Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung der RWTH Aachen beforscht interdisziplinär ein breites Spektrum aktueller und zukünftiger industrierelevanter Frage stellungen. Der Bereich Systems Engineering Design Methodology des MSE befasst sich mit dem modellbasierten Entstehungsprozess industrieller Produkte und gibt der kreativen Phase eine systematische Struktur. Diese unterstützt die innovative Lösungsfindung sowie die anschließende gestalterische Umsetzung. Geeignete Methoden und Werkzeuge garantieren dabei die technische und wirtschaftliche Anwendbarkeit.

Für die Entwicklung von Produkten kommt immer mehr die Methode der Modellbasierten Entwicklung zur Anwendung. Hierbei werden die Systemarchitekturen von Produkten innerhalb einer Softwareumgebung aufgebaut. Sobald die Konzepte der Architektur in Form der Prinziplösungsstruktur aufgebaut ist , werden die Elemente ausgestaltet. Um den Schritt der Ausgestaltung zu strukturieren und zu systematisieren , sollen die verwendeten Norm und Standardteile identifiziert werden und festgelegt werden, welche Bauteile noch frei gestaltet werden müssen.

Aufgaben

  • Analyse der Systemarchitektur des Elektro hydraulischen Aktuators.
  • Entwicklung einer Methode zur Erkennung von Standardlösungen und Standardgeometrien ( Schrauben, Lager, Ventile, …….)
  • Aufstellen einer allgemeinen Vorgehensweise zur Modellierung der Produktarchitekt ur auf B asis der ermittelten Standardgeometrien.
  • Durchführung eines Tests anhand des Forschungsprojekts Dezentrale Hydraulik II

Voraussetzung:

  • Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
  • Interesse an System Modellierung
  • Vorkenntnisse in Systemmodellierung von Vorteil , jedoch nicht zwingend erforderlich

Wir bieten:

  • Flexible Gestaltung der Arbeitsschwerpunkte
  • Zügige Bearbeitungsmöglichkeit
  • Intensive Betreuung
  • Sofortiger Beginn oder nach Absprache
  • Sehr gutes Arbeitsklima
  • Arbeit an einem realen Beispiel eines Forschungsprojekts

 

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Georg Hartmann, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Eilfschornsteinstraße 18, 52062 Aachen
georg.hartmann@imse.rwth-aachen.de

The Institute of Machine Elements and System Engineering researches the fundamental structural and tribological behaviour of machine elements and represents them in experimentally validated model descriptions. These model descriptions are used to analyse and design the functional, loss and noise behaviour of entire technical systems with a focus on drive technology. The developed models are also used to research and develop methods of Model Based Systems Engineering as a central element of future inductive product development processes.
Rolling/sliding contacts, such as those found in bearings, gears, and other machine elements are integral components of numerous mechanical systems. The efficient operation and longevity of these systems depend on the intricate interplay between the contacting surfaces and the lubricant. One critical aspect that significantly influences the performance of such contacts is the formation and behaviour of boundary layers. These thin films, which develop at the interface between the contacting surfaces, play a pivotal role in minimizing wear and enhancing the overall efficiency and durability of the systems. This thesis vacancy offers an exciting opportunity to contribute towards simplifying the complex relationship between contact preconditioning (which leads to different kinds of boundary layers) and wear in rolling/sliding contacts.

Tasks:

  • Analyzing test specimens from rolling/sliding contact experiments using various surface characterization techniques and building an understanding
  • Developing/improvising a supervised machine learning model to determine the cause-effect relationships between contact preconditioning and wear performance
  • Literature review on the wear behavior of rolling/sliding contacts, wear mechanisms, and boundary layers

Requirements:

  • Independent working
  • Critical thinking
  • Basic knowledge of machine learning
  • Knowledge of material/surface characterization is an advantage
  • Background in scientific writing is an advantage

We offer:

  • Intensive support and supervision
  • Excellent working atmosphere
  • Suitability for homeoffice
  • Immediate start or by appointment
  • Promising topic and experience for a future career
  • A warm welcome to new ideas

 

We look forward to your application by email:

Ankit Saxena, Ph. D.
Institute for Machine Elements and Systems Engineering

Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
ankit.saxena@imse.rwth-aachen.de

The Institute of Machine Elements and System Engineering researches the fundamental structural and tribological behavior of machine elements and represents them in experimentally validated model descriptions. These model descriptions are used to analyse and design the functional, loss and noise behavior of entire technical systems with a focus on drive technology. The developed models are also used to research an d develop methods of Model Based Systems Engineering as a central element of future inductive product development processes.

