Bachelor-/ Masterarbeit: »Nachhaltigkeitsbetrachtung von neuartigen Therapien«

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungs-einrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.

Am Fraunhofer IPT in Aachen arbeiten wir mit mehr als 530 Mitarbeitenden täglich daran, dass die Produktion der Zukunft digitaler, flexibler und nachhaltiger wird. In der Abteilung »Bio-Adaptive Produktion« beschäftigen wir uns unter anderem mit der automatisierten Produktion von neuartigen Therapien die der Produktklasse ATMPs (Advanced Therapeutical Medicinial Products) angehören. Diese personalisierte Behandlung erlaubt die langfristige Heilung von Krankheiten, wie beispielsweise Blutkrebs und Arthrose. Um sicherzustellen, dass der Bedarf an hochwertigen Produkten langfristig gedeckt werden kann und gleichzeitig eine nachhaltige Produktion gewährleistet wird, ist es unerlässlich, den Produktionsprozess in Bezug auf seine Nachhaltigkeit zu bewerten.

Innerhalb dieser Abschlussarbeit hast du die Möglichkeit, die Weichen für eine nachhaltige Produktion von ATMPs zu stellen, indem du eine Life-Cycle Assessment Analyse für ATMPs ausarbeitest. Außerdem hast du die Möglichkeit, reale Forschungsdaten des Fraunhofer IPT aus der automatisierten Produktion von ATMPs einzubinden. Somit kannst du die Produktion von neuartigen Therapien aktiv beeinflussen und die Förderung von umweltbewussten Verfahren und Ressourcen in der Produktion einleiten und unterstützen.
Die Tätigkeit erfordert eine regelmäßige Anwesenheit in unserem Institut in Aachen.

Was Du bei uns tust

  • Einarbeitung in die manuelle und automatisierte Produktion von ATMPs
  • Prozessanalyse von ATMPs
  • Methodenentwicklung für die Nachhaltigkeitsbetrachtung von ATMP-Produktion
  • Prozessdatensammlung und -strukturierung der automatisierten ATMP-Produktion

Was Du mitbringst

  • Du studierst Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau, Informatik, Elektrotechnik, Physik, Biotechnologie oder eine vergleichbare Fachrichtung
  • Du begeisterst dich für nachhaltige Produktionssysteme
  • Du hast idealerweise erste Erfahrungen mit Datenbanken (z. B GaBi) und der Durchführung von LCA
  • Eine selbstständige Arbeitsweise und Freude an interdisziplinärer Teamarbeit
  • Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und/oder Englisch

Was Du erwarten kannst

  • Ein tolles und aufgeschlossenes Team sowie regelmäßige Teamevents machen es dir leicht, sich bei uns ab dem ersten Tag wohlzufühlen
  • Flexible Arbeitszeiten, um Studium und Job ideal miteinander zu verbinden
  • Die Möglichkeit, Verantwortung zu übernehmen und deine eigenen Ideen einzubringen und umzusetzen
  • Wissenschaftliche Bearbeitung eines aktuellen und praxisrelevanten Themas

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

https://jobs.fraunhofer.de/job-invite/78371/

Fragen zu dieser Abschlussarbeit beantwortet Dir gerne:
Louisa Weltin M. Sc.
Wissenschaftliche Mitarbeiterin »Bio-Adaptive Produktion«
Telefon: +49 241 8904-236

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) – Entwicklung einer neuartigen Gleitringdichtung für mobile Arbeitsmaschinen

Unser Profil
Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung (MSE) 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 von Windenergieanlagen, mobilen Arbeitsmaschinen und der Elektro-Mobilität zu analysieren und zu gestalten. Ergebnis sind rechnerische und konstruktive Ausgestaltungen konkreter technischer Lösungen inklusive Nachweis der geforderten Systemeigenschaften auf Großprüfständen. Zahlreiche Erfahrungen mit derartigen modellbasierten Lösungsfindungen bis hin zur Konzeption konfigurierbarer Produkte ermöglichen dem MSE die Erforschung und Entwicklung von Methoden des Model Based Systems Engineering als zentrales Element künftiger, industrieller Produktentstehungsprozesse.

