Masterarbeit in KI-basierte Regelalgorithmen für elektromechanische Bremsen

Stellenbeschreibung

• Du erweiterst ein bestehendes Regelkonzept für elektromechanisch aktuierte PKW-Bremsen durch die Integration von KI-basierten Algorithmen.
• Dabei integrierst du KI-Module in die vorhandene Regelung, die konventionelle physikalische Modelle und adaptive Anteile umfasst, oder ersetzt diese teilweise.
• Für die Lernaufgabe dateneffizienter KI-Modelle, wie beispielsweise Physics-Informed Neural Networks (PINNs), nutzt du eine begrenzte Menge realer Messdaten.
• Anschließend wendest du die entwickelte Regelung auf einem Bremsenprüfstand an, um die Vor- und Nachteile gegenüber konventionellen Reglern detailliert aufzuzeigen.
• Abschließend bewertest du die zukünftigen Potenziale und die damit verbundenen Fragestellungen hybrider EMB-Regleransätze.

Qualifikationen

• Ausbildung: Masterstudium in Bereich Regelungstechnik, Maschinenbau, Physik oder vergleichbar
• Erfahrungen und Know-how: praktische und theoretische Erfahrung in mechatronischen Systemen; Grundkenntnisse mit Matlab/Simulink und KI-Methoden
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: offener und innovativer Mensch, der flexibel vorgeht
• Arbeitsalltag: du arbeitest im Büro und im Labor
• Begeisterung: für (Regelungs)technik und KI
• Sprachen: verhandlungssicheres Deutsch und gutes Englisch

Zusätzliche Informationen

Beginn: nach Absprache
Dauer: 6 Monate

Voraussetzung für die Abschlussarbeit ist deine Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte füge deiner Bewerbung deinen Lebenslauf, deinen aktuellen Notenspiegel, deine Prüfungsordnung sowie ggf. deine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei.

Vielfalt und Inklusion sind für uns keine Trends, sondern fest verankert in unserer Unternehmenskultur. Daher freuen wir uns über alle Bewerbungen: unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.

Du hast fachliche Fragen zum Job?
Laszlo Boros (Fachabteilung)
+49 151 16805201
Mathias Kleinknecht (Fachabteilung)
+49 173 6372757

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