Masterarbeit / Diplomarbeit zu Machine-Learning Methoden zur Reduktion des Berechnungsaufwandes

Job title: Masterarbeit / Diplomarbeit zu Machine-Learning Methoden zur Reduktion des Berechnungsaufwandes

Company: Liebherr


Job description: BeschreibungThema: Weiterentwicklung von Machine-Learning Methoden zur Reduktion des Berechnungsaufwandes am Beispiel der Traglastberechnung von RaupenkranenBeschreibung:Raupenkrane und Seilbagger können aufgrund ihres modularen Aufbaus eine große Varianz unterschiedlicher Krankonfigurationen abbilden. Durch die Verwendung zusätzlicher Nadel- und Derrick-Ausleger wird diese Varianz noch einmal signifikant vergrößert. Zusammen mit der Vielzahl unterschiedlicher, auslegungsrelevanter Lastfälle erfordert eine zuverlässige Dimensionierung der Tragstruktur eine große Menge gleichartiger Berechnungen. Basierend auf dieser Gleichartigkeit erscheinen KI-artige Lösungen auf Basis von ML-Modellen (Maschine Learning) potentiell geeignet, um die Berechnungsprozesse durch eine Vorsondierung der relevanten Konfigurationen und Lastfälle sowie deren Kombination zu beschleunigen.Das Ziel dieser Arbeit besteht darin, auf der Basis von bestehenden Erkenntnissen und Methoden, neue Ansätze und Methodiken zu entwickeln und diese in einem erweiterten Kontext anzuwenden.Einzelaufgaben:

• Einarbeitung in die Themengebiete und den Stand der Technik im Bereich ML und Traglastberechnung sowie in die vorangegangenen Untersuchungen
• Analyse der bestehenden Berechnungsdaten und Ableitung von Ansätzen zur Nutzung automatisierter Methoden auf Basis von ML zur Reduktion des Berechnungsaufwandes
• Ableitung und Definition einer Methodik zur operativen Nutzung im Berechnungsalltag
• Test und Validierung der Modelle
• Identifikation von Potentialen und Risiken der abgeleiteten Methodik und Ableitung möglicher Lösungsansätze bzw. Definition von Einsatzgrenzen
• Übersichtliche Dokumentation und Zusammenfassung des Vorgehens sowie der Ergebnisse

Anforderungen

• Laufendes Studium in den Bereichen Maschinenbau, Bauingenieurwesen, Technische Mathematik, Technische Physik oder Technische Informatik
• Interesse an Themen des Machine Learnings
• Interesse an der Lösung von komplexen Problemen
• Strukturierte und systematische Arbeitsweise
• Grundlegende strukturmechanische Kenntnisse von Vorteil

Unser AngebotEs erwartet dich ein anspruchsvolles und interessantes Aufgabengebiet in einer erfolgreichen, internationalen Firmengruppe. Zudem bieten wir dir eine umfassende Betreuung durch unsere Fachabteilung sowie eine angemessene Vergütung. Für die Bearbeitung der Aufgabe werden circa 6 Monate veranschlagt. Bei entsprechender Eignung besteht im Anschluss die Möglichkeit einer weiterführenden Zusammenarbeit.Haben wir dein Interesse geweckt? Dann freuen wir uns über deine Online-Bewerbung. Bei Fragen kontaktiere bitte Matthias Boettiger.One Passion. Many Opportunities.Das Unternehmen​ Die Liebherr-Werk Nenzing GmbH entwickelt, produziert und vertreibt Raupenkrane, Hydroseilbagger sowie Ramm- und Bohrgeräte. Neben diesen Produkten bietet das Unternehmen auch zahlreiche Dienstleistungen und Services an, welche die Prozesse auf der Baustelle erleichtern.​StandortLiebherr-Werk Nenzing GmbHDr. Hans Liebherr Str. 16710 NenzingÖsterreich (AT)KontaktMatthias Boettiger+43 50809 42575

Expected salary:

Location: Nenzing, Vorarlberg

Job date: Thu, 01 May 2025 04:29:15 GMT

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