Das Institut für Technische Thermodynamik des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Stuttgart, mit weiteren Forschungsstätten in Köln-Porz, Ulm, Oldenburg und Hamburg, forscht mit über 270 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern auf dem Gebiet effizienter und ressourcenschonender Energiespeicher und Energiewandlungstechnologien der nächsten Generation.

Das erwartet dich

Die Abteilung Computergestützte Elektrochemie  (TT-CEC) des Instituts für Technische Thermodynamik in Stuttgart vergibt eine Master-/Studien-/Abschlussarbeit im Bereich der Modellierung von Energiespeichern und -wandlern.

Elektrochemische und thermochemische Energiespeicher und -wandler, wie Batterien und Brennstoffzellen oder thermochemische Reaktoren erlauben eine effiziente und umweltfreundliche Umwandlung von chemischer in elektrische oder thermische Energie. In beiden Bereichen wird am DLR an einer großen Bandbreite von Energiespeichern geforscht, die sämtliche Anforderungen, von stationären bis mobilen und von kurzzeit- bis saisonalen Speichern abdeckt. Während elektrochemische Speicher schwerpunktmäßig, aber nicht nur, bei mobilen Anwendungen (z.B. Elektroautos) Verwendung finden, werden thermochemische Speicher vorwiegend stationär verwendet, z.B. bei solarthermischen Kraftwerken oder Gebäudeheizung. Im Zuge der Dekarbonisierung der Europäischen Wirtschaft, stellen diese Energiespeichertechnologien eine bedeutende Zukunftstechnologie dar.

Die Abteilung TT-CEC des DLR in Stuttgart entwickelt physikalische Modelle und Simulationsprogramme für diese Energiespeicher, welche von einer Vielzahl an Parametern abhängen. Diese können oft nicht in Isolation durch Experimente bestimmt werden und nicht alle Experimente sind sensitiv auf alle Parameter. Das führt dazu, dass für die Parametrisierung eine Menge aus komplexen Daten aus verschiedenen Experimenten und Simulationen nötig sind, welche in Kombination analysiert werden müssen. Künstliche Intelligenz hat das Potential diese Probleme in vertretbarer Zeit und vielleicht sogar in Echtzeit zu lösen. Daher sucht das DLR nach dafür geeigneten KI-Methoden und schreibt eine Abschlussarbeit zu diesem Thema aus.

In der Masterarbeit sollen bekannte Methoden zur Parameteridentifikation implementiert, getestet und bewertet werden, um eine Auswahl für eine Weiterentwicklung zu treffen. Dafür stehen sowohl Simulationsprogramme als auch experimentelle Daten zur Verfügung.

Deine Aufgaben

• Implementierung von Algorithmen in python/pyTorch für die Schätzung von Modellparametern
• Simulation der Be- und Entladung von Energiespeichern mittels FEM/FVM
• Aufbereitung und Analyse experimenteller Daten
• Auswertung und Dokumentation der Ergebnisse

Das bringst du mit

• Ingenieur- oder naturwissenschaftliches Studium (Maschinenbau, Luft- und Raumfahrttechnik, Verfahrenstechnik, Umwelttechnik, Physik, Technomathematik, …)
  Programmierkenntnisse in Python
• Kenntnisse im Bereich Machine Learning idealerweise mit pyTorch
• Kenntnisse im Bereich Statistik, Parameterschätzung und inverser Probleme
• Kenntnisse im Bereich Simulation mit FEM/FVM
• Spaß und Geschick am theoretischen Arbeiten

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 2323) beantwortet dir gerne: 

Thomas Jahnke 
Tel.: +49 711 6862 8033