Der Bereich Lagertechnik des MSE erforscht das tribologische sowie strukturelle Verhalten der Maschinenelemente Wälzlager, Freiläufe und Gleitlager und stellt somit das Verbindungselement zwischen der Grundlagenforschung und der Betrachtung auf Systemebene dar. Im Fokus der anwendungsorientierten Forschung steht bspw. der Einsatz in Antriebssystemen von Windenergieanlagen und der Elektro-Mobilität. Thematische Schwerpunkte sind hierbei die interdisziplinäre Beschreibung von Schadensmechanismen, die modellbasierte Lebensdauerprognose (insb. Ermüdung und Verschleiß) sowie die Schadensfrüherkennung mit neuartigem Condition-Monitoring. Dabei werden aktuell zur Verfügung stehende Werkzeuge wie komplexe Simulationsmethoden, das Machine Learning und hocheffiziente Rechencluster in Kombination genutzt, um grundlegende Erkenntnisse zu generieren. Aktuelle branchenübergreifende Fragestellungen rund um die Lagerung von elektromechanischen Antriebssträngen werden durch die Kopplung von experimentellen und theoretischen Arbeiten methodisch untersucht und beantwortet.

Ihr Profil

  • Überdurchschnittlicher Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) im Bereich Maschinenbau oder einer ähnlichen Disziplin
  • Selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise
  • Strukturierte Herangehensweise zur Lösung komplexer, interdisziplinärer Problemstellungen
  • Bereitschaft zur Einarbeitung in neue Themenfelder und Durchführung sowohl theoretischer als auch experimenteller Arbeiten
  • Sichere Beherrschung der deutschen und englischen Sprache
  • Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit
  • Bereitschaft zu Dienstreisen (national/international)
  • Umfangreiche Kenntnisse von Simulationsmethoden im Maschinenbau (u.a. CFD, CAD, FE und EHD) sind von Vorteil
  • Vorkenntnisse in Matlab sind gewünscht
  • Wir freuen uns auch über Bewerber/innen mit Industrieerfahrung, die in einer Promotion den nächsten Schritt ihrer Karriere sehen

Ihre Aufgaben

Sie verstärken unser Team im Bereich der Lagertechnik. Sie arbeiten im Rahmen einer übergreifenden Kooperation zwischen dem MSE der RWTH Aachen University, dem Institut für Oberflächentechnik (IOT) der RWTH Aachen University und Partnern aus der Industrie in einem Projekt, welches die Entwicklung einer neuartigen Gleitringdichtung für Antriebsstränge mobiler Arbeitsmaschinen fokussiert. Gleitringdichtungen sind ein in mobilen Arbeitsmaschinen häufig eingesetztes und gegenüber Verschmutzung robustes Maschinenelement zur Abdichtung des Antriebssystems. Die Laufflächen der Gleitringdichtung müssen dabei besonders verschleißfest gegenüber Abrasivpartikeln (Schmutz) sein und gleichzeitig einen geringen Reibwert für eine Effizienzsteigerung mobiler Arbeitsmaschinen aufweisen. Derartige Eigenschaften lassen sich mit thermisch gespritzten Oberflächenbeschichtungen erzielen. Das IOT wird daher im Rahmen des Projektes ein neuartiges Verfahren zur Erzeugung von thermisch gespritzten Oberflächen auf Gleitringdichtungen entwickeln. Ziel des hier adressierten Projekts ist die Analyse, Bewertung und Weiterentwicklung des neuartigen Verfahrens thermisch gespritzter Oberflächen an Gleitringdichtungen. Die Analysen umfassen eine Bewertung des thermischen und Verschleißverhaltens der Oberflächen durch TEHD-Modelle. Hierzu wenden Sie eine am MSE eigens entwickelte Simulations-Tool-Chain an. Ihre Ergebnisse validieren Sie durch begleitende Experimente an unserem Gleitringdichtungs-Prüfstand. Darüber hinaus stehen Sie für die Gestaltung des Projektes in engem Austausch mit den Instituts- und Industriepartnern. Ihre Aufgaben umfassen:

