever anwendet und praktisch einbindet. Eine vorherige Arbeit hat bereits eine gute Basis gelegt, sodass du direkt aufbauen und deine Ideen umsetzen kannst.

Aufgaben:

  • Einarbeitung in moderne KI-Anwendungen in MBSE
  • Entwicklung einer Vorgehensweise, um bestehende KI-Modelle (z. B. Sprachmodelle) in einen Entwicklungsprozess einzubinden
  • Umsetzung und Erprobung an Beispielen aus der Automobilpraxis
    o mögliche Szenarien: Anforderungsanalyse, Testfallunterstützung, Prozessautomatisierung

Voraussetzung:

  • Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
  • Interesse an Künstlicher Intelligenz und ihrer Anwendung in der Fahrzeugtechnik
  • Offenheit für interdisziplinäre Fragestellungen
  • Technisches Grundverständnis, aber keine speziellen KI-Vorkenntnisse erforderlich

Wir bieten:

  • Arbeit an einem hochaktuellen Thema mit direktem Praxisbezug
  • Zügige Bearbeitungsmöglichkeit
  • Enge Betreuung
  • Sofortiger Beginn oder nach Absprache
  • Sehr gutes Arbeitsklima

 

 

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Matthias May, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Eilfschornsteinstraße 18, 52062 Aachen
matthias.may@imse.rwth-aachen.de

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 (MBSE) als zentrales Element künftiger, industrieller Produktentstehungsprozesse.

Innerhalb des Projekts TwinCE wird eine digitale Plattform für das Management von Lebenszyklusinformationen ent-wickelt, welche Daten für den Digitalen Produktpass erfassen soll. Ab 2027 wird dieser in der Europäischen Union verpflichtend eingeführt. In dieser Abschlussarbeit sollen die Energieverluste an einem Schmelzofen untersucht, formelbasiert abgebildet und die Verarbeitung in einem abstrakten Systemmodell des MBSE realisiert werden.

Aufgaben:

  • Prozessabbildung des Schmelzprozesses
  • Untersuchung des Energieverbrauchs beim Schmelzprozess
  • Berechnung der CO2eq/ kg Material
  • Modellbasierte Nutzung der Formeln im Projektkontext zur Rückführung auf CO2 Verbräuche
  • Validierung der Methode am Beispiel des Unternehmens Franz Hillebrand KG

Voraussetzung:

  • Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
  • Interesse an Circular Economy und interdisziplinären Fragestellungen
  • Kenntnisse in Systemmodellierung von Vorteil aber nicht notwendig

Wir bieten:

  • 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:

Lisa Domröse, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Eilfschornsteinstr. 18, 52062 Aachen
lisa.domroese@imse.rwth-aachen.de

 

 

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 (MBSE) als zentrales Element künftiger, industrieller Produktentstehungsprozesse.

Das Ziel des Projekts „Kollaboratives Lernen und Entwickeln in einer digitalen Engineering Plattform“ ist die Modernisierung des Maschinenbau- und Informatikstudium. In dieser Abschlussarbeit soll die Vernetzung der verschiedenen Lehrveranstaltungen über das gemeinsame Thema der Windenergieanlage untersucht werden. Dazu soll eine geeignete Strategie und Darstellung erarbeitet und umgesetzt werden.

Aufgaben:

  • Identifikation der geeigneten Apps auf der 3DX zur Vernetzung der Lehrveranstaltungen über das Thema der Windenergieanlage
  • Umsetzung einer beispielhaften Vernetzung verschiedener Lehrveranstaltungen in der 3DX sowie der Visualisierung der Ergebnisse
  • Evaluation und Validierung der Vernetzung im Projektkontext

Voraussetzung:

  • Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
  • Interesse an praxisnaher Entwicklung in moderner Ingenieurssoftware und interdisziplinären Fragestellungen
  • Kenntnisse in Systemmodellierung von Vorteil aber nicht notwendig

Wir bieten:

  • 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:

Lisa Domröse, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Eilfschornsteinstr. 18, 52062 Aachen
lisa.domroese@imse.rwth-aachen.de

Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung der RWTH Aachen erforscht interdisziplinär ein breites Spektrum aktueller, zukünftiger forschungs- sowie industrierelevanter Fragestellungen. Der Bereich Systems Engineering – Design Methodology des MSE befasst sich insbesondere mit Methoden des Model Based Systems Engineering (MBSE) als zentrales Element künftiger, industrieller Produktentstehungsprozesse.

