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This master thesis presents an exciting opportunity to validate AI-based temperature field predictions and thermal mechanical fatigue (TMF) life predictions for head valve seat bridges. As the internal combustion engine (ICE) continues to evolve, accurately predicting thermal conditions and fatigue life is essential for enhancing reliability and performance while minimizing costly physical prototype testing. The thesis provides a unique platform to engage in cutting-edge research that integrates numerical modeling and AI methodologies. This project will leverage sophisticated simulation tools to compare AI predictions against established data, thereby enhancing the fidelity of thermal simulations. By analyzing key factors such as temperature, geometry, and coolant flow, the student will contribute to the understanding of how these elements affect the life cycle of valve seat bridges.

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Graz, AT