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Doktorand - Statistisches Diagnose-Konzept (m/w/d)

IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr

Berlin, Deutschland (Berlin),

Festeinstellung

keine Angaben

keine Angaben


m/w

unbefristet

keine Altersbeschränkung

zur Verhandlung

Charlottenburg

keine Angaben

Personalabteilung


keine Angaben

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Willkommen bei IAV Sie begeistern sich für Mobilität und neue Techno­logien? Dann haben wir etwas ge­mein­sam und sollten uns kennenlernen. Unsere Engi­neering-Expertise bewährt sich in Fahr­zeugen auf der ganzen Welt: Für alle nam­haften Auto­mobil­her­steller und -zu ­lie­ferer bringen wir tech­nisch perfekte Inno­va­tionen auf die Straße. An 30 Entwicklungs­standorten und mit eigenen Prüfeinrichtungen arbeiten wir mit mehr als 7.000 Mitarbeitern an der Realisierung span­nender Projekte - vom Konzept bis zur Serie, vom Kleinwagen bis zum Truck. Doktorand - Statistisches Diagnose-Konzept Standort: Berlin Kennziffer: TM-T24-27585 Durch die stetig wachsende Systemkomplexität von Fahrzeugen besteht die Notwendigkeit, die Leistungs­fähigkeit von Diagnosefunktionen zu erhöhen, um System- bzw. Komponentenfehler zu detektieren. Mit der zunehmenden Ver­netzung der Fahrzeuge und der Anbindung an das Internet wird die Möglichkeit zur Ferndiagnose geschaffen. So können einerseits online Diagnose und Überwachungsfunktionen Daten generieren und diese mit dem Hersteller austauschen.

Andererseits können Daten im Fahrzeug aufgenommen und anschließend komplexere Auswertungen offline beim Hersteller vorgenommen werden. Im Rahmen der Dissertation sollen systemübergreifende Diagnoseverfahren in modularisierter Form entwickelt und untersucht werden, die sich mit wenig Aufwand auf verschiedene Getriebesysteme anwenden lassen. Im Fokus stehen dabei modellbasierte Ansätze und eine wissenschaftlich basierte Auslegung von Diagnosebeurteilungen (-bedatungen). Mit Hilfe geeigneter Methoden sollen Analysen bezüglich der Zustände einzelner Getriebe­kom­po­nenten möglich sein. So lassen sich beispielsweise Änderungen des Hystereseverhaltens oder Abweichungen von Kennlinien auf den Verschleiß von Systemen zurückführen. Basis für die Beurteilung, ob ein systematisches Fehlverhalten einer Komponente vorliegt, sind Referenzmessungen der fehlerfreien, aber effektbehafteten mechatronischen Komponente. Diese Effekte - wie Hysteresen, Nicht­li­nea­ri­täten, dynamisches Verhalten und überlagertes stochastisches Verhalten müssen klassifiziert und in die Beurteilung einbezogen werden. Mit einem skalierbaren Ersatzmodell, welches die zuvor genannten Effekte berücksichtigt, soll eine Wahrscheinlichkeit für das Fehlverhalten der Komponente bestimmt werden. Hierbei finden vereinfachte Ersatzmodelle in der Onboarddiagnose sowie komplexere Modelle bei der Feindiagnostik Anwendung. Über die Verwendung von Fehlerfortpflanzungsmechanismen soll die Verkettung und Aussagefähigkeit über komplette mechatronische Systeme hergestellt werden. Diese sollen auch generisch konfiguriert werden können und die Schnittstellen allgemeingültig sein. Die Anwendung von vereinfachten Ersatzmodellen für eine Onboarddiagnose sowie komplexere Modelle für eine Feindiagnostik - wie z. B. Trendanalysen (auch Predictive Maintanance), aber auch Benchmarking verschiedener Systeme sind ebenfalls zu leisten. Erfolgreich abge Diese Effekte - wie Hysteresen, Nicht­li­nea­ri­täten, dynamisches Verhalten und überlagertes stochastisches Verhalten müssen klassifiziert und in die Beurteilung einbezogen werden.

Mit einem skalierbaren Ersatzmodell, welches die zuvor genannten Effekte berücksichtigt, soll eine Wahrscheinlichkeit für das Fehlverhalten der Komponente bestimmt werden. Hierbei finden vereinfachte Ersatzmodelle in der Onboarddiagnose sowie komplexere Modelle bei der Feindiagnostik Anwendung. Über die Verwendung von Fehlerfortpflanzungsmechanismen soll die Verkettung und Aussagefähigkeit über komplette mechatronische Systeme hergestellt werden. Diese sollen auch generisch konfiguriert werden können und die Schnittstellen allgemeingültig sein. Die Anwendung von vereinfachten Ersatzmodellen für eine Onboarddiagnose sowie komplexere Modelle für eine Feindiagnostik - wie z. B. Trendanalysen (auch Predictive Maintanance), aber auch Benchmarking verschiedener Systeme sind ebenfalls zu leisten. Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master oder vergl. Abschluss) der Fachrichtung Informatik, Elektrotechnik, Mechatronik oder vergleichbar, mit mindestens der Note ´gut´ Erweiterte Kenntnisse in mindestens zwei der folgenden Gebiete: Modellbildung, statistische Datenanalyse sowie der Aufbereitung und Analyse großer Datenmengen, mechatronische Systeme Wünschenswert sind Kenntnisse in künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Verfahren Sehr sicheres Ausdrucksvermögen sowohl in deutscher als auch in englischer Sprache Sehr gute analytische Fähigkeiten Teamfähigkeit, Motivation, Eigeninitiative, Leistungsbereitschaft und Flexibilität IAV bietet ein Leistungsspektrum, das in seinem Umfang einmalig ist - und damit auch die beruflichen Möglichkeiten für unsere Mitarbeiter. Bei uns arbeiten Sie an anspruchsvollen und zukunftsweisenden Aufgaben mit viel Freiraum für Ihre Ideen. Durch gezielte Qualifizierung bieten wir Ihnen beste Perspektiven für Ihre berufliche Entwicklung. Und attraktive Konditionen, u. a. die Vergütung nach unserem Haustarifvertrag. Bei uns sind Sie willkommen, unabhängig von persönlichen Merkmalen wie z. B. Herkunft, Geschlecht oder Alter.

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