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Abschlussarbeit: Machine Learning - Automatische Resonanzerkennung in der Schwingungsmessung mit Tip-Timing (m/w/d)

80331 München

Kennziffer – D MUC AEET

#UPLIFTYOURFUTURE

Wir sind über 13.000. An 19 Standorten weltweit. Jedes dritte Flugzeug fliegt mit unserer Technologie.
Immer effizienter, leiser, nachhaltiger. Wir gestalten die Zukunft der Luftfahrt. Was wir noch brauchen? Dich.

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Abschlussarbeit: Machine Learning - Automatische Resonanzerkennung in der Schwingungsmessung mit Tip-Timing

in München

Kennziffer – D MUC AEET

Die berührungslose Schaufel-Schwingungsmessung (BSSM) mittels Tip Timing ist ein etabliertes Verfahren zur Erfassung von Schaufelschwingungen und Spaltveränderungen in Triebwerkstests. In der Praxis ist die Identifikation von Resonanzstellen – also Frequenzbereichen der Schwingungsantworten – ein essenzieller, jedoch zeitaufwändiger und manuell durchgeführter Schritt.
Ziel dieser Arbeit ist es, ein Machine-Learning-basiertes Modell zu entwickeln, dass diese Resonanzstellen automatisiert erkennt, um die Effizienz der Analyse signifikant zu verbessern.

STARKE AUFGABEN

  • Aufbereitung und Analyse bereits gelabelter BSSM-Daten zur Modellierung
  • Entwicklung eines ML-Modells zur automatischen Erkennung von Resonanzstellen in BSSM-Daten
  • Vergleich verschiedener Modellansätze basierend auf unsupervised und supervised Learning mit einer bestehenden analytischen Baseline
  • Konzeption zur Integration des Modells in eine bestehende Auswertungsumgebung
  • Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse

BESTE VORAUSSETZUNGEN

  • Studium in Informatik, Data Science, Physik, Mathematik oder einem vergleichbaren Studiengang
  • Erfahrung mit Python, PyTorch oder ähnlichen Frameworks
  • Kenntnisse in Signalverarbeitung und Machine Learning
  • Interesse an Triebwerkstechnologie und Messtechnik

Idealerweise stehst du für einen Zeitraum von mindestens acht Wochen zur Verfügung.

AUSGEZEICHNETES UMFELD

  • Einblicke in die Luftfahrtbranche und Jobs mit Verantwortung
  • Teamspirit u.a. durch Studi-Netzwerk & Events
  • Mentoring und individuelle Betreuung
  • Flexible Arbeitszeitmodelle mit mobilem Arbeiten
  • Kantine, Cafébar und Verkaufsshops
  • Sportkooperation mit EGYM Wellpass & Betriebssportgruppen
  • Top-Anbindung durch Pendlerbus, Parkhaus, E-Ladestation

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