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Masterarbeit Virtuelle Prozessabbildung - Thermische Simulation für das Presslöten(m/w/x)
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Masterarbeit: Charakterisierung von Klebeverbindungen mittels kapazitiver MID-Sensorik(m/w/x)
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Nejo KI-Zusammenfassung
Aufbau eines Versuchssystems zur Erfassung thermisch-mechanischer Belastung von Klebeverbindungen mit kapazitiver MID-Sensorik. Sichere Deutschkenntnisse (mindestens C1) und gute Englischkenntnisse erforderlich. Flexible Arbeitszeiten und viel Gestaltungsspielraum.
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Anforderungen
- Studium in Maschinenbau, Elektrotechnik, Materialwissenschaften, Computer Engineering oder vergleichbar
- Interesse an Sensorik und experimenteller Versuchstechnik
- Fähigkeit zur selbstständigen wissenschaftlichen Arbeit
- Sichere Deutschkenntnisse (mindestens C1) und gute Englischkenntnisse
- Verantwortungsbewusstsein und hohes Maß an Eigenständigkeit
- Erfahrungen in CAD, Elektronikgrundlagen oder Laborumgebungen (vorteilhaft)
Aufgaben
- In MID-Technologie und kapazitive Messprinzipien einarbeiten
- Grundlagen der Klebtechnik und des Versagensverhaltens erlernen
- Materialien nach Temperaturbeständigkeit und mechanischen Eigenschaften auswählen
- Probekörper konzipieren, konstruieren und fertigen
- Versuchssystem für kontinuierliche Erfassung thermisch-mechanischer Belastung aufbauen
- Kapazitive Signaländerungen messen
- Kapazitive Signaländerungen auswerten
- Kapazitive Signaländerungen interpretieren
- Übergänge (intakt → geschädigt → gelöst) charakterisieren
Ausbildung
Bachelor-Abschluss
Sprachen
Deutsch – verhandlungssicher
Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
CAD
Benefits
Abwechslungsreiche Aufgaben
- Einblicke in Forschungsprojekte
- Interdisziplinäres und engagiertes Team
- Wertvolle Praxiserfahrungen
Sinnstiftende Arbeit
- Wertschätzung von Eigeninitiative
- Viel Gestaltungsspielraum
- Möglichkeit, eigene Ideen einzubringen
Flexibles Arbeiten
- Flexible Arbeitszeiten
Sonstige Vorteile
- Mitwirkung Forschung/Industrie
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Gesellschaft erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
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