Rohitdutt Pujari
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Rohitdutt Pujari
• Entwicklung einer Methodik zur Effizienz- und Leistungsverbesserung von Getriebesystemen für mittelschwere und schwere Elektro-Lkw. • Durchführung einer umfassenden Analyse von 2- und 3- Gang-Getriebekonfigurationen mit Surrogatoptimierung zur Ermittlung optimaler Übersetzungsverhältnisse. • Leistungssteigerung bei beiden Getriebekonfigurationen und Energieeinsparung von 2-3%.
• Optimierung von 'Vehicle Performance Simulation' (VPS) Tool für EV-Antriebsplattformen. • Durchführung einer Marktstudie für elektrische Lkw-Antriebssysteme von OEMs. • Dokumentation der technischen Anforderungen für E-Motorrad von KTM.
- 6 Monate, Okt. 2022 - März 2023FEV EVA GmbH
Praktikum bei der Entwicklung von digitalen Zwillingen für E- Motorrad
• Entwicklung und Optimierung von "Dimensioning-Tool" für E- Motorrad Antriebsplattformen. • Modellierung und Simulation von Antriebssträngen und Implementierung von I²t / T²t und Feldorientierte Regelung für Permanent Synchronmaschinen. • Analyse und Optimierung der Verluste innerhalb eine elektrischen Antriebssystem.
- 6 Monate, Sep. 2021 - Feb. 2022
Wissenschaftlichen Projekt im Bereich Elektrische Antriebssysteme
Hochschule Stralsund
• Modellierung von Permanent Synchronmaschinen zur Anwendung in einem Hybridantriebsstrang. • Feldorientierte Regelung von Synchronmaschinen. • Vor- und Nachverarbeitung von Simulationsergebnissen bzw. Simulationsparameter.
- 1 Jahr, Sep. 2017 - Aug. 2018
Entwicklungsingenieur
ACG Worldwide
• Einführung eine speziellen Keks-Transfergerät zum Verpacken von 110 Keksen pro Minute. • 'Wertschöpfung und Value Engineering' in der Konstruktionsabteilung. • Verbesserung der Produktionseffizienz um 15%.
Ausbildung von Rohitdutt Pujari
- 3 Jahre und 5 Monate, Apr. 2021 - Aug. 2024
Renewable Energy and E-Mobility
Hochschule Stralsund – University of Applied Sciences
• Schwerpunkt: Steuerung von elektrischen Antrieben, Regelungstechnik, Leistungselektronik. • Masterarbeit: "Development of a Methodology to Determine the Optimal Number of Gears and Gear Ratios for Electric Trucks". • Abschlussnote: 2,1
- 1 Jahr und 7 Monate, Sep. 2018 - März 2020
Mechatronics
Hochschule Ravensburg-Weingarten
• Schwerpunkt: Regelungstechnik, Leistungselektronik, Machine Learning, Deep Learning.
- 4 Jahre und 1 Monat, Juli 2013 - Juli 2017
Mechanical Engineering
Siddaganga Institute of Technology
• Schwerpunkt: Fahrzeugdynamik, Mechanische Dynamik, Regelungstechnik. • Abschlussnote: 1,9
Sprachen
Englisch
Fließend
Deutsch
Gut
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