Montag, 15. September 2025

Machine Learning-basierte Kalibrierung der Temperaturberechnung im Getriebe

Thema und Ziel der Arbeit

Aufgrund der einschränkten Zugänglichkeiten der thermischen Hotspots im Antrieb und Kosten, die mit der Sensorik verbunden sind, gewinnen virtuelle Sensoren immer mehr an Bedeutung. Damit die thermischen Modelle zuverlässig in Echtzeit funktionieren, müssen diese sehr präzise sein, was im Rahmen der Arbeit mithilfe vom Machine Learning Modell erreicht werden soll.

Arbeitspunkte

• Einarbeitung in die bestehende Simulationsmodelle in MATLAB (u. a. Verlustberechnung im Getriebe & thermische Netzwerke, siehe z. B. https://www.mdpi.com/2032-6653/13/8/142)
• Literaturrecherche zu Virtual Sensing
• Auswertung von realen Messdaten einer LKW e-Achse
• Entwicklung eines ML Surrogate Models und dessen Validierung 

Anforderungen

• Matlab, Python, Erfahrung bzw. Interesse an Machine Learning
• Gute Englischkenntnisse für die Recherche
• Immatrikulation an der RWTH

Hinweis: Bitte kurzen Lebenslauf und eine Notenübersicht anhängen.