Due to the progressive climate change new shipping routes occur in the polar regions. This leads to an increasing number of collisions between ship propellers and sea ice which results in high impulse loads on the propeller and thus on the sliding bearings of the shaft. The influence of these loads on the bearing life is widely unknown.

In the HealthProp project, the influence of ice loads on the propulsion bearings of the research vessel SA Agulhas II is measured, quantified and analyzed with respect to the reduction of service life due to the failure mechanisms, in particular wear and fatigue. The aim of this work is to deter mine the local material stress on the stern tube bearings of the research vessel SA Agulhas II and predict safe and unsafe operating conditions during propellerpropeller-ice collisions.

Tasks:

  • Literature review on sliding bearing design and fatigue.
  • Determination of the pressure and temperature distribution in the sliding bearings of the propulsion system of the research vessel SA Agulhas II due to ice loads using MBS/TEHD simulation (AVL Excite Power Unit)
  • Calculation of stress tensors based on bearing pressure and temperature distribution in FE simulations (Abaqus)
  • Prediction of safe and unsafe operating conditions in propeller propeller-ice collisions base d on stress tensors and the failure hypothesis (DANG VAN)

Requirements:

  • Interest in powertrain and simulation technology
  • Prior knowledge in the field of mechanical systems as well as machine element design.
  • Previous knowledge in the field of simulation as well as programming (e.g. MATLAB ) is desirable, but not

What we offer:

  • Participation in an international research project
  • Intensive support in a highly motivated and interdisciplinary team
  • Learning of practice practice-relevant simulation methods
  • Option to participate in a scientific publication
  • Immediate start possible

 

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Ahmed Saleh, M. Sc.
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
ahmed.saleh@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 Funktions-, Verlust – und Geräuschverhalten ganzheitlicher 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 den Klimawandel entstehen in den letzten Jahren neue Schifffahrts Schifffahrtsrouten in den Polarregionen. Dies führt häufiger zu Propeller-Eis-Kollisionen, was zu extremen Impulsbelastungen am Propeller führt und damit auf dem Gleitlager der Propellerwelle zur Folge hat. Der Einfluss dieser Belastungen auf die Lebensdauer der Propellerwellellerwellelager ist weitgehend unbekannt.

Das Ziel das Projekt HealthProp ist die Verbesserung der Betriebssicherheit in den Polarregionen durch die Entwicklung einer digitalen Zwillingslösung für die intelligente Überwachung, Wartung und Lebensdauervorhersage von Schiffsantriebssystemen in den eisbedeckten Gewässern. Daher konzentriert sich diese Arbeit auf die Entwicklung einer künstlichen intelligenten Lösung zur Erkennung des Fortschreitens der Schadens mechanismen entsprechend den Betriebsbedingungen des Forschungsschiffs SA Agulhas II.

Aufgaben:

  • LiteraturrechercheLiteraturrecherche: Zusammenstellung der vorhandenen Literatur zur Berechnung von Gleitlagern sowie von AI AI-Lösungen
  • DatensammlungDatensammlung: Sammeln und Analysieren der Betriebsbedingungen und der bereits vorliegenden SimulationsSimulationsergebnisse (Eingabe Eingabe- und Ausgabevariablen definieren)
  • FeatureFeature-Auswahl: Auswahl der wichtigsten Features aus dem Datensatz zur Verwendung im Prognosemodell Prognosemodell.
  • ModellentwicklungModellentwicklung: Entwicklung eines AI AI-basierten Modells zur Prognose der Schadensmechanismen von Gleitlagern in Schiffsantriebsanlagen
  • Evaluation: Bewertung des Modells auf der Grundlage der bereits vorliegenden Simulation

Voraussetzung:

  • Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
  • Interess e an Themen der Antriebstechnik und Simulation
  • Gutes Verständnis für mechanische Systeme, sowie die Auslegung von Maschinenelementen
  • Vorkenntnisse in MATLABMATLAB/PYTHON wünschenswert, aber nicht zwingend notwendig notwendig.

Wir bieten:

  • Mitwirkung an einem internationale n Forschungsvorhaben
  • Arbeiten von zu Hause nach Absprache
  • Flexible Gestaltung der Arbeitsschwerpunkte
  • Intensive Betreuung und Zügige Bearbeitungsmöglichkeit
  • Sofortiger Beginn oder nach Absprache

 

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Ahmed Saleh, M. Sc.
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
ahmed.saleh@imse.rwth-aachen.de

The Institute of Machine Elements and System Engineering researches the fundamental structural and tribological behavior of machine elements and represents them in experimentally validated model descriptions. These model descriptions are used to analyse and design the functional, loss and noise behavior of entire technical systems with a focus on drive technology. The developed models are also used to research and develop methods of Model Based Systems Engineering as a central element of future inductive product development processes.