Im Rahmen des Forschungsprojekts FunkDAF (Funktional determinierte Additive Fertigung) wird der konventionelle FLM-3D-Druckprozess grundlegend neu gedacht. Durch einen schichtlosen funktional determinierten 6-Achs-3D-Druck soll die Bauteil-Performance signifikant gesteigert werden. Durch die Entwicklung eines modellbasierten Produktentstehungsprozesses von der Bauteilgenerierung über die Pfadplanung bis zur Fertigung können Bauteilfestigkeit und Wirkflächenqualität gegenüber konventionellen FLM-Prozessen optimiert werden.

urch modellbasierte Konstruktion für 6-Achs-3D-Druck können Bauteile funktions- und belastungsoptimiert werden. In FunkDAF wird ein solcher Prozess entwickelt, durch den FLM-Bauteile robuster, materialsparender und funktionsoptimiert hergestellt werden.
Um die Festigkeitsanforderungen an Bauteile mit einer generierten Druckpfadplanung abzusichern, sollen die Pfadplanungsentwürfe im Engineeringprozess virtuell validiert werden. Die Herausforderung ist dabei das anisotrope Materialverhalten der einzelnen Filamentstränge. Im Rahmen dieser Arbeit soll eine Methode weiterentwickelt werden, um die Anisotropie der multiaxialen Bauteile in FEM-Modellen abzubilden.

Aufgaben:

  • Einarbeitung in die Belastungsanalyse von FLM-Bauteilen
  • Entwicklung einer Methode zur FEM-Simulation für multiaxiale 3D-Druck-Bauteile
  • Aufbau eines anisotropen FEM-Materialmodells

Voraussetzungen:

  • Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
  • Interesse an innovativem 3D-Druck und Simulation
  • Vorkenntnisse in FEM-Simulation und FLM-3D-Druck von Vorteil, jedoch nicht zwingend erforderlich

Wir bieten:

  • Zügige Bearbeitungsmöglichkeit
  • Intensive Betreuung
  • Spannenden Einblick in ein innovatives Forschungsprojekt

 

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Wilko Natzel, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Eilfschornsteinstr. 18, 52062 Aachen
wilko.natzel@imse.rwth-aachen.de

Der Chair for Wind Power Drives erforscht das Verhalten von Triebsträngen moderner Windkraftanlagen (WEA). Forschungsziele sind die Steigerung der Verfügbarkeit, der Robustheit und der Energieeffizienz der WEA sowie die Senkung der Stromgestehungskosten.

Eine zentrale Komponente des Triebstrangs einer WEA ist das Hauptlager. Derzeit werden hierfür überwiegend Wälzlager eingesetzt. Diese weisen jedoch bei modernen WEA hohe Ausfallraten auf und müssen während der 20-jährigen Lebensdauer der Anlage teilweise mehrfach aufgrund von Schäden ausgetauscht werden. Der Austausch ist extrem aufwendig, da hierfür die Demontage der Hauptwelle erforderlich ist.

Um Gleitlager als alternative Lösungen für die wälzgelagerten Hauptlager erforschen zu können, wird im Rahmen dieser Abschlussarbeit ein bestehendes Mehrkörpersimulationsmodell einer WEA um ein detailliertes Hauptlagermodell erweitert. Ziel ist es, das Betriebsverhalten des gleitgelagerten Hauptlagers durch eine geeignete Detaillierungstiefe abzubilden.

Aufgaben:

  • Einarbeitung in WEA-Antriebssysteme & Mehrkörpersimulation
  • Anpassen und Erweitern eines Gesamtanlagenmodells um ein detailliertes gleitgelagertes Hauptlagermodell
  • Durchführung und Auswertung von dynamischen Simulationen
  • Definition von Bewertungskriterien und Identifikation einer geeigneten Modellierungstiefe

Voraussetzung:

  • Interesse an Windenergie und Simulationstechnik
  • Motivation für selbstständiges und eigenverantwortliches Arbeiten.
  • Studium im Fachbereich Maschinenbau
  • Für die Bearbeitung der Arbeitsthemen sind Vorkenntnisse im Bereich der Finite-Elemente-Analyse und Mehrkörpersimulation von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich

Wir bieten:

  • Wissenschaftliches Arbeiten in einem hoch motivierten, interdisziplinären Team
  • Angenehmes Arbeitsklima und intensive Betreuung
  • Möglichkeit zur anschließenden Tätigkeit am Institut als studentische/wissenschaftliche Hilfskraft
  • Sofortiger Beginn möglich oder nach Absprache

 

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Moataz Sabry, M. Sc. RWTH
Chair for Wind Power Drives

Campus-Boulevard 61, 52074 Aachen
moataz.sabry@cwd.rwth-aachen.dee