Masterarbeit Datengetriebene Analyse und Prognose charakteristischer Thermal-Runaway-Kenngrößen von Lithium-Ionen-Zellen

• Durchführung einer systematischen Literaturrecherche zu datengetriebenen und statistischen Ansätzen zur Beschreibung und Prognose des Thermal-Runaway-Verhaltens von Lithium-Ionen-Zellen
• Analyse, Strukturierung und Aufbereitung vorhandener experimenteller Messdaten aus Thermal-Runaway-Versuchen
• Einbindung vorhandener Simulationsdaten zur Unterstützung der Datenauswertung, Merkmalsbildung und Modellbewertung
• Identifikation und Definition charakteristischer Zielgrößen, z. B. Onset-Zeitpunkte, Maximaltemperaturen, Maximaldrücke, Venting-relevante Kenngrößen oder weitere geeignete Bewertungsparameter
• Identifikation relevanter Zell- und Versuchsparameter sowie Untersuchung ihrer Relevanz für das Thermal-Runaway-Verhalten
• Auswahl, Konzeption, Implementierung und Training eines geeigneten datengetriebenen Modellierungsansatzes zur Prognose charakteristischer Kenngrößen
• Validierung des entwickelten Modells anhand experimenteller und simulativer Daten sowie Bewertung der Prognosegüte
• Identifikation von Trends, Korrelationen und dominanten Einflussgrößen innerhalb des betrachteten Parameterraums
• Kritische Diskussion der Übertragbarkeit, Aussagekraft und Grenzen des entwickelten Ansatzes sowie Ableitung von Weiterentwicklungspotenzialen 

Studiengänge:

• Informatik
• Data Science
• Maschinenbau
• Fahrzeugtechnik
• Elektrotechnik
• Oder vergleichbarer Studiengang 

Studienschwerpunkte:

• Machine Learning / Künstliche Intelligenz
• Datenanalyse und Datenaufbereitung
• Statistik
• Modellbildung und Simulation

Fachkenntnisse:

• Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning, Statistik oder datengetriebener Modellierung
• Interesse an der Analyse technischer Messdaten und der Identifikation physikalischer Zusammenhänge
• Grundlegendes Verständnis experimenteller Daten und technischer Systeme
• Idealerweise erste Kenntnisse im Bereich Lithium-Ionen-Batterien oder Batteriesicherheit

IT-Kenntnisse:

• Sicherer Umgang mit MS Office
• Gute Python-Kenntnisse wünschenswert
• Idealerweise erste Erfahrung mit Datenanalyse- und ML-Bibliotheken, z. B. scikit-learn, PyTorch oder TensorFlow

Sprachkenntnisse:

• Deutsch
• Englisch
  
  

Sonstiges / Soft Skills:

• Hohe Eigeninitiative
• ausgeprägte analytische Fähigkeiten
• strukturierte Arbeitsweise
• Teamfähigkeit 

'Am Anfang schaute ich mich um, konnte aber den Wagen, von dem ich träumte, nicht finden. Also beschloss ich, ihn mir selbst zu bauen.“

Dieser Satz von Ferry Porsche bringt alles auf den Punkt, was Porsche ausmacht. Als Marke, als Unternehmen, als Automobilhersteller, als Arbeitgeber. Die 'Idee Porsche“ hat so einzigartige Sportwagen wie den Porsche 356 oder den 911 hervorgebracht. Durch die Kombination von Tradition und Innovation mit den Porsche typischen, manchmal etwas unkonventionellen Denkweisen unserer Mitarbeiter, lassen wir automobile Träume wahr werden und haben so immer das 'Etwas-mehr“ im Blick. Porsche ist allerdings viel mehr als 'nur' ein exklusiver Sportwagenhersteller. Denn auch als Arbeitgeber hat Porsche viel zu bieten: vielfältige Einstiegs- und Karrieremöglichkeiten, Maßnahmen zur Vereinbarkeit von Beruf und Familie sowie flexible Arbeitszeitmodelle.

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