Due to the progressive climate change new shipping routes occur in the polar regions. This leads to an increasing number of collisions between ship propellers and sea ice which results in high impulse loads on the propeller and thus on the sliding bearings of the shaft. The influence of these loads on the bearing life is widely unknown.

The main objective of HealthProp is to improve operational safety in the Arctic and Antarctic by developing a digital twin solution for intelligent monitoring, main tenance and life prediction of marine propulsion systems in the ice ice. Therefore, this work focuses on developing an AI solution to detect the failure mechanism progression according to the operating conditions of the SA Agulhas II research vessel.

Tasks:

  • Literature review review: Conduct a comprehensive review of the existing literature on calculation of sliding bearings as well as AI solution solutions
  • Data set CollectionCollection: Collect and analyze the opration condations and the available simulation results (Define input and output variables)
  • Feature Selection Selection: Select the most important features from thedata set for use in the predictive model.
  • Model Development Development: Develop an AI AI-based model that can predict the failure mechanism of sliding bearings in maritime propulsion systems
  • EvaluationEvaluation: Evaluate the model on the basis of the simulation Requirements

Requirements:

  • Motivation to work independently and responsibly
  • Interest in powertrain and simulation technology
  • Prior knowledge in the field of mechanical systems as well as machine element design.
  • Previous knowledge in the field of simulation and programming (e.g. MATLABATLAB/PYTHON ) is desirable, but not mandatory.

What we offer:

  • Participation in an international research project
  • Intensive support in a highly motivated and interdisciplinary team
  • Learning of practice practice-relevant simulation methods
  • Option to participate in a scientific publication
  • Immediate start possible
  • Flexible working hours

 

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Ahmed Saleh, M. Sc.
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
ahmed.saleh@imse.rwth-aachen.de

 

Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung erforscht das grundlegende strukturelle und tribologische Verhalten von Maschinenelementen und bildet dieses in xperimentell validierten Modellbeschreibungen ab. Der Bereich der Tribologie erforscht dabei die Wechselwirkungen zwischen den beanspruchten Oberflächen von Maschinen elementen und Schmierstoffen.

Im Rahmen eines topaktuellen Forschungsvorhabens sollen neuartige Schmierstoffe für die Lebensmittelindustrie entwickelt werden. Die Schwerpunkte lieg en auf der Nachhaltigkeit, der biologischen Abbaubarkeit und der ökotoxikologischen Unbedenklichkeit der Schmierstoffe. Gleichzeitig muss dieser Schmierstoff die gleichen technischen Anforderungen erfüllen wie die mineralölbasierten Schmierstoffe. Zur gezielten Bewertung des Verschleißschutzvermögens ist die Kenntnis über die Bildung der additivbedingten Gren zschichten von großem Interesse. Die Bestimmung dieser nanometerdicken Grenzschicht erfolgt in Modellversuchen mit einem speziellen optischen Verfahren, mit welchem das Wachstum der Schichten während des Versuchs beobachtet und gemessen werden kann. Ziel dieser Arbeit ist daher der Transfer dieser Methodik auf die nachhaltigen Schmierstoffe.

Aufgaben:

  • Einarbeitung in optische Grenzschichtenmessungen (Spacer Layer Imaging Method)
  • Durchführung von Referenzmessungen
  • Transfer der Methodik auf nachhaltige Schmierstoffe
  • Mikroskopische Untersuchung der gebildeten Grenzschichten
  • Bewertung und Diskussion der Ergebnisse

Voraussetzung:

  • Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
  • Interesse an Tribologie und interdisziplinären Fragestellungen
  • Vorkenntnisse in MATLA B und Microsoft Office von Vorteil, jedoch nicht zwingend erforderlich

Wir bieten:

  • Mitarbeit in einem spannenden und topaktuellen Forschungsprojekt
  • Flexible Gestaltung der Arbeitsschwerpunkte
  • Zügige Bearbeitungsmöglichkeit
  • Intensive Betreuung
  • Sofortiger Beginn oder nach Absprache
  • Sehr gutes Arbeitsklima

 

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Marius Bürger M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
marius.buerger@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. Der Bereich der Tribologie erforscht dabei die Wechselwirkungen zwischen den beanspruchten Oberflächen von Maschinen elementen und Schmierstoffen.

