Vor 25 Tagen veröffentlicht

Masterand/in (w/m/d): KI-basiertes Ersatzmodell für Sitz und Insassen in einer Flugzeugkabine

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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)

Forschung

Stuttgart

  • Art der Anstellung: Studierende
  • Vor Ort
  • Aktiv auf der Suche

Masterand/in (w/m/d): KI-basiertes Ersatzmodell für Sitz und Insassen in einer Flugzeugkabine

Über diesen Job

Das Institut für Bauweisen und Strukturtechnologie arbeitet an der Entwicklung und der Optimierung von Materialien und deren Verfahrens- und Fügetechnologien bis hin zu neuen Designansätzen und dem Bau von Full-Scale-Demonstratoren. Dazu gehört auch deren Erprobung und Validierung in spezifischen Prüfanlagen und im Flugversuch. Im Fokus stehen dabei faserkeramische, polymere und hybride Verbundwerkstoffe. Die Erforschung von neuen multidisziplinären Auslegungswerkzeugen und digitalen Modellen ist die Basis der Entwicklung der Hardware. 

Das erwartet dich

Das primäre Forschungsziel der Abteilung Strukturelle Integrität ist der Entwurf von leichten Luftfahrtstrukturen, um deren Insassen bei Unfällen bzw. Vorfällen möglichst zu schützen und die Überlebenswahrscheinlichkeit zu gewährleisten. Die Arbeiten schließen Material- und Strukturtests als auch numerische Analysen von Proben bis zum Gesamtsystem.

 

Deine Aufgaben

Diese Masterarbeit konzentriert sich auf die Entwicklung eines KI unterstützten Ersatzmodells zur Vorhersage von Verletzungswahrscheinlichkeiten für Flugzeugpassagiere auf Basis der Interaktion zwischen Flugzeugstruktur und dem Sitz. Mit dem Ersatzmodell soll die Entkopplung der Analyse der Flugzeugprimärstruktur während einer Notlandung von deutlich detaillierteren Untersuchungen von Sitz und Passagieren, die durch ATDs (Anthropomorphische Test Dummys) repräsentiert werden, ermöglicht werden. Der Schwerpunkt der Arbeit liegt auf der Programmierung und dem Training der KI, während die benötigten dynamischen FE-Modelle bereitgestellt werden.

 

Spezifische Aufgaben der Arbeit sind:

  • Literaturstudie zum aktuellen Stand der KI in Bezug auf FE-Modelle und Insassensicherheit
  • Identifikation geeigneter Parameter zur Korrelation von eingeleiteten Fußbodenpulsen in die Sitzstruktur mit daraus zu erwartenden Verletzungswahrscheinlichkeiten der Passagiere
  • Antrainieren eines geeigneten KI Algorithmus zur Vorhersage der Verletzungswahrscheinlichkeiten infolge ausgewählter Fußboden-Beschleunigungspulse
  • Bewertung der Genauigkeit verschiedener Sampling- und KI-Algorithmen

 

Das bringst du mit

  • fließende Englischkenntnisse 
  • Kenntnisse über Flugzeugstrukturen und Erfahrung mit der Finite-Elemente-Methode
  • Erfahrung in der Programmierung mit Python
  • Erfahrung im Bereich Künstliche Intelligenz

 

Das bieten wir dir
Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

 

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

 

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 2117) beantwortet dir gerne: 

 

Nathalie Toso 
Tel.: +49 711 6862 564 

 

Beginn der Veröffentlichung:
Interne Ausschreibungsfrist endet am:

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Unternehmens-Details

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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)

Forschung

5.001-10.000 Mitarbeitende

Köln, Deutschland

Bewertung von Mitarbeitenden

Vorteile für Mitarbeitende

Flexible Arbeitszeiten
Home-Office
Kantine
Betriebliche Altersvorsorge
Gesundheitsmaßnahmen
Betriebsarzt
Training
Parkplatz
Vorteile für Mitarbeitende

Unternehmenskultur

Unternehmenskultur

747 Mitarbeitende haben abgestimmt: Sie bewerten die Unternehmenskultur bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR) als modern.Dies stimmt ungefähr mit dem Branchen-Durchschnitt überein.

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