Identifikation und Modellierung eines mechatronischen Benchmark Systems

Willkommen beim Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM!
Wir sind an der Zukunftsmeile in Paderborn und gestalten aktiv die nächste Generation von Innovationen. Unser Fokus: praxisnahe Forschung für Maschinenbau, Automobilindustrie und verwandte Sektoren. Wir entwickeln intelligente Produkte, Produktionssysteme, Dienstleistungen und Softwareanwendungen.

​​Die Abteilung Scientific Automation gliedert sich in die vier Gruppen Trusted Machine Intelligence, Automatisierungs- und Produktionstechnik, IoT und Mechatronik und Smart Home. Gemeinsam realisieren wir innovative mechatronische Systeme für die unterschiedlichen Branchen. Dabei nutzen wir Methoden der modellbasierten Entwicklung und arbeiten diese individuell weiter aus. Die Beherrschung etablierter Technologien und deren Weiterentwicklung ist für uns selbstverständlich. Aus der Kombination innovativer Methoden und Technologien schaffen wir individuelle, industrietaugliche Lösungen mit den Stoßrichtungen Effizienzsteigerung von Entwicklungsprozessen, ressourcenschonende Maschinen- und Anlagen sowie Systemvernetzung.​ 

Was Du bei uns tust

Eine der großen Stärken von datengetriebenen Blackbox-Systemen liegt in der Approximation nichtlinearer Zusammenhänge, die nur bedingt genau physikalisch modelliert werden können. Aus diesem Grund erfreuen sich Anwendungen des maschinellen Lernens (ML) wachsender Beliebtheit in der Systementwicklung mechatronischer Systeme. In der Folge ergeben sich fortlaufend neue Forschungsbedarfe, die an geeigneten Referenzsystemen untersucht werden müssen. In dieser Arbeit soll ein Referenzsystem identifiziert und entwickelt werden, anhand dessen die sichere Implementierung von ML-Methoden in mechatronische Systeme weiter untersucht werden kann.

Dazu sind folgende Schritte notwendig:

• Umfassende Recherche zur Identifikation geeigneter Benchmark Systeme
• Modellierung des Systems in einer zu definierenden Modellierungsumgebung
• Entwicklung und Validierung einer Regelung für das Benchmark System
• Bewertung der Regelung und Identifikation möglicher ML-Anwendungen

Was Du mitbringst

• Studiengang der Fachrichtung Maschinenbau, Elektrotechnik oder Mechatronik
• Grundkenntnisse in den Domänen Regelungstechnik und Mechatronik
• Sichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
• Eine analytische Denkweise sowie eine eigenständige Arbeitsweise
• Kenntnisse in Python (wünschenswert) und/oder in MATLAB/Simulink (Voraussetzung)

Was Du erwarten kannst

• Eine ausgeprägte Teamkultur mit flachen Hierarchien ist für uns selbstverständlich. Das bedeutet: hohe Wertschätzung und Vertrauen
• Eine professionelle Betreuung und fachliche Unterstützung bei der Erstellung der Studien-/Abschlussarbeit
• Einblick in die aktuellen Herausforderungen der Unternehmen
• Flexibles Arbeiten aus dem Home-Office, um Studium und Job bestmöglich miteinander zu verbinden