Im Rahmen eines topaktuellen Forschungsvorhabens sollen neuartige Schmierstoffe für die Lebensmittelindustrie entwickelt werden. Die Schwerpunkte lieg en auf der Nachhaltigkeit, der biologischen Abbaubarkeit und der ökotoxikologischen Unbedenklichkeit der Schmierstoffe. Gleichzeitig muss dieser Schmierstoff die gleichen technischen Anforderungen erfüllen wie die mineralölbasierten Schmierstoffe. Ein e zentrale Frage hierbei ist die Verschleißschutzfähigkeit des Schmieröls, die auch für diese nachhaltigen Schmierstoffe nachgewiesen werden muss. Im Rahmen dieser Arbeit soll daher das Verschleißverhalten der nachhaltigen Schmierstoffe in speziellen Model lversuchen (Tribometer) experimentell untersucht werden. Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eine Methode zur Bewertung des Verschleißschutzverhaltens.

Aufgaben

  • Definition geeigneter Betriebsbedingungen in Absp rache mit dem Betreuer
  • Referenzmessungen an Referenzschmierstoffen und etablierten Schmierstoffen der Lebensmittelindustrie
  • Anwendung der Prüfprozedur auf die nachhaltigen Schmierstoffe
  • Bewertung und Diskussion der Ergebnisse
  • Optional: Gegenüberstellung d er Modellversuche zum Wälzlagertest
  • Optional: Bewertung der Elastomerverträglichkeit der nachhaltigen Schmierstoffe

Voraussetzung:

  • Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
  • Interesse an Tribologie und interdisziplinären Fragestellungen
  • Vorkenntnisse in MATLA B und Microsoft Office von Vorteil, jedoch nicht zwingend erforderlich

Wir bieten:

  • Mitarbeit in einem spannenden und topaktuellen Forschungsprojekt
  • Flexible Gestaltung der Arbeitsschwerpunkte
  • Zügige Bearbeitungsmöglichkeit
  • Intensive Betreuung
  • Sofortiger Beginn oder nach Absprache
  • Sehr gutes Arbeitsklima

 

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Marius Bürger M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
marius.buerger@imse.rwth-aachen.de

 

Der Chair for Wind Power Drives erforscht das Verhalten von Antriebssystemen in modernen Multimegawatt-Windkraftanlagen.

Forschungsziele sind die Steigerung der Verfügbarkeit, der Robustheit und der Energieeffizienz der Windenergieanlagen sowie die Senkung der Stromgestehungskosten.

Hierzu werden Software-Entwicklungs-Werkzeuge und moderne System-Prüfstände im Verbund eingesetzt. Der Einsatz von Gleitlagern als Planetenradlager in Windkraftanlagen anstelle von Wälzlagern ist vorteilhaft für die Leistungsdichte des Antriebssystems. Allerdings stellt diese innovative Technologie eine Herausforderung dar, derzeit gibt es keinen standardisierten Ansatz für die verschleißsichere Auslegung des Planetenlagers und daneben fehlen langjährige Erfahrungen noch. Um die Verschleißfestigkeit über die Laufzeit vorherzusagen, werden daher Simulationsmethoden eingesetzt.

Diese Arbeit wird sich auf diese Methoden konzentrieren, um die Dynamik von Gleitlagern in Windkraftanlagen vorherzusagen. Hierfür werden Berechnungsstudien an Simulationsmodellen mit verschiedenen Detaillierungsgraden durchgeführt.

Aufgaben:

  • Modellierung von Getriebekomponenten für Windenergieanlagen mit Schwerpunkt auf Gleitlagern (z.B. CAD, FEM, MKS & EHD)
  • Automatisieren von Routineaufgaben, mit z. B. Matlab-Skripts
  • Durchführung von Simulationen, sowie Auswertung und Dokumentation der Ergebnisse.
  • Prognose der Dynamik von Gleitlagern in Windkraftanlagen
  • Einarbeiten in den Stand der Technik von Windturbinenantrieben, insbesondere von Gleitlagern.

Voraussetzung:

  • Motivation zu selbstständigem und eigenverantwortlichem Arbeiten, Kommunikations- und Teamfähigkeit
  • Hohes Interesse an Windenergie, Antriebstechnik und Tribologie
  • Vorkenntnisse im Bereich der Modellierung und Simulation sind von Vorteil, ebenso wie Grundkenntnisse im Programmieren.
  • Möchte eine umweltfreundlichere Zukunft mitgestalten

Wir bieten:

  • Eine Bachelor-/Masterarbeit mit industrienaher Thematik und klarer Relevanz sowie die Möglichkeit der Mitgestaltung einer klimaneutralen Zukunft
  • Intensive Betreuung in einem hoch motivierten, interdisziplinären Team bei sehr gutem Arbeitsklima
  • Option zur Beteiligung an einer Veröffentlichung
  • Zügige Bearbeitung und Home-Office möglich

 

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Math Lucassen, M. Sc.
Chair for Wind Power Drives

Campus-Boulevard 61, 52074 Aachen
math.lucassen@imse.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 sowie die Senkung der Stromgestehungskosten. Hierzu werden Software-Entwicklungswerkzeuge und moderne Systemprüfstände im Verbund eingesetzt.

