Akash Beladiya

- Detection of cooling related losses in the vehicle and the necessary simulation parameters - Temperature behavior and thermal modelling of vehicles - Basics of Machine Learning (reinforcement learning) including associated algorithms(LSTM networks, deep Q networks etc.) - Creating Reinforcement Learning Algorithm for TMS - Training and validation of Deep Q networks and related agents to optimize the cooling strategy regarding losses and temperature boundary conditions

- Minimize the losses in E-drive system and generate thermal management system to increase efficiency - Make reinforcement learning strategy in MATLAB/Simulink - Use of RL agents e.g., DQN,DDPG,TD3 etc. - Reduce thermal loss in 3 in 1 system

Aktualisierung der Firmware und Diagnose an On-Board-Batterieladegerät (OBC) via BUS System nach aktuellen Softwareständen. Qualität Kontrolle und Logistik.

• Die Fahrzeuge Untersuchung, um das Ausmaß der Schäden oder Fehlfunktionen zu bestimmen • Fehleridentifikation und Wartung Mechanischer und elektrischer Systeme wie Getriebe, Batterie usw.

• Unterstützung eines Ingenieurteams bei der Erstellung komplizierter CAD-Zeichnungen zur Schätzung der Auftragskosten • Erstellung des Prozessablaufs der Produktion auf CNC-Maschinen

• Studienschwerpunkte: Aktive und Passive Fahrzeugsicherheit und Autonomes Fahren (Fahrerassistenzsysteme), Sensor Technologie, Machine und Deep Learning, Künstliche Intelligenz • Modul Python und deren Frameworks wie Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, OpenCV, Neural Networks (ANN, CNN), ROS

• Studienschwerpunkte: Regelungstechnik, Ingenieurinformatik und Digitalisierung, Ingenieurmathematik