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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Bachelor / Masterarbeit - Automobiltechnik, Mathematik o.ä. (w/m/d)

Stuttgart

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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Auf einen Blick

Aufgaben: Forschung und Entwicklung neuer Fahrzeugkonzepte mit Fokus auf Crashsicherheit und Kraftstoffeffizienz.
Arbeitgeber: Institut für Fahrzeugkonzepte, Teil des DLR-Projekts Next Generation Car.
Mitarbeitervorteile: Möglichkeit, an vorderster Front der Automobiltechnik mitzuwirken.
Warum dieser Job: Arbeiten Sie an innovativen Projekten, die die Zukunft der Mobilität prägen.
Gewünschte Qualifikationen: Studium der Automobiltechnik, Mathematik oder ähnliches; Kenntnisse in Python und LS-Dyna bevorzugt.
Andere Informationen: Erfahrung in nachhaltigem Design und Ökobilanzierung ist ein Plus.

Das Institut für Fahrzeugkonzepte erforscht, entwickelt und evaluiert neue Fahrzeugkonzepte und -technologien im Hinblick auf zukünftige Anforderungen an das Verkehrssystem.

Das Urban Modular Vehicle wird im DLR im Rahmen des Projekts Next Generation Car entwickelt. Eine zentrale Herausforderung in der modernen Fahrzeugentwicklung ist es, ein kraftstoffeffizientes und sicheres Fahrzeug zu entwickeln, das immer höheren Anforderungen gerecht wird. Die Strukturoptimierung spielt dabei eine entscheidende Rolle. Diese Optimierungsmethoden ermöglichen es den Entwicklungsingenieuren, optimale und gleichzeitig leichte Fahrzeugstrukturen zu entwerfen. Im Rahmen des Multimaterialdesigns werden Karosseriestrukturkonzepte für alternativ angetriebene Fahrzeuge unter Verwendung einer Vielzahl von Materialien entwickelt. Die Gewährleistung der Crashsicherheit ist ein vorrangiges Ziel in der heutigen Fahrzeugentwicklung. Der derzeitige Entwurfsprozess für crashbelastete Strukturen ist jedoch aufgrund der Komplexität sehr zeitaufwändig. Vor diesem Hintergrund wurden am Institut für Fahrzeugkonzepte neue Strategien entwickelt, um die Crashsicherheit unter vereinfachten Randbedingungen bereits in der Entwicklungsphase abzuleiten. Ziel dieser Arbeit ist es, eine Prozesskette zur Unterstützung dieser neuen Strategien zu entwickeln, wobei der Fokus auf Crashstrukturen wie Batterieboxen und ähnlichen Bauteilen liegt. Abschließend soll die Crashstruktur an einem Gesamtfahrzeug verifiziert werden.

Ihre Aufgaben sind im Einzelnen:

Recherchieren Sie bestehende Prozessketten zur Crash-Optimierung
Untersuchen Sie recycelte Materialien und deren mechanische Eigenschaften, die im Automobilbau, insbesondere bei Crashstrukturen, eingesetzt werden
Entwickeln Sie eine neue Prozesskette zur Optimierung von Crashstrukturen unter Verwendung von Python
Durchführung der Optimierung an den Crashstrukturen
Verifizierung des optimierten Ergebnismodells mit dem FEA-Gesamtfahrzeugmodell
Dokumentieren Sie den gesamten Prozess und die Ergebnisse

Studierende der Automobiltechnik, der Mathematik, der Computational Science oder einer vergleichbaren Technik die Fähigkeit, effektiv im Team zu arbeiten Interesse an Fahrzeugtechnik, maschinellem Lernen und nachhaltigem Design frühere Erfahrungen mit einer Skriptsprache (z. B. Python) und Vertrautheit mit Software wie LS-Dyna, Primer Fähigkeit, gründlich, zuverlässig und selbständig zu arbeiten Fähigkeit zur Ableitung und Verifizierung von Entwurfsmethoden zur Abschätzung der Crashsicherheit von Fahrzeugstrukturen

Gewünschte Qualifikationen

Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich nachhaltiges Design und Ökobilanzierung sind von großem Vorteil eine Begabung für die rasche Entwicklung und Anwendung praktischer Lösungen ist von Vorteil

Payment

ohne Vergütung