Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR)
Student:in - Simulation der Formgedächtniseigenschaften thermoplastischer Kerne(m/w/x)
Vollzeit/TeilzeitWerkstudentnur vor Ort
Aachen
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FRFraunhofer-Gesellschaft
Student assistant: Machine learning and FEM simulation for Sheet Metal Forming(m/w/x)
TeilzeitWerkstudentVor Ort
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Developing data-driven FEM simulation models for sheet metal forming using ABAQUS. Machine learning and Python programming skills required. Flexible working hours, collaboration on research projects.
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Anforderungen
- Study in Computational Mechanics, Simulation Sciences, Mechanical Engineering or comparable
- Initial CAE modelling and FEM simulation experience (preferably Abaqus or Ansys)
- Prior machine learning knowledge and programming skills (preferably Python)
- Knowledge of Physics Informed Neural Networks (PINNs), PyTorch, TensorFlow advantageous
- Experience with Fortran subroutines, automation scripting for FE software and CAD design (Solidworks, Catia) advantageous
- Good English and/or German language skills
- Regular on-site presence at institute in Aachen
Aufgaben
- Support the team in developing automation methodology, machine learning models, and data-driven FEM simulation models for sheet metal forming.
- Perform CAE modelling and numerical simulation for sheet metal forming processes using ABAQUS.
- Develop data-driven and ML models to improve simulation and optimization.
- Develop optimization methodologies for process design and parameter identification.
- Validate FEM and ML models through experimentation and documentation.
Ausbildung
Laufendes Studium
Sprachen
Englisch – fortgeschritten
Deutsch – fortgeschritten
Tools & Technologien
AbaqusAnsysPythonPhysics Informed Neural NetworksPINNsPyTorchTensorFlowFortranSolidworksCatia
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Flexible working hours
Sinnstiftende Arbeit
- Collaboration in research projects
Karriere- und Weiterentwicklung
- Opportunity for personal growth
Startup-Atmosphäre
- Strong industry and research network
Sonstige Vorteile
- Thesis topics
- Diversity promotion
- Support for employees with disabilities
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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ResearchAachen
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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