  • Mitarbeit an einem übergreifenden Forschungsprojekt mit deutlicher Relevanz für die Industrie mit sowohl theoretischem als auch experimentellem Charakter
  • Analyse des Ausfallverhaltens und der Betriebsgrenzen von Gleitringdichtungen
  • Entwicklung von TEHD-Modellen zur Beschreibung des thermischen und des Verschleißverhaltens von Gleitringdichtungen
  • Experimentelle Validierung der TEHD-Modelle an unserem Gleitringdichtungs-Prüfstand
  • Zusammenarbeit mit wissenschaftlichen sowie industriellen Partnern
  • Präsentation und Veröffentlichung der Projektergebnisse auf nationalen und internationalen Kongressen und Konferenzen
  • Planung neuer Forschungsaktivitäten sowie auf Wunsch Aufgaben in der universitären Ausbildung zukünftiger Ingenieur/innen
  • Promotion im Zuge der Bearbeitung des Forschungsprojektes

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf ein Jahr.
Eine Verlängerung um 2 weitere Jahre ist vorgesehen.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Das vollständige Stellenangebot finden Sie hier.

 

Für Vorabinformationen steht Ihnen
Herr Benjamin Lehmann
Tel.: +49 (0) 241 80-92892
E-Mail: benjamin.lehmann@imse.rwth-aachen.de
zur Verfügung.

 

Ihre Bewerbung richten Sie bitte bis zum 07.05.2025 an:
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung
RWTH Aachen
Frau Jenny Teßmann
52056 Aachen
Gerne können Sie Ihre Bewerbung auch per E-Mail an humanresources@imse.rwth-aachen.de senden.

Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (w/m/d) – Untersuchung des Ausfallverhaltens von Freiläufen in innovativen Antriebssträngen

Unser Profil

Das Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung (MSE) 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 von Windenergieanlagen, mobilen Arbeitsmaschinen und der Elektro-Mobilität zu analysieren und zu gestalten. Ergebnis sind rechnerische und konstruktive Ausgestaltungen konkreter technischer Lösungen inklusive Nachweis der geforderten Systemeigenschaften auf Großprüfständen. Zahlreiche Erfahrungen mit derartigen modellbasierten Lösungsfindungen bis hin zur Konzeption konfigurierbarer Produkte ermöglichen dem MSE die Erforschung und Entwicklung von Methoden des Model Based Systems Engineering als zentrales Element künftiger, industrieller Produktentstehungsprozesse.

Der Bereich Lagertechnik des MSE erforscht das tribologische sowie strukturelle Verhalten der Maschinenelemente Wälzlager, Freiläufe und Gleitlager und stellt somit das Verbindungselement zwischen der Grundlagenforschung und der Betrachtung auf Systemebene dar. Im Fokus der anwendungsorientierten Forschung steht bspw. der Einsatz in Antriebssystemen von Windenergieanlagen und der Elektro-Mobilität. Thematische Schwerpunkte sind hierbei die interdisziplinäre Beschreibung von Schadensmechanismen, die modellbasierte Lebensdauerprognose (insb. Ermüdung und Verschleiß) sowie die Schadensfrüherkennung mit neuartigem Condition-Monitoring. Dabei werden aktuell zur Verfügung stehende Werkzeuge wie komplexe Simulationsmethoden, das Machine Learning und hocheffiziente Rechencluster in Kombination genutzt, um grundlegende Erkenntnisse zu generieren. Aktuelle branchenübergreifende Fragestellungen rund um die Lagerung von elektromechanischen Antriebssträngen werden durch die Kopplung von experimentellen und theoretischen Arbeiten methodisch untersucht und beantwortet.