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.

Elasto-hydrodynamische Simulationen (EHD) werden verwendet, um die Leistung des Planetengleitlagers zu analysieren. Die Einbeziehung eines solch detaillierten Simulationsmodells in das Gesamtsystemmodell des Antriebsstrangs einer Windenergieanlage (WEA) ist nicht effizient. Daher wird die Vereinfachung dieser Lager untersucht. Die Kopplung von Simulationsmodellen mit Machine Learning Algorithmen ist ein Schwerpunkt der Forschung der letzten Jahre, auf den sich diese Arbeit konzentriert.

Aufgaben:

  • Recherche des Stands der Technik
  • Einarbeitung in die FE-, MKS und EHD-Modellierung
  • Generierung eines großen Datensatzes mit detaillierten EHDSimulationsergebnissen für eine Vielzahl von
    Betriebsbedingungen von Windenergieanlagen
  • Trainieren von Regressions und Machine Learning Modells auf diesen Daten, dessen Ergebnisse in eine vollständige Windturbine integriert werden können

Voraussetzungen:

  • Motivation zu selbstständigem und eigenverantwortlichem Arbeiten, Kommunikations- und Teamfähigkeit, sowie eine sichere Beherrschung der deutschen oder englischen Sprache
  • Interesse and Gleitlagertechnik, Windenergie, Machine Learning und Simulationstechnik
  • Vorkenntnisse auf dem Gebiet der Simulation sowie der Programmierung (z.B. MATLAB/PYTHON) sind wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich

Wir bieten:

  • Eine Bachelor-/Masterarbeit mit industrienaher Thematik und klarer Relevanz sowie die Möglichkeit der Mitgestaltung einer klimaneutralen Zukunft
  • Intensive Betreuung in einem hoch motivierten, interdisziplinären Team bei sehr gutem Arbeitsklima
  • Option zur Beteiligung an einer Veröffentlichung
  • Zügige Bearbeitung und Home-Office möglich

 

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Math Lucassen, M. Sc.
Chair for Wind Power Drives

Campus-Boulevard 61, 52074 Aachen
math.lucassen@imse.rwth-aachen.de

The Institute of Machine Elements and System Engineering researches the fundamental structural and tribological behaviour of machine elements and represents them in experimentally validated model descriptions. These model descriptions are used to analyse and design the functional, loss and noise behaviour of entire technical systems with a focus on drive technology. The developed models are also used to research and develop methods of Model Based Systems Engineering as a central element of future inductive product development processes.

Rolling contacts, such as those found in bearings, gears, and other machine elements are integral components of numerous mechanical systems. The efficient operation and longevity of these systems depend on the intricate interplay between the contacting surfaces and the lubricant. One critical aspect that significantly influences the performance of rolling contacts is the formation and behaviour of tribolayers. These thin films, which develop at the interface between the contacting surfaces, play a pivotal role in reducing friction, minimizing wear, and enhancing the overall efficiency and durability of the systems. This thesis vacancy offers an exciting opportunity to contribute to the improvement of wear protection in rolling contacts by optimizing the boundary layer formation. The project aims to investigate the influence of boundary layer formation on wear protection in rolling contacts.

Tasks:

  • Conducting a comprehensive literature review on the wear behavior of rolling contacts, boundary layer formation, and wear protection mechanisms
  • Analyzing experimental data from rolling contact experiments to identify correlations between initial boundary layer properties, contact parameters, and wear behavior of rolling bearings
  • Applying machine learning models to determine the cause-effect relationships between the above mentioned features

Requirements:

  • Proficiency in machine learning
  • Critical thinking
  • Independent working
  • Background knowledge in tribology, experimental methods, rolling contact behavior, and material characterization
  • Previous experience in research writing is an advantage

We offer:

  • Intensive support and supervision
  • Excellent working atmosphere
  • Suitability for homeoffice
  • Immediate start or by appointment
  • Promising topic and experience for a future career
  • A warm welcome to new ideas!

 

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Ankit Saxena, Ph. D.
Institute for Machine Elements and Systems Engineering

Schinkelstraße 10, 52062 Aachen
ankit.saxena@imse.rwth-aachen.de