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Studien-/ Abschlussarbeit, Praktikum

Anwendung von KI-basierten Methoden zur Bewertung eines Fügeprozesses bei hybriden Materialverbindungen

Beginn

11. November 2019

Dauer

4 - 6 Monate

Beschäftigungsgrad

Teilzeit

"Spitzenforschung braucht auf allen Ebenen exzellente Köpfe - besonders noch mehr weibliche! Starten Sie bei uns, wir freuen uns auf Ihre Bewerbung" Ihre Prof. Dr. Pascale Ehrenfreund - Vorsitzende des Vorstands

Hintergrund und Zielsetzung der Arbeit:

Das DLR beschäftigt sich mit der Entwicklung von neuen Werkstoff- und Verfahrenslösungen für Anwendungen im Fahrzeugbau. Zu den Schwerpunkten der Abteilung zählen dabei die Forschungsgebiete „Fügetechnik“ sowie „Digitalisierung und Industrie 4.0“. Mit der digitalisierten Vernetzung unterschiedlicher Fügeverfahren, Prüfverfahren und Teilschritten der Werkstoffcharakterisierung werden innovative Ansätze zur Nutzung von Synergien bei der Werkstoffprüfung mit dem Ziel entwickelt, bei reduziertem Versuchsprogramm eine verbesserte Analyse- und Prognosefähigkeit zu erhalten. Damit werden Effizienz und Flexibilität für den Entwurf und die Entwicklung sowie für die Fertigung gesteigert. Um KI-Methoden systematisch umsetzen und auch in Ingenieursdisziplin und die dortigen Prozesse einbinden zu können, werden das Mittel und die Kenntnis über die Algorithmen als auch das Domänenwissen benötigt.                                                 

Im Rahmen dieser Arbeit soll deshalb in Zusammenarbeit mit der Fa. NuCOS GmbH grundlegende Forschungsarbeit zur Anwendung von künstlicher Intelligenz in der Werkstoff- & Fügetechnik geleistet werden. Ziel dieser Arbeit ist es geeignete Algorithmen für fügetechnische Anwendungen zu identifizieren und aus den gewonnenen Erkenntnissen ein geeignetes Deep Learning Netz aufzubauen. Anhand von bestehenden Daten und durchzuführender experimenteller Untersuchungen soll die KI anschließend trainiert und validiert werden.

Geforderte Inhalte:

  • Literaturrecherche zur Anwendung von KI-Methoden in der Werkstoff- & Fügetechnik
  • Planung & Durchführung der Versuche zur Erzeugung der Trainingsdaten
  • Aufbau eines geeigneten Deep Learning Netzes und Trainieren der KI
  • Experimentelle Validierung der KI
  • Diskussion / Bewertung der Ergebnisse in Bezug auf die Wiederverwertbarkeit, Robustheit, Integration von Domänenwissen und des Einsatzes von ungelabelten Daten

Ihre Qualifikation:

  • ingenieurwissenschaftliches oder naturwissenschaftliches Studium
  • Vorkenntnisse im Bereich der künstlichen Intelligenz und/oder der Werkstoff- und Fügetechnik wünschenswert
  • Programmiererfahrung (Python wünschenswert)
  • Spaß am praktischen Arbeiten sowie Bezug zur Datenverarbeitung am PC
  • Strukturierte, sorgfältige Arbeitsweise

Ihr Start:

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert. Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können. Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (m/w/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

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  • Sie können sich diese Stellenanzeige per E-Mail zusenden und Ihre Bewerbung am stationären Computer oder Laptop erstellen.

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Fachliche/r Ansprechpartner/in

Alexander Greß
Institut für Fahrzeugkonzepte

Tel.: +49 711 6862-737

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