Ihr Profil

  • Überdurchschnittlicher Hochschulabschluss (Master oder vergleichbar) im Bereich Maschinenbau oder einer ähnlichen Disziplin
  • Selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise
  • Strukturierte Herangehensweise zur Lösung komplexer, interdisziplinärer Problemstellungen
  • Bereitschaft zur Einarbeitung in neue Themenfelder und Durchführung sowohl theoretischer als auch experimenteller Arbeiten
  • Sichere Beherrschung der deutschen und englischen Sprache
  • Ausgeprägte Kommunikations- und Teamfähigkeit
  • Bereitschaft zu Dienstreisen (national/international)
  • Umfangreiche Kenntnisse von Simulationsmethoden im Maschinenbau (u.a. CFD, CAD, FE und EHD) sind von Vorteil
  • Vorkenntnisse in Matlab sind gewünscht
  • Wir freuen uns auch über Bewerber/innen mit Industrieerfahrung, die in einer Promotion den nächsten Schritt ihrer Karriere sehen

Ihre Aufgaben

Sie verstärken unser Team im Bereich der Lagertechnik. Sie arbeiten im Rahmen einer übergreifenden Kooperation zwischen dem MSE der RWTH Aachen University, dem Institut für Maschinenwesen der TU Clausthal und Partnern aus der Industrie in einem Projekt, welches die Untersuchung des Ausfallverhaltens von Freiläufen fokussiert. Freiläufe sind ein an Bedeutung gewinnendes Maschinenelement, welches vorrangig in innovativen Anwendungen wie E-Bikes oder Dampfturbinen eingesetzt wird, um die Rotationsbewegung in eine Richtung zu sperren. Bei der Auslegung von Freiläufen im Hochlastbereich greifen die Hersteller immer noch hauptsächlich auf Erfahrungswissen zurück, wodurch Freiläufe in der Regel überdimensioniert sind oder frühzeitig ausfallen. Zur Erhöhung der Ressourceneffizienz und Zuverlässigkeit innovativer Antriebssysteme ist daher eine modellgestützte Auslegung erforderlich. Ziel des hier adressierten Projekts ist die Weiterentwicklung eines am MSE entwickelten Programms zur Auslegung und Dimensionierung von Freiläufen im Hochlastbereich. Die Analyse der Schädigungsmechanismen sowie die Validierung der im Auslegungsprogramm verwendeten Modelle führen Sie durch begleitende Experimente an unseren Freilaufprüfständen durch. Darüber hinaus stehen Sie für die Gestaltung des Projektes in engem Austausch mit den Instituts- und Industriepartnern. Ihre Aufgaben umfassen:

  • Mitarbeit an einem übergreifenden Forschungsprojekt mit deutlicher Relevanz für die Industrie mit sowohl theoretischem als auch experimentellem Charakter
  • Analyse des Ausfallverhaltens und der Betriebsgrenzen von Freiläufen
  • Entwicklung von plastischen FE-Modellen zur Beschreibung der Schädigungen
  • Experimentelle Validierung der plastischen FE-Modelle an unseren Freilaufprüfständen
  • Zusammenarbeit mit wissenschaftlichen sowie industriellen Partnern
  • Präsentation und Veröffentlichung der Projektergebnisse auf Sitzungen von Projektausschüssen sowie auf nationalen und internationalen Kongressen und Konferenzen
  • Planung neuer Forschungsaktivitäten sowie auf Wunsch Aufgaben in der universitären Ausbildung zukünftiger Ingenieur/innen
  • Promotion im Zuge der Bearbeitung des Forschungsprojektes

Unser Angebot

Die Einstellung erfolgt im Beschäftigtenverhältnis.
Die Stelle ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt zu besetzen und befristet auf ein Jahr.
Eine Verlängerung um 2 weitere Jahre ist vorgesehen.
Die befristete Beschäftigung erfolgt im Rahmen der Befristungsmöglichkeiten des Wissenschaftszeitvertragsgesetzes.
Es handelt sich um eine Vollzeitstelle.
Eine Promotionsmöglichkeit besteht.
Die Eingruppierung richtet sich nach dem TV-L.
Die Stelle ist bewertet mit EG 13 TV-L.

