Masterarbeit - Entwicklung von datengetriebenen Modellen und Korrelationsverfahren für die Rohteilqualitätssicherung

MTU Aero Engines AG

Masterarbeit – Entwicklung von datengetriebenen Modellen und Korrelationsverfahren für die Rohteilqualitätssicherung

München

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Masterarbeit – Entwicklung von datengetriebenen Modellen und Korrelationsverfahren für die Rohteilqualitätssicherung

Qualitätssicherungsmethoden kommen in der Luftfahrt eine zentrale Bedeutung zu. Auf Basis von regelmäßig gemessenen (Werkstoff-)Daten werden Entscheidungen getroffen, die die Flugsicherheit maßgeblich beeinflussen. Nicht alle gewünschten Daten sind aber unmittelbar verfügbar. Festigkeitsbezogene Größen im Bauteil selbst, zum Beispiel, können nur anhand von Vergleichsproben geschätzt werden. Die Qualität der Schätzung wird deshalb wesentlich durch die Probenauswahl und durch die Güte der Vorinformationen und Annahmen bestimmt.
Mit einer steigenden Anzahl an gemessenen Daten ist es nicht nur möglich, bestehende Annahmen retrospektiv zu überprüfen, sondern diese auch kontinuierlich weiterzuentwickeln. Die Synthese von datengetriebenen und physikalisch motivierten Ansätzen verspricht deshalb einen wesentlichen Beitrag zur Vorhersagegüte zu leisten. Im Rah-men dieser Abschlussarbeit sollen entsprechende Ansätze wissenschaftlich und anwendungsnah entwickelt, und die Möglichkeiten und Grenzen selbiger aufgezeigt werden.

STARKE AUFGABEN

• Einarbeitung in datengetriebene und physikalische Werkstoffmodellierungen
• Entwicklung geeigneter Korrelationsverfahren, um Bauteileigenschaften effektiv und robust auf Basis bestehender Tests zu schätzen
• Implementierung von robusten statistischen Algorithmen und mathematischen Fehlerabschätzungen
• Validierung an realen Datensätzen
• Entwurf von Handlungsempfehlungen anhand verschiedener Szenarien
• Selbständige Bewertung, Darstellung und Dokumentation der Ergebnisse

BESTE VORAUSSETZUNGEN

• Studium im Bereich (Techno-)Mathematik, Maschinenbau, Physik, Data Science oder einer vergleichbaren Studienrichtung
• Solide Fachkenntnisse der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik
• Programmiererfahrung mit Python und Grundkenntnisse im Bereich Werkstoffwissenschaften von Vorteil
• Hohes strukturiertes und analytisches Denkvermögen mit der Bereitschaft komplexen Fragestellungen zu begegnen
• Eigeninitiative und lösungsorientierte Arbeitsweise sowie eine eigenständige Arbeitsorganisation

AUSGEZEICHNETES UMFELD

• Praxiseinblicke in die innovative und zukunftsweisende Luftfahrtbranche
• Verantwortungsvolle und interessante Aufgaben sowie Teamspirit
• Persönliche:r Ansprechpartner:in und individuelle Betreuung
• Flexible Arbeitszeiten und Freizeitausgleich
• Netzwerkangebote

STARTKLAR?

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