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In Kürze beendet

Unabhängig von dem, was andere tun, sind wir stets bestrebt, unsere Grenzen ständig neu zu definieren und Maßstäbe zu setzen. Das können wir heute und in Zukunft aber nur mit Mitarbeitern und Führungskräften erreichen, die immer das „Etwas-mehr“ im Blick haben.

Aufgaben

Der Fokus der Abschlussarbeit liegt auf der Identifikation der Kausalitäten zwischen RHS-Variablen und DIO. Dies soll stochastisch analysiert sowie die dazu passenden Fragestellungen generiert und auf Plausibilität geprüft werden. Die Datenanalyse basiert auf vorhandenen Versuch- und FE-Simulationsergebnissen; bei Bedarf sind jedoch notwendige Datenbanken aufzubauen und in der Gesamtanalyse zu bewerten.

Eine mehrstufige Datenanalyse ist vorgesehen, die Komponententests bis hin zu Gesamtfahrzeugversuchen umfasst. Ein neuartiger Dummy wird hierbei eingesetzt. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen wiederum in die Projektrichtlinien für die Bewertung zukünftiger Crashlastfälle ein sowie als Empfehlung für die Weiterentwicklung von Robustheitsmethoden.

Die Abschlussarbeit soll folgende Inhalte wissenschaftlich bearbeiten und abschließen

  • Literaturrecherche zum Stand der Technik
  • Vorbereitung der Datenbasis durch Clustering
  • Vorbereitung der Input-Daten für die stochastische Analyse
  • Implementierung und Durchführung von Machine-Learning-Methoden für die Datenanalyse
  • Logische Identifikation und Bewertung der Kausalitäten
  • Bei Bedarf Vorbereitung, Durchführung und Auswertung von Schlittenversuchen in der Fahrzeugumgebung
  • Erstellung einer wissenschaftlichen Abschlussarbeit

Anforderungen

  • Studium der Ingenieurwissenschaften, Informatik oder eines vergleichbaren Studiengangs
  • Studienschwerpunkte: Schwerpunkten Fahrzeugtechnik, Programmierung, FE-Simulation u/o Biomechanik
  • Fachkenntnisse: Grundkenntnisse in FE-Simulationsmethoden
  • Grundkenntnisse in Fahrzeugsicherheit und Bewertung von Verletzungsfolgen
  • IT-Kenntnisse: Erfahrung mit Programmiersprachen (Schwerpunkt Python)
  • Sprachkenntnisse: Deutsch und Englisch
  • Sonstiges / Soft Skills: Team- und Kommunikationsfähigkeiten
  • Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

gewünschter Beginn: 26.09.2024 / Anfang Oktober

Unternehmensprofil

„Am Anfang schaute ich mich um, konnte aber den Wagen, von dem ich träumte, nicht finden. Also beschloss ich, ihn mir selbst zu bauen.“ Dieser Satz von Ferry Porsche bringt alles auf den Punkt, was Porsche ausmacht. Als Marke, als Unternehmen, als Automobilhersteller, als Arbeitgeber. Die „Idee Porsche“ hat so einzigartige Sportwagen wie den Porsche 356 oder den 911 hervorgebracht.

Durch die Kombination von Tradition und Innovation mit den Porsche typischen, manchmal etwas unkonventionellen Denkweisen unserer Mitarbeiter, lassen wir automobile Träume wahr werden und haben so immer das „Etwas-mehr“ im Blick. Porsche ist allerdings viel mehr als "nur" ein exklusiver Sportwagenhersteller. Denn auch als Arbeitgeber hat Porsche viel zu bieten: vielfältige Einstiegs- und Karrieremöglichkeiten, Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie sowie flexible Arbeitszeitmodelle.

Einblicke von unseren Mitgliedern
Joanne
JoanneTechnische Universität MünchenProject Management and Science Communication 2024
Joanne erzählt uns von ihren Erfahrungen mit Bright Network und gibt Tipps zum Thema Berufseinstieg.
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Joanne, Technische Universität München Project Management and Science Communication 2024
Theresa
TheresaUniversität PassauResearch Assistant IPMT 2022
Wir haben uns mit Theresa, einem unserer Mitglieder, zusammengesetzt, um über ihre Karriere und ihre Erfahrungen mit Bright Network zu reden. Hier findest du unser Interview mit ihr.
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Theresa, Universität Passau Research Assistant IPMT 2022