Das vollständige Stellenangebot finden Sie hier.

 

Für Vorabinformationen steht Ihnen
Herr Benjamin Lehmann
Tel.: +49 (0) 241 80-92892
E-Mail: benjamin.lehmann@imse.rwth-aachen.de
zur Verfügung.

 

Ihre Bewerbung richten Sie bitte bis zum 07.05.2025 an:
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung
RWTH Aachen
Frau Jenny Teßmann
52056 Aachen
Gerne können Sie Ihre Bewerbung auch per E-Mail an humanresources@imse.rwth-aachen.de senden.

Bachelor / Master Thesis: Development of a Multi-Agent System for the interaction with System Models

The Institute of Machine Elements and System Development researches the fundamental structural and tribological behavior of machine elements and depicts this in experimentally validated model descriptions. These model descriptions are used to analyze 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.

This work explores the transformative potential of AI in product development through the use of agents for natural language interaction with system models. Based on the existing MBSE model, state-of-the-art AI techniques are implemented to enable seamless access to complex system information and make technical data more intuitive and usable. This work provides an opportunity to redefine the way engineers and stakeholders interact with system models.

In the KIMBA research project, we are working with leading OEMs and Tier1 suppliers in the automotive industry to develop innovative approaches to the digitalization of product development. The focus is on the modeling and system-wide linking of information to create continuous data flows.

Tasks:

  • Concept and evaluation framework development
  • Exploration of different AI architectures
  • Design and implementation of an (Multi-) Agent System to interact with system models via natural language input
  • Evaluation of the results
  • Written documentation and presentation in the form of a final presentation and a demonstrator

Prerequisite:

  • Independent, reliable way of working
  • Good programming skills, preferably in Python
  • Experience with AI/ML frameworks (e.g. TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, LangChain etc.) an advantage
  • Depending on the focus, knowledge of SQL databases
  • Willingness to acquire a basic understanding of MBSE and SysMLv2

We offer:

  • Flexible organization of work priorities
  • Rapid processing options
  • Intensive support
  • Immediate start or by arrangement
  • Very good working atmosphere

 

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Vincent Quast, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Eilfschornsteinstraße 18, 52062 Aachen
vincent.quast@imse.rwth-aachen.de

Bachelor- / Masterarbeit: Entwicklung eines Multi-Agenten Systems für die Interaktion mit Systemmodellen

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.

Diese Arbeit erforscht das transformative Potenzial von KI in der Produktentwicklung durch den Einsatz von Agenten zur natürlichsprachlichen Interaktion mit Systemmodellen. Auf der Grundlage des bestehenden MBSE-Modells werden modernste KI-Techniken implementiert, um einen nahtlosen Zugang zu komplexen Systeminformationen zu ermöglichen und technische Daten intuitiver und besser nutzbar zu machen. Diese Arbeit bietet die Möglichkeit, die Art und Weise, wie Ingenieure und Interessenvertreter mit Systemmodellen interagieren, neu zu definieren.

Im Forschungsprojekt KIMBA entwickeln wir gemeinsam mit führenden Unternehmen der Automobilindustrie innovative Ansätze zur Digitalisierung der Produktentwicklung. Fokus liegt auf der Modellierung und systemweiten Verknüpfung von Anforderungen zur Herstellung durchgängiger Datenflüsse.

Aufgaben:

  • Konzepterarbeitung und Entwicklung eines Bewertungsrahmens
  • Erforschung verschiedener KI-Architekturen
  • Entwurf und Implementierung eines Multi-Agenten-Systems zur Interaktion mit Systemmodellen über natürlichsprachliche Eingaben
  • Bewertung der Ergebnisse
  • Schriftliche Dokumentation und Vorstellung in Form einer Abschlusspräsentation und eines Demonstrators

Voraussetzung:

