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Thema

Die Hersteller von mobilen Maschinen sehen sich seit Jahren mit steigenden Anforderungen an ihre Maschinen konfrontiert. Zum einen werden die gesetzlichen Auflagen immer restriktiver, zum anderen steigen die Anforderungen der Endanwender immer weiter. Zur Verbesserung des Fahrkomforts, der Steigerung der Bodentraktion und der Steigerung der Arbeitseffizienz setzen Maschinenhersteller zunehmend auf hydro-pneumatische Federungssysteme.

Elektronisch geregelte, hydro-pneumatische Federungssysteme von ARGO-HYTOS reduzieren die Vibrationen in der Maschine und regeln gleichzeitig die gewünschte Sollposition der zu federnden Systeme aus. Dabei ist eine variable und automatische Anpassung auf unterschiedliche Fahr- und Arbeitszustände möglich. Die Systemperformance hängt signifikant von den Hydraulik- und Regelungsparametern ab. Diese müssen auf jeden spezifischen Maschinentyp angepasst werden.

Zum Erreichen der maximalen Systemperformance kommen heute intelligente und standardisierte Vorgehensweisen zum Einsatz. Zur Reduktion des zeitlichen Aufwandes soll in dieser Abschlussarbeit eine Optimierungsroutine zur automatisierten Ermittlung der Regelungsparameter entwickelt werden. Bei der Entwicklung der Optimierungsroutine sollen sowohl konventionelle als auch maschinelle Lernverfahren untersucht werden.

 

Zur Umsetzung zählen folgende Schritte

  • Definition von geeigneten Testszenarien zur Inbetriebnahme
  • Definition einer Kostenfunktion zur Bewertung der Systemperformance bei Durchführung der definierten Testszenarien und unter Einsatz der bereits im System vorhanden Aktoren und Sensoren.
  • Entwicklung und Erprobung einer Optimierungsroutine zur automatisierten Ermittlung der für das System festzulegenden Regelungsparameter
  • Bewertung der ermittelten Systemparameter auf Basis der definierten Kostenfunktion
  • Systematische Darstellung der Ergebnisse

Ihr Profil

  • Eingeschriebene*r Student*in im Bereich Ingenieurswissenschaften (Maschinenbau, Mechatronik oder Elektrotechnik) oder in einem vergleichbaren Studiengang
  • Routinierten Umgang mit MS-Office Word, Excel und PowerPoint
  • Sehr gute Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse
  • Kommunikationsgeschick, Engagement und Begeisterungsfähigkeit
  • Idealerweise: Erfahrung in der Planung, Durchführung und Auswertung von Versuchen, Kenntnisse in den Bereichen statistische Versuchsplanung und künstliche Intelligenz