Entwurf und Implementierung eines parametrischen und impliziten Geometrieprogrammierungsframeworks für Turbomaschinenkomponenten, das eine systematische Variation von Merkmalen und eine hochpräzise Formsteuerung ermöglicht

Aufbau und Kuratierung groß angelegter Geometriedatensätze (einschließlich Metadaten, Schemata und Versionierung) zum Trainieren und Bewerten eines KI-Grundmodells für Geometrie; Sicherstellung der Datenqualität, Konsistenz und Einhaltung von IP-Richtlinien

Entwicklung von Methoden zur Darstellung von Geometrien für KI (z. B. CAD-Kernel, konstruktive Volumengeometrie, signierte Distanz-/feldbasierte Modelle, Netze/Punktwolken) und Bewertung der Modellleistung und -generalisierung

Integration und Automatisierung multiphysikalischer Simulationsketten (CFD/CHT/FEA) zur Generierung physikalisch basierter Labels und Leistungsmetriken für Training und Validierung, einschließlich robuster Vernetzung und Modelleinrichtung

Erstellung von Ersatz- und reduzierten Modellen für thermische und strukturelle Leistung; Verknüpfung dieser Modelle mit Designoptimierungs-Workflows und Digital-Twin-Konzepten

Implementierung einer skalierbaren Übermittlung großer Simulationsstapel an HPC-/Grid-Umgebungen; Optimierung von Pipelines hinsichtlich Zuverlässigkeit, Durchsatz und Kosten (Scheduler, Container, Job-Arrays, CI/CD)

Zusammenarbeit mit CAD/CAE-, Kühlungsdesign- und KI-Teams, um Anforderungen zu erfassen, Modelle zu validieren und die Benutzerfreundlichkeit und Genauigkeit von Tools in Produktionsdesignumgebungen sicherzustellen

Erstellung von Dokumentationen, Codierungsstandards und Schulungsmaterialien; Betreuung von Benutzern und Förderung der Akzeptanz in den Ingenieurteams

Promotion in Maschinenbau, Luft- und Raumfahrttechnik, Informatik oder einem eng verwandten Fachgebiet mit Schwerpunkt auf Geometrieverarbeitung, CAD/CAE oder Thermofluiden

Fundierte Kenntnisse der internen Kühlung von Turbinenschaufeln (z. B. Serpentinenkanäle, Impingement, Pin-Fin-Arrays, Filmkühlung) und der Grundlagen der CHT in Turbomaschinen

Ausgeprägte Programmierkenntnisse: Python und C/C++; Kenntnisse in Linux und GitLab; Erfahrung mit API-gesteuerter CAD/CAE-Automatisierung (z. B. NX Open, Star-CCM+ Makros)

Erfahrung mit KI/ML in den Bereichen Geometrie und/oder Physik (z. B. Mesh/Graph-Neuralnetzwerke, Diffusionsmodelle, Surrogatmodellierung), einschließlich Datensatzdesign, Training und Validierung in großem Maßstab

Vertrautheit mit CFD-, CHT- und FEA-Workflows; Fähigkeit, Simulationen für thermische und strukturelle Leistung einzurichten, zu automatisieren und zu validieren