  • Eigenständige, zuverlässige Arbeitsweise
  • Gute Programmierkenntnisse, vorzugsweise in Python
  • Erfahrung mit KI/ML-Frameworks (z. B. TensorFlow, PyTorch, Hugging Face, LangChain etc.) von Vorteil
  • Je nach Schwerpunkt Kenntnisse über SQL-Datenbanken
  • Bereitschaft, sich ein grundlegendes Verständnis von MBSE und SysMLv2 anzueignen

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:

Vincent Quast, M. Sc. RWTH
Institut für Maschinenelemente und Systementwicklung

Eilfschornsteinstraße 18, 52062 Aachen
vincent.quast@imse.rwth-aachen.de

Bachelor- / Masterarbeit: Numerische und experimentelle Optimierung eines auf akustischen Oberflächenwellen basierenden Zustandsüberwachungssystems für Gleitlager

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 modernste Ingenieurssoftware und Systemprüfstände im Verbund eingesetzt.

Zur Senkung der Stromgestehungskosten 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 gleitgelagerten Planetenrädern in WEA-Getrieben geforscht. Hierbei liegt der Fokus auf der Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) der Gleitlager mithilfe modernster Messtechnik (Surface acoustic wave Technologie). Diese Methode hat hohes Potential, jedoch hängt die Qualität des akustischen Messergebnisses von vielen verschiedenen Systemparametern ab. Dies lässt sich optimieren.

Die Idee für diese studentische Arbeit ist daher die Entwicklung einer Software für das Tuning der SAW-Methode live am Prüfstand. Die Optimierung soll durch die Unterstützung von machine learning erfolgen. Hierdurch entsteht ein einzigartiges und robustes CMS für Gleitlager.

Aufgaben:

  • Recherche des Stands der Technik und Einarbeitung in die verwendete Messtechnik: Surface Acoustic Wave (SAW)
  • Auswertung von bestehenden Messdaten
  • Planung und Durchführung von Versuchen an einem Prüfstand für Gleitlager in Windenergieanlagen
  • Entwicklung einer intelligenten Methodik für die Optimierung der SAWMesstechnik mittels machine learning
  • Umsetzung der Methode in einer Software zum in-situ Tuning der SAW-Methode

Voraussetzungen:

  • Motivation zu selbstständigem und eigenverantwortlichem Arbeiten, Kommunikations- und Teamfähigkeit, sowie eine sichere Beherrschung der deutschen oder englischen Sprache
  • Interesse an Windenergie, an Getriebe- und Gleitlagertechnik sowie maschinellen Lernmethoden
  • Programmiererfahrung in Python ist wünschenswert, aber nicht zwingend erforderlich

Wir bieten:

  • Wissenschaftliches Arbeiten in einem hoch motivierten, interdisziplinären Team
  • Arbeit an einem Thema mit hoher industrieller Relevanz
  • Erlernen von praxisrelevanten Simulationsmethoden
  • Angenehmes Arbeitsklima und intensive Betreuung
  • Option zur Beteiligung an einer wissenschaftlichen Veröffentlichung
  • Sofortiger Beginn möglich

 

Auf deine aussagekräftige Bewerbung per E-Mail freut sich:

Thomas Decker, M. Sc. RWTH
Chair for Wind Power Drives

Campus-Boulevard 61, 52074 Aachen
thomas.decker@cwd.rwth-aachen.de

Bachelor / Master Thesis: Development of a Multibody Simulation Model to Investigate the Main Bearing of Wind Turbines

The Chair for Wind Power Drives researches the behavior of drivetrains in modern wind turbines (WT). The research goals are to increase the availability, robustness, and energy efficiency of the WTs, as well as to reduce the levelized cost of electricity.
A key component of the drivetrain of a WT is the main bearing. Currently, roller bearings are predominantly used for this purpose. However, these bearings have high failure rates in modern WTs and must be replaced multiple times during the 20-year lifespan of the turbine due to damage. The replacement process is extremely labor-intensive, as it requires the disassembly of the main shaft.
To compare alternative solutions, such as journal bearings, with the roller bearings used for the main bearing, this thesis aims to extend an existing multibody model of a WT with a detailed main bearing model. The goal is to simulate the operating behavior of the main bearing as a roller bearing by incorporating an appropriate level of detail.

