Künstliche neuronale Netze für Daten-basierte aerodynamische Anwendungen | Staufenbiel.de

Künstliche neuronale Netze für Daten-basierte aerodynamische Anwendungen

Braunschweig

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Ihre Mission:

In den vergangenen Jahren hat sich die Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens in verschiedensten Forschungsbereichen, wie auch den Ingenieursdisziplinen massiv erhöht. Künstliche neuronale Netze (KNN) werden insbesondere für Probleme der Rekonstruktion, des Clustering und der Klassifikation massiv verwendet und intensiv erforscht. Anders als bei diesen klassischen Problemen gilt es im Bereich der Aerodynamik, verschiedenste aerodynamische Größen, wie z.B. Oberflächendruckverteilungen oder Auftriebsbeiwerte für beliebige Betriebspunkte, auf Basis einzelner hochgenauer aerodynamischer Daten, vorherzusagen. Aufgrund des hohen Rechenaufwands für hochgenaue, numerische Strömungssimulationen ist hierbei die Anzahl der zur Verfügung stehenden aerodynamischen Daten stark limitiert. Derzeitig werden für diese Aufgaben primär eine Kombination aus Dimensionsreduktionsmethoden und klassischen Interpolations- bzw. Regressionsverfahren verwendet. Eine geschickte Kombination aus bestehenden Methoden mit KNN-Ansätzen könnte jedoch eine Effizienzsteigerung ermöglichen.

Das sich bietende Potential von KNN für aerodynamische Anwendungen soll im Rahmen einer Masterarbeit untersucht und mit etablierten Methoden verglichen werden. Dafür sollen die folgenden Schritte bearbeitet werden:

  • Identifikation von vielversprechenden KNN-Methoden für aerodynamische Fragestgellungen
  • Auswahl einer bzw. weniger KNN-Ansätze für die weitere Untersuchung
  • Demonstration der Performance dieser Ansätze auf vereinfachten Testfällen
  • Anwendung von KNN auf einen ausgewählten, repräsentativen, aerodynamischen Testfall

Ihre Qualifikation:

  • Sie studieren Informatik, Mathematik, Luft- und Raumfahrttechnik oder ein vergleichbares Fach
  • sicherer Umgang mit der Programmiersprache Python
  • Interesse an Methoden der künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens
  • Sie haben bereits Vorkenntnisse im Bereich künstlicher Neuronaler Netze sowie Vorkenntnisse im Bereich Aerodynamik

Ihr Start:

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert. Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können. Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Personen aller Geschlechter (m/w/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

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