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

80331 München

Kennziffer – D MUC AEET

#UPLIFTYOURFUTURE

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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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