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Abschlussarbeit: Machine Learning - Automatische Resonanzerkennung in der Schwingungsmessung mit Tip-Timing

Die berührungslose Schaufel-Schwingungsmessung (BSSM) mittels Tip Timing ist ein etabliertes Verfahren zur Erfassung von Schaufelschwingungen und Spaltveränderungen in Triebwerkstests. In der Praxis ist die Identifikation von Resonanzstellen – also Frequenzbereichen der Schwingungsantworten – ein essenzieller, jedoch zeitaufwändiger und manuell durchgeführter Schritt.

Ziel dieser Arbeit ist es, ein Machine-Learning-basiertes Modell zu entwickeln, dass diese Resonanzstellen automatisiert erkennt, um die Effizienz der Analyse signifikant zu verbessern.

STARKE AUFGABEN

• Aufbereitung und Analyse bereits gelabelter BSSM-Daten zur Modellierung
• Entwicklung eines ML-Modells zur automatischen Erkennung von Resonanzstellen in BSSM-Daten
• Vergleich verschiedener Modellansätze basierend auf unsupervised und supervised Learning mit einer bestehenden analytischen Baseline
• Konzeption zur Integration des Modells in eine bestehende Auswertungsumgebung
• Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse

BESTE VORAUSSETZUNGEN

• Studium in Informatik, Data Science, Physik, Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang
• Erfahrung mit Python, PyTorch oder ähnlichen Frameworks
• Kenntnisse in Signalverarbeitung und Machine Learning
• Interesse an Triebwerkstechnologie und Messtechnik

AUSGEZEICHNETES UMFELD

• Einblicke in die Luftfahrtbranche und Jobs mit Verantwortung
• Teamspirit u.a. durch Studi-Netzwerk & Events
• Mentoring und individuelle Betreuung
• Flexible Arbeitszeitmodelle mit mobilem Arbeiten
• Kantine, Cafébar und Verkaufsshops
• Sportkooperation mit EGYM Wellpass & Betriebssportgruppen
• Top-Anbindung durch Pendlerbus, Parkhaus, E-Ladestation

STARTKLAR?

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