Abschlussarbeit: Machine Learning - Automatische Resonanzerkennung in der Schwingungsmessung mit Tip-Timing
Abschlussarbeit: Machine Learning - Automatische Resonanzerkennung in der Schwingungsmessung mit Tip-Timing
Abschlussarbeit: Machine Learning - Automatische Resonanzerkennung in der Schwingungsmessung mit Tip-Timing
Abschlussarbeit: Machine Learning - Automatische Resonanzerkennung in der Schwingungsmessung mit Tip-Timing
MTU Aero Engines AG
Luft- und Raumfahrzeugbau
München
- Art der Beschäftigung: Studierende
- Vor Ort
Abschlussarbeit: Machine Learning - Automatische Resonanzerkennung in der Schwingungsmessung mit Tip-Timing
Über diesen Job
Wir sind über 13.000. An 19 Standorten weltweit. Jedes dritte Flugzeug fliegt mit unserer Technologie.
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Unser Team in München sucht Dich:
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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