Rahul Ambudipudi Venkata

Praktikum, Praktikant, Bosch Engineering GmbH

Fähigkeiten und Kenntnisse

German
ANSYS
Siemens NX
Python
Topology Optimization
3D CAD
English Language

Werdegang

Berufserfahrung von Rahul Ambudipudi Venkata

  • Bis heute 7 Monate, seit Sep. 2025

    Praktikant

    Bosch Engineering GmbH

    • Entwicklung nichtlinearer Struktur‑FE‑Modelle in ANSYS zur Bewertung der Druckverteilung an der Kolbenkappe und Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit des Luftspalts zwischen Belag und Scheibe bei Schwimmsattel‑Bremssystemen. • Zusammenarbeit in einem interdisziplinären Team zur Berechnung von Führungsbolzen‑Toleranzen unter Einhaltung von Fertigungsstandards. • Kenntnisse: ANSYS Topology Optimization | ANSYS Mechanical | ABAQUS | Python | Teamcenter | Siemens NX

  • 7 Monate, Feb. 2025 - Aug. 2025

    Master Thesis

    Bosch Engineering GmbH

    • Masterarbeit: „Topologieoptimierungsmethoden für Bremssatteldesign mit Fokus auf Öffnungsverhalten“ • Entwicklung eines standardisierten Simulationsprotokolls für das Öffnungsverhalten von Bremssätteln sowie Benchmarking von Optimierungsstrategien zur Definition zukünftiger Designmethodiken. • Vergleichende Analyse mit Siemens NX und ANSYS Structural Optimization zur Bewertung von Solver‑Effizienz und Ergebnisgenauigkeit. • Kenntnisse: ANSYS Topology Optimization | Siemens NX | Python

  • 7 Monate, Juli 2024 - Jan. 2025

    Praktikant

    Bosch Engineering GmbH

    • Durchführung statischer, impliziter Struktur‑Simulationen für addrehzahlsensoren und Bremssteuerbeläge zur Validierung der Bauteildauerhaltbarkeit. • Entwicklung und Implementierung thermo‑mechanischer Simulations‑Workflows zur Bewertung der Sensorkappenleistung unter Temperaturgradienten von −40 °C bis +80 °C; Quantifizierung thermischer Ausdehnung und Toleranzketten zur Sicherstellung der Funktionszuverlässigkeit über alle Betriebsbedingungen.

Ausbildung von Rahul Ambudipudi Venkata

  • Bis heute 3 Jahre und 6 Monate, seit Okt. 2022

    Computational Mechanics of Materials and Structures

    Universität Stuttgart

    • Relevante Lehrveranstaltungen: Computational Human Body Models, Dynamik und Regelung beiniger Fortbewegung, Nichtlineare Computational Mechanics of Structures, Machine Learning Methoden in der Mechanik • Forschungsprojekt: Entwicklung eines Finite‑Elemente‑Solvers für thermo‑mechanische Kopplung, Herleitung der schwachen Formulierungen und Validierung zweidimensionaler Verschiebungsfelder unter komplexer thermischer und mechanischer Belastung.

Sprachen

  • Deutsch

    Fließend

  • Englisch

    Muttersprache

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