Master-Student/in Energietechnik, Maschinenbau o.ä. (w/m/d)

Steigen Sie ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur, bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchten Sie diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist Ihr Platz bei uns!

Unser Institut für Fahrzeugkonzepte in Stuttgart sucht ein/n

Simulationstool zur Berechnung der Brennstoffzellenalterung mit KI-Methoden

Das erwartet Sie:

Das Institut für Fahrzeugkonzepte ist ein Systeminstitut. Es bearbeitet und koordiniert verkehrstechnisch relevante Forschungsthemen zu neuen Fahrzeugkonzepten und Fahrzeugtechnologien. Die Tätigkeiten der Abteilung Fahrzeugenergiekonzepte umfassen das systemische Zusammenwirken von Energiespeichern, der Energie-Übertragungswege und Technologien sowie speziellen Komponenten zur Energiewandlung bzw. deren spezifischer Anwendung. Sie reichen von der konzeptionellen Betrachtung über die Simulation und Auslegung zum prototypischen Aufbau ausgewählter Technologien und bis hin zum Aufbau von Forschungsfahrzeugen. Schwerpunkte liegen dabei auf der Nutzung von Wasserstoff als zukünftigem Energieträger und der Bereitstellung von elektrischer Energie mittels Brennstoffzellen auf der Fahrzeugebene.

Im Rahmen dieser Abschlussarbeit wirst Du ein bereits bestehendes Alterungsmodell für Fahrzeug-Brennstoffzellen weiterentwickeln. Ziel ist es, die Dateneingabe zu optimieren und die Aussagekraft des Modells zu steigern. Dabei soll die Möglichkeit geschaffen werden, zusätzliche Parametertypen in das Modell zu integrieren, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern. Durch die Erweiterung der Modellierung und die Einbindung neuer Messparameter wird eine solide Grundlage für die Entwicklung optimierter Betriebsstrategien geschaffen, die die Langzeitstabilität der Brennstoffzelle weiter erhöhen.

Ihre Aufgaben sind im Einzelnen:

• Literaturrecherche zur Brennstoffzellentechnik und deren Alterung
• Einarbeitung in das bereits bestehende Alterungsmodell
• Analyse des Modellaufbaus und Implementierung von Optimierungen
• Implementierung von neuen Messparametern (z.B. Impedanzspektroskopie) in das Alterungsmodell
• Trainieren des Machine-Learning-Algorithmus mit realen Datensätzen
• Evaluation des entwickelten Modells und Ableiten von Handlungsempfehlungen

Das erwarten wir von Ihnen:

• Studierende aus den Bereichen Energietechnik, Maschinenbau oder ein vergleichbares Studium
• Kenntnisse über die Funktionsweise der PEM-Brennstoffzellen
• sehr gute Erfahrungen in der Programmierung mit Python werden vorausgesetzt
• selbstständige, strukturierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise
• sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse in Wort und Schrift

• Erfahrung in der Modellierung von Brennstoffzellensystemen (Ersatzschaltungen) ist von Vorteil.
• Erfahrungen mit InfluxDB sind wünschenswert.
• Kenntnisse über Alterungsmechanismen in PEM-Brennstoffzellen sind von Vorteil.

Unser Angebot:

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen Ihnen unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Weitere Angaben:

Eintrittsdatum: sofort
Dauer: 4-6 Monate
Beschäftigungsgrad: Vollzeit (Teilzeit möglich)

Vergütung: Je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe E05 TV EntgO Bund.

Kennziffer: 98485

Kontakt:
Nicolas Muck Institut für Fahrzeugkonzepte
Tel.: 0711 6862 370