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Abschlussarbeit: Machine Learning - Automatische Resonanzerkennung in der Schwingungsmessung mit Tip-Timing
München
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Abschlussarbeit: Machine Learning - Automatische Resonanzerkennung in der Schwingungsmessung mit Tip-Timing
in München
Kennziffer – D MUC AEET
Die berührungslose Schaufel-Schwingungsmessung (BSSM) mittels Tip Timing ist ein etabliertes Verfahren zur Erfassung von Schaufelschwingungen und Spaltveränderungen in Triebwerkstests. In der Praxis ist die Identifikation von Resonanzstellen – also Frequenzbereichen der Schwingungsantworten – ein essenzieller, jedoch zeitaufwändiger und manuell durchgeführter Schritt.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein Machine-Learning-basiertes Modell zu entwickeln, dass diese Resonanzstellen automatisiert erkennt, um die Effizienz der Analyse signifikant zu verbessern.
BESTE VORAUSSETZUNGEN
- Studium in Informatik, Data Science, Physik, Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang
- Erfahrung mit Python, PyTorch oder ähnlichen Frameworks
- Kenntnisse in Signalverarbeitung und Machine Learning
- Interesse an Triebwerkstechnologie und Messtechnik
Idealerweise stehst du für einen Zeitraum von mindestens acht Wochen zur Verfügung.
STARKE AUFGABEN
- Aufbereitung und Analyse bereits gelabelter BSSM-Daten zur Modellierung
- Entwicklung eines ML-Modells zur automatischen Erkennung von Resonanzstellen in BSSM-Daten
- Vergleich verschiedener Modellansätze basierend auf unsupervised und supervised Learning mit einer bestehenden analytischen Baseline
- Konzeption zur Integration des Modells in eine bestehende Auswertungsumgebung
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
AUSGEZEICHNETES UMFELD
- Einblicke in die Luftfahrtbranche und Jobs mit Verantwortung
- Teamspirit u.a. durch Studi-Netzwerk & Events
- Mentoring und individuelle Betreuung
- Flexible Arbeitszeitmodelle mit mobilem Arbeiten
- Kantine, Cafébar und Verkaufsshops
- Sportkooperation mit EGYM Wellpass & Betriebssportgruppen
- Top-Anbindung durch Pendlerbus, Parkhaus, E-Ladestation
STARTKLAR?
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