Student assistant: Machine learning and FEM simulation for Sheet Metal Forming

Studentische Hilfskraft: Maschinelles Lernen und FEM-Simulation für die Blechumformung

Die Fraunhofer-Gesellschaft ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer gesagt: 30.000 Menschen aus den Bereichen Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas bewegen. Für sich selbst, für uns und für die Märkte von heute und morgen.

Am Fraunhofer IPT in Aachen arbeiten wir täglich mit mehr als 500 Mitarbeitern daran, die Produktion der Zukunft digitaler, flexibler und nachhaltiger zu gestalten. In der Gruppe „Integrated Production Machinery“ spezialisieren wir uns auf die Optimierung von Fertigungstechnologien für Komponenten, die in Energieumwandlungssystemen wie Brennstoffzellen und Elektrolyseuren eingesetzt werden. Mit einem Fokus auf industrielle Anwendungen konzentriert sich unsere Expertise auf das Gebiet der metallischen Bipolarplatten für diese Anwendungen. Als studentische Hilfskraft unterstützen Sie unser Team bei der Entwicklung von Automatisierungsmethoden, Modellen für maschinelles Lernen und datengesteuerten FEM-Simulationsmodellen für Blechumformprozesse. Die Position erfordert eine regelmäßige Präsenz vor Ort an unserem Institut in Aachen. Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt mindestens 10 und höchstens 17 Stunden.

Werden Sie Teil des Wandels

• CAE-Modellierung und numerische Simulation (z. B. Blechumformprozesse mit ABAQUS usw.)
• Entwicklung datengesteuerter und auf maschinellem Lernen basierender Modelle zur Verbesserung der Simulation und Optimierung von Blechumformprozessen
• Entwicklung von Optimierungsmethoden für das Design von Fertigungsprozessen und die Parameteridentifikation
• Validierung der FEM- und ML-Modelle durch Experimente und Dokumentation der Ergebnisse

Was Sie mitbringen

• Sie studieren Computational Mechanics, Simulationswissenschaften, Maschinenbau oder ein vergleichbares Fach
• Erste Erfahrung in der CAE-Modellierung und FEM-Simulation (vorzugsweise Abaqus oder Ansys) ist erforderlich
• Vorkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python) sind erforderlich
• Kenntnisse in Physics Informed Neural Networks (PINNs), PyTorch, TensorFlow sind von Vorteil
• Erfahrung mit Fortran-Subroutinen, Automatisierungsskripten für FE-Software und CAD-Design (Solidworks, Catia) ist von Vorteil
• Gute Sprachkenntnisse in Englisch und/oder Deutsch

Was wir bieten

• Mitarbeit an innovativen Forschungsprojekten und die idealen Bedingungen, um Ihr Wissen aus dem Studium anzuwenden und praktische Erfahrungen zu sammeln
• Flexible Arbeitszeiten, um Studium und Job bestmöglich zu kombinieren
• Möglichkeit zur persönlichen Weiterentwicklung und Profitieren von unserem starken Netzwerk in Industrie und Forschung
• Möchten Sie Ihr Wissen weiter vertiefen? Wir bieten spannende Themen für Ihre Abschlussarbeit an

Wir schätzen und fördern die Vielfalt der Fähigkeiten unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Ideologie, Behinderung, sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassungsfähig – für Bewerber mit Behinderungen arbeiten wir gemeinsam an Lösungen, die ihre Fähigkeiten bestmöglich fördern. Die Vergütung erfolgt nach dem allgemeinen Arbeitsvertrag für studentische Hilfskräfte.

Mit seinem Fokus auf die Entwicklung von Schlüsseltechnologien, die für die Zukunft entscheidend sind, und der Ermöglichung der kommerziellen Nutzung dieser Arbeit durch Wirtschaft und Industrie, spielt Fraunhofer eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Pionier und Katalysator für bahnbrechende Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz hilft Fraunhofer, die Gesellschaft heute und in Zukunft zu gestalten.

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