Masterarbeit Bewertung von Materialperformance unter Thermal Runaway Belastungen von Lithium-Ionen-Batterien mittels neuronaler Netze
Der verstärkte Einsatz von Lithium-Ionen-Batterien in zukünftigen Elektrofahrzeugen stellt neue Herausforderungen an die Systemsicherheit, insbesondere im Zusammenhang mit erhöhten Energiedichten und gesteigerten Leistungsanforderungen. Ein besonders sicherheitsrelevantes Szenario ist das thermische Durchgehen (Thermal Runaway) einzelner Batteriezellen. In diesem Prozess wird ein hochenergetischer Gas-Partikel-Strom freigesetzt, der durch stark transiente thermische, mechanische sowie abrasive Belastungen gekennzeichnet ist. Diese Beanspruchungen können erhebliche Schäden an benachbarten Komponenten verursachen und bis zum strukturellen Versagen führen.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer prädiktiven Methodik zur Bewertung der Materialperformance im Hinblick auf Thermal-Runaway-Belastungen durch austretendes Gas und Partikel an Materialien, die in Entgasungsstrukturen eingesetzt werden. Dazu soll ein neuronales Netzwerk konzipiert, trainiert und auf neue Materialien angewendet werden. Das neuronale Netzwerk wird mit vorhandenen Versuchsdaten aus Experiment und Simulation trainiert und validiert. Die durch das Modell generierten Auswertedaten sind mit Ergebnissen klassischer Ersatz- und Zellversuche zu vergleichen, um die Leistungsfähigkeit und Aussagekraft des entwickelten Ansatzes zu evaluieren. Auf Basis der gewonnenen Daten sollen charakteristische Parameter zur Bewertung des Materialversagens identifiziert und abgeleitet werden.
Im ersten Arbeitsschritt erfolgt eine systematische Literaturrecherche zu bestehenden experimentellen, analytischen und simulativen Verfahren zur Bewertung von Brandschutzmaterialien im Thermal-Runaway-Umfeld. Darauf aufbauend wird ein geeignetes Modell zur Beurteilung der Materialperformance im Kontext des Thermal Runaway entwickelt, trainiert und implementiert. Die Validierung des Modells erfolgt anhand experimenteller Daten, um dessen Prognosegüte und Robustheit zu bewerten. Abschließend werden die Anwendbarkeit des entwickelten Ansatzes sowie mögliche Weiterentwicklungspotenziale kritisch diskutiert.
- Kennziffer: J000020339
- Einstiegsart: Abschlussarbeit
- Einsatzort: Weissach
- Gesellschaft: Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG
AufgabenAufgaben
- Durchführung einer systematischen Literaturrecherche zu bestehenden experimentellen, analytischen und simulativen Verfahren zur Bewertung von Brandschutzmaterialien im Kontext von Thermal Runaway
- Konzeption, Training und Implementierung eines neuronalen Netzwerks zur prädiktiven Bewertung der Materialperformance bei Thermal-Runaway-Belastungen
- Auswertung und Analyse von Versuchsdaten aus Experiment und Simulation