Modellierung von physikalischen Modellen mit Methoden der Künstlichen Intelligenz

  • Subject:Modellierung von physikalischen Modellen mit Methoden der Künstlichen Intelligenz
  • Type:Masterarbeit
  • Date:Ab April
  • Tutor:

    M.Sc. Florian Schuchter

  • Person in Charge:offen

Ein zentrales Element des Fahrzeugantriebsstrang ist das Automatikgetriebe. Die Fahrbarkeit des Gesamtfahrzeugs wird dabei zu großen Teilen durch die Getriebesteuerung beeinflusst.Um die Getriebesteuerung möglichst früh im Entwicklungsprozess auslegen und validieren zu können, werden sehr genaue Simulationsmodelle von einzelnen Systemkomponenten sowie des Gesamtsystems benötigt. Dabei gelangen klassiche Modellbildungsmethoden an ihre Grenzen.

Methoden der Künstlichen Intelligenz bieten die Möglichkeit, solche Modelle ohne eine konkrete pyhsikalische Modellierung mit Daten zu trainieren, was Vorteile in der Genauigkeit sowie der Rechenezeit mit sich bringen kann. Im Rahmen einer kooperativen Masterarbeit in Kooperation mit der Mercedes-Benz AG soll die Verwendung einer solchen Methode zur Modellbildung untersucht werden.

 

 

Aufgaben

  • Recherche zum Stand der Forschung von KI-Methoden zur Modellierung
  • Analyse des Anwendungfalls im Getriebe und Auswahl einer geeigenten KI-Methode
  • Implementierung der Methode
  • Validierung und Verifizierung der Methode, Vergleich zum bisherigem Vorgehen
  • Dokumentation der Arbeitsergebnisse

Profil

 

  • Studierender in einem ingenieurswissenschaftlichen Studiengang.
  • Interesse an den Bereichen Antriebstechnik und Getriebe.
  • Selbstständige und zuverlässige Arbeitsweise.
  • Kenntnisse in Matlab Simulink, Kenntnisse aus den Bereichen Fahrzeug- und Steuerungstechnik, Data Mining, Machine-Learning, Python-Kenntnisse wünschenswert

 

Interessierte senden bitte eine aussagekräftige Bewerbung mit aktuellem Notenauszug an:

florian schuchterNgv4∂daimler com