Tasks:

  • Familiarization with wind turbine drive systems and multibody simulation
  • Adjusting and extending a wind turbine model to include a detailed main bearing as a roller bearing
  • Performing and evaluating dynamic simulations
  • Defining evaluation criteria and identifying an appropriate level of model detail

Your Profile:

  • Interest in wind energy and simulation technology
  • Motivation for independent and responsible work
  • Studies in the field of mechanical engineering
  • Prior knowledge in finite element analysis and multibody simulation is advantageous, but not strictly required for working on the topic

What We offer:

  • Intensive support in a highly motivated, interdisciplinary team with an excellent working atmosphere
  • Opportunity for subsequent employment at the institute as a student/research assistant
  • Option to participate in a scientific publication
  • Immediate start possible or as agreed upon

 

We look forward to your application by email:

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

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

 

Wiss. Mitarbeiter*in (d/m/w) – Entgeltgruppe 13 TV-L Berliner Hochschulen

Teilzeitbeschäftigung ist ggf. möglich
Fakultät V – Institut für Maschinenkonstruktion und Systemtechnik / FG Cyber-Physical Systems in Mechanical Engineering
Kennziffer: V-23/25 (besetzbar ab 01.04.2025 / für 36 Monate / Bewerbungsfristende 14.02.2025)
Aufgabenbeschreibung:

  • Forschung auf dem Gebiet der nichtlinearen Reib- und Strukturdynamik mittels datengetriebener maschineller Lernverfahren (ML)
  • Methodenentwicklung für neue Lernverfahren und Sensordatenfusion für räumlich aufgelöste Feld- und Bildgrößen
  • Implementierung von wissenschaftlichem Programmcode mit hohem Qualitätsanspruch
  • Publikation der wissenschaftlichen Ergebnisse in internationalen Fachzeitschriften und auf Fachkonferenzen
  • Kooperation mit französischem Projektpartner
  • Betreuung studentischer Abschlussarbeiten mit Projektbezug
  • Wissenschaftskommunikation für außeruniversitäre Zielgruppen

Erwartete Qualifikationen:

  • erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Diplom, Master oder Äquivalent) in
    Ingenieurwissenschaften, der angewandten Mathematik oder Maschinelles Lernen
  • Ingenieurwissenschaftliche Kernkompetenzen
  • ausgewiesene Programmiererfahrung
  • gute Englischkenntnisse erforderlich, Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

erwünscht:

  • wissenschaftliches Publizieren
  • Wissbegierde, selbstständige Arbeitsweise, Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit, Interkulturelle Kompetenzen
  • gute Deutsche und/oder Französische Sprachkenntnisse

Wir bieten Ihnen:

  • eine inklusive und wertschätzende Arbeitsatmosphäre in einem engagierten und diversen Team
  • internationale Kooperationen
  • Arbeitszeit und mobile Arbeit bietet Vereinbarkeit von Familie und Beruf sowie Möglichkeit auf Homeoffice

Ihre Bewerbung richten Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (in einem PDF-Dokument, max. 5 MB) ausschließlich per E-Mail an Prof. Dr. Merten Stender (merten.stender@tu-berlin.de).

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung.

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.

Technische Universität Berlin – Die Präsidentin – Fakultät V – Institut für Maschinenkonstruktion und Systemtechnik, FG Cyber-Physical Systems in Mechanical Engineering, Sekr. H 66, Straße des 17. Juni 135, 10623 Berlin Die Stellenausschreibung ist auch im Internet abrufbar unter:
https://www.personalabteilung.tu-berlin.de/menue/jobs/

Doktorand(in) / Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in) (m/w/d) – Cockpit-Integration von KI

Sie entwickeln innovative Konzepte zur Cockpit-Integration KI-basierter unbemannter Luftfahrzeuge (UAVs). Ihre Aufgaben umfassen:

