Der Fachbereich Akustische und elektromagnetische Verfahren sucht aktuell eine/n Student*in (m/w/d) zur Anfertigung der Masterarbeit zum Thema:
"Entwicklung eines Machine-Learning-Algorithmus anhand von simulierten Wirbelstromprüfdaten"
Beschreibung
Die Wirbelstromprüfung ist ein zerstörungsfreies Prüfverfahren, bei dem ein elektrisch leitendes Bauteil einem wechselnden Magnetfeld ausgesetzt wird. Dadurch werden im Bauteil Wirbelströme induziert, die wiederum ein Magnetfeld erzeugen, welches schlussendlich zur Detektion von Materialinhomogenitäten genutzt wird. Dieses Verfahren wird mit großem Erfolg unter anderem zur Prüfung von Eisenbahnschienen eingesetzt. Im Projekt „KI-basierte Analyse von Schienenprüfdaten zur Fehlerdetektion, Fehlerbewertung und Optimierung der Instandhaltungsplanung“ (Artificial Intelligence For Rail Inspection – AIFRI), dass die BAM mit weiteren Projektpartnern durchführt, soll das bisherige Schienenprüfverfahren um einen Machine-Learning-Algorithmus erweitert werden, um unter anderem die Auswertung großer Datenmengen zu automatisieren. In dem hier ausgeschriebenen Masterarbeitsprojekt soll diese Entwicklung in Teilen am Beispiel eines Schienenfehlers durchgeführt werden. Das heißt:
- Erstellung eines geometrischen Modells eines Schienenfehlers
- Simulation des Fehlersignals mit spezieller Software oder eigener Implementierung
- Validierung der Simulation im Labormaßstab
- Implementierung eines Machine-Learning-Algorithmus zur Detektion des modellierten Fehlers anhand der Simulationsdaten
In diesem Projekt steht das interdisziplinäre Zusammenspiel von elektrodynamischen Effekten, effektiver Simulation und modernen Machine-Learning-Methoden im Zentrum. Darüber hinaus ist die zerstörungsfreie Prüfung inhärent interdisziplinär, so wird es im Rahmen des Projektes Gelegenheit geben, Ultraschallprüfverfahren kennenzulernen, die ebenfalls zur Schienenprüfung verwendet werden.
Die Arbeit ist zunächst auf 6 Monate angesetzt, kann aber an die Anforderungen des spezifischen Studiengangs angepasst werden. Die Ergebnisse dieser Arbeit werden gegebenenfalls in das AIFRI-Projekt integriert und können zu einer Veröffentlichung führen.
Qualifikationen
- Studierende(r) der folgenden oder ähnlicher Studienrichtungen: Physikalische Ingenieurwissenschaften, Physik, Informatik, Mathematik
- Grundlegende Kenntnisse einer Programmiersprache, vorzugweise Python
- Grundlegende Kenntnisse der Elektrodynamik
- Grundlegende Kenntnisse von Machine-Learning
- Grundlegende Kenntnisse von Simulationsverfahren (FEM, BEM)
- Vorzugweise Erfahrung im Umgang mit CAD-Programmen
- Ggf. Kenntnisse in der Numerik partieller Differentialgleichungen und der (Differential-)Geometrie
- Grundlegende Laborkenntnisse und verantwortungsvoller Umgang mit hochwertiger Mess- und Prüftechnik
- Weitgehend selbstständige, sorgfältige Arbeitsweise, hohes Maß an Engagement
- Sprachkenntnisse: Deutsch oder Englisch
Es wird keine Aufwandsentschädigung gezahlt.
Kontakt
Dr. Alexander Friedrich
Fachbereich 8.4 – Akustische und elektromagnetische Verfahren
Tel. +49-30-8104-3831
Alexander.Friedrich@bam.de
Thomas Heckel
Fachbereich 8.4 – Akustische und elektromagnetische Verfahren
Tel. +49-30-8104-3686
Thomas.Heckel@bam.de