Master Thesis student for for dynamic surrogate models of fuel cell stacks using SINDy (d/m/w)

Job Description

Job Description:

Zur Unterstützung des Fuel Cell Systems Teams innerhalb der Abteilung Environmental Controls System sucht Airbus Operations einen

Master Thesis Student/in für dynamische Surrogatmodelle von Brennstoffzellenstapeln mit SINDy (d/m/w)

Sie sind auf der Suche nach einer Masterarbeit in einem Forschungs- und Entwicklungsumfeld und wollen an Brennstoffzellensystemen und -komponenten arbeiten?

Dann bewerben Sie sich jetzt!

Wir freuen uns, wenn Sie uns im Team Brennstoffzellensysteme als Masterstudent (d/f/m) unterstützen!

Proton Exchange Membrane (PEM) Brennstoffzellen ermöglichen eine effiziente und lokal emissionsfreie Energieumwandlung. Aus diesem Grund gelten sie als wichtige Technologie, um den notwendigen Mobilitätswandel hin zu einer nachhaltigen Luftfahrtindustrie zu bewältigen.
Physikalische Modelle sind zwar in der Lage, technische Systeme für ein breites Spektrum von Betriebsbedingungen abzubilden, sind aber mitunter mit umfangreichen Entwicklungs- und Bewertungsarbeiten verbunden und/oder für bestimmte Anwendungen (z. B. Entwicklung von Steuerungen) zu rechenintensiv. Dies gilt insbesondere bei der Integration von Detailmodellen in größere Systemmodelle.

Dies sind einige der Gründe, warum Methoden des maschinellen Lernens zur Erstellung von Surrogatmodellen eingesetzt werden. Darüber hinaus ist es möglich, solche Modelle direkt aus Zeitreihendaten zu erstellen, ohne dass ein detailliertes physikalisches Verständnis des abgebildeten Systems erforderlich ist. SINDy ist eine Methode, die bei der Identifizierung der charakteristischen Gleichungen, die ein solches System beschreiben, leistungsfähig zu sein scheint.

Frühere Untersuchungen verschiedener Methoden haben SINDy als vielversprechend für eine solche Anwendung identifiziert.
Daher soll SINDy auf ein detailliertes, physikalisch basiertes Brennstoffzellen-Stapelmodell angewendet werden. Die Zeitreihendaten müssen in einer sinnvollen Weise generiert werden, um alle oder zumindest die meisten der relevanten Eigenschaften der abgebildeten Komponente zu erfassen. Aus diesen Daten soll mit SINDy ein Surrogatmodell erstellt werden. Dieses Modell soll hinsichtlich der Rechenleistung, der Vorhersagegenauigkeit und der Fähigkeit zur Extrapolation bewertet werden.

Wenn genügend Zeit verbleibt, sind Möglichkeiten zur Wiedereingliederung des Ersatzmodells in die Plattform des ursprünglichen Referenzmodells zu prüfen.

• Standort: Hamburg

• Start: 01.12.2024

• Dauer: 6 Monate

Ihr Einsatzort
Sie arbeiten in der größten Produktionsstätte für zivile Flugzeuge in Hamburg. Durch die Lage am südlichen Elbufer besteht die Möglichkeit, mit der Fähre zu pendeln. Erleben Sie in Ihrer Freizeit das besondere Flair Hamburgs, wo pulsierende Weltstadtkultur auf nautisches Erbe trifft.

Ihre Vorteile

• Work-Life-Balance bei einer 35-Stunden-Woche (Gleitzeit).

• Mobiles Arbeiten nach Absprache mit der Abteilung.

• Reisen innerhalb Deutschlands (Teamevents) sind nach Rücksprache und Absprache mit der Abteilung möglich.

• Internationales Umfeld mit der Möglichkeit, sich weltweit zu vernetzen.

• Arbeit mit modernen/abwechslungsreichen Technologien.

• Bei Airbus sehen wir Sie als wertvolles Teammitglied und Sie werden nicht zum Kaffeekochen eingestellt, sondern Sie stehen in engem Kontakt mit den Schnittstellen und sind Teil unserer wöchentlichen Teambesprechungen.

• Sie haben die Möglichkeit, an der Generation Airbus Community teilzunehmen, um Ihr eigenes Netzwerk zu erweitern.

Ihre Aufgaben und Verantwortlichkeiten

• Literaturrecherche zur Zeitreihenvorhersage und Modellintegration unter Verwendung von SINDy und der Hauptmerkmale und Dynamik eines Brennstoffzellenstapels

• Identifizierung der notwendigen Eingänge, Ausgänge und transienten Erregungen, um die Verhaltenscharakteristiken des Brennstoffzellenstapels zu extrahieren

• Entwicklung eines Python-Frameworks zur:

• 1) Lesen und Verarbeiten multivariater Zeitreihendaten

• 2) SINDy-Modelle zu generieren

• 3) Bewertung der Modellleistung.

• Bewertung der Fähigkeiten der Surrogatmodelle in Bezug auf

• a) Berechnungsleistung

• b) Vorhersagegenauigkeit

• c) Extrapolation (in Bezug auf Eingangswerte und Eingangsdynamik)

• Optional: Integration des Surrogatmodells in die Zielplattform (Dymola) und Vergleich mit dem Referenzmodell

• Diskussion der beobachteten Ergebnisse

Gewünschte Fähigkeiten und Qualifikationen

• Immatrikulierter Vollzeitstudent (d/f/m) im Bereich Elektrotechnik, Maschinenbau, Chemie, erneuerbare Energiesysteme oder einer gleichwertigen Studienrichtung.

• Fortgeschrittene Erfahrung auf dem Gebiet der Modellierung und Simulation von Systemen oder Komponenten. Ein erster Kontakt mit Brennstoffzellensystemen oder Brennstoffzellenstapeln oder Wasserstoffsystemen ist wünschenswert, aber nicht notwendig.

• Fließend in Englisch, deutsche Sprachkenntnisse sind von Vorteil.

• Gute Kenntnisse der Thermodynamik, elektrischer Energiesysteme oder elektrochemischer Prozesse.

Bitte laden Sie die folgenden Dokumente hoch: Anschreiben, Lebenslauf, relevante Zeugnisse, Immatrikulationsbescheinigung.

Sie passen nicht zu 100%? Kein Grund zur Sorge! Airbus unterstützt Ihre persönliche Entwicklung.

Bringen Sie Ihre Karriere auf ein neues Level und bewerben Sie sich jetzt online!

This job requires an awareness of any potential compliance risks and a commitment to act with integrity, as the foundation for the Company’s success, reputation and sustainable growth.

Company:

Airbus Operations GmbH

Employment Type:

Final-year Thesis

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Experience Level:

Student

Job Family:

By submitting your CV or application you are consenting to Airbus using and storing information about you for monitoring purposes relating to your application or future employment. This information will only be used by Airbus.
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