  • Entwicklung einer Systemarchitektur zur Führung von UAVs aus einem Cockpit-Simulator
  • Gestaltung einer Nutzerschnittstelle zur Auftragserteilung
  • Erforschung von Transparenzansätzen für KI-Systeme
  • Durchführung von Human-in-the-Loop-Experimenten
  • Untersuchung der Implikationen für die Avionik-Funktionskette

Das bringen Sie mit:

  • Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master) in Elektrotechnik, Informatik, Luft- und Raumfahrttechnik oder einem verwandten Fachgebiet
  • Programmierkenntnisse in C/C++ oder Python
  • Interesse an Forschung im Bereich KI, Avionik und unbemannte Luftfahrzeuge
  • Staatsbürgerschaft einer EU- oder NATO-Nation sowie Identifikation mit den Werten der freiheitlich-demokratischen Grundordnung

Wir bieten Ihnen:

  • Möglichkeit zur Promotion und aktive Unterstützung Ihrer wissenschaftlichen Entwicklung
  • Exzellente Forschungsbedingungen mit modernster IT– und Laborausstattung
  • Attraktive Campus-Infrastruktur
  • Interdisziplinäre Teamarbeit

Studentische Hilfskraft: Tutor*in für einen Praxisversuch im Messtechnischen Labor

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungs-einrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.

Die Abteilung »Produktionsmesstechnik« des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnologie IPT bietet RWTH-Studierenden im Rahmen des Messtechnischen Labors die Durchführung eines Praxisversuchs an. Dabei lernen die Studierenden, wie die Oberfläche eines Bauteils mithilfe eines Streifenprojektions-Messystems dreidimensional erfasst werden kann.

Für die Planung, Vorbereitung und Durchführung des Streifenprojektions-Versuchs suchen wir ab sofort engagierte studentische Hilfskräfte, die uns jetzt bei der Planung und Vorbereitung des Versuchs unterstützen und im kommenden Wintersemester an drei Tagen in der Woche vor Ort im Institut den Versuch mit den Studenten durchführen: montags von 13:30 bis 16:00 Uhr sowie dienstags und mittwochs von 10:00 bis 12:30 Uhr.

Was Du bei uns tust

  • Eigenständige Vorbereitung des Praxisversuches in unserem Messtechnischem Labor nach sorgfältiger Einarbeitung
  • Im Zweierteam: Betreuung und Unterstützung der Studierenden bei der Versuchsdurchführung
  • Beantwortung von Fragen der Studierenden und Hilfestellung bei eventuellen Problemen

Was Du mitbringst

  • Du studierst Maschinenbau, Physik oder eine vergleichbare Fachrichtung
  • Du begeisterst dich für innovative Messtechnik und bringst erste theoretische Kenntnisse mit
  • Du bist aufgeschlossen und hast Spaß am Umgang mit Menschen
  • Organisationsfähigkeit und eine selbstständige Arbeitsweise gehören ebenfalls zu deinen Stärken
  • Du kannst gut erklären und hast Freude daran, dein Wissen an andere Studierende weiterzugeben
  • Gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch

Was Du erwarten kannst

  • Ein tolles und aufgeschlossenes Team sowie regelmäßige Teamevents machen es dir leicht, dich bei uns ab dem ersten Tag wohlzufühlen
  • Die Chance, dein Wissen aus dem Studium zu erweitern und in die Praxis umzusetzen
  • Du bist von Beginn an Teil eines engagierten Teams, kannst deine Ideen einbringen und Verantwortung übernehmen
  • Die Möglichkeit, deine Präsentations- und Modulationsfähigkeiten auszubauen
  • Ein hochmoderner Maschinenpark, ausgestattet mit Edge-Cloud-Systemen und einer 5G-Infrastruktur

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

https://jobs.fraunhofer.de/job-invite/78303/

Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne:
Dipl.-Ing. Kurt Rämer
Wissenschaftlicher Mitarbeiter »Produktionsmesstechnik«
Telefon: +49 241 8904-417