About the job
Du erweiterst ein bestehendes Regelkonzept für elektromechanisch aktuierte PKW-Bremsen durch die Integration von KI-basierten Algorithmen.Dabei integrierst du KI-Module in die vorhandene Regelung, die konventionelle physikalische Modelle und adaptive Anteile umfasst, oder ersetzt diese teilweise.Für die Lernaufgabe dateneffizienter KI-Modelle, wie beispielsweise Physics-Informed Neural Networks (PINNs), nutzt du eine begrenzte Menge realer Messdaten.Anschließend wendest du die entwickelte Regelung auf einem Bremsenprüfstand an, um die Vor- und Nachteile gegenüber konventionellen Reglern detailliert aufzuzeigen.Abschließend bewertest du die zukünftigen Potenziale und die damit verbundenen Fragestellungen hybrider EMB-Regleransätze.
Responsibilities
Du erweiterst ein bestehendes Regelkonzept für elektromechanisch aktuierte PKW-Bremsen durch die Integration von KI-basierten Algorithmen.
Dabei integrierst du KI-Module in die vorhandene Regelung, die konventionelle physikalische Modelle und adaptive Anteile umfasst, oder ersetzt diese teilweise.
Für die Lernaufgabe dateneffizienter KI-Modelle, wie beispielsweise Physics-Informed Neural Networks (PINNs), nutzt du eine begrenzte Menge realer Messdaten.
Anschließend wendest du die entwickelte Regelung auf einem Bremsenprüfstand an, um die Vor- und Nachteile gegenüber konventionellen Reglern detailliert aufzuzeigen.
Abschließend bewertest du die zukünftigen Potenziale und die damit verbundenen Fragestellungen hybrider EMB-Regleransätze.
Qualifications
Minimum
Masterstudium in Bereich Regelungstechnik, Maschinenbau, Physik oder vergleichbar
praktische und theoretische Erfahrung in mechatronischen Systemen
Grundkenntnisse mit Matlab/Simulink und KI-Methoden
offener und innovativer Mensch, der flexibel vorgeht
du arbeitest im Büro und im Labor
Begeisterung für (Regelungs)technik und KI
verhandlungssicheres Deutsch und gutes Englisch
Preferred
No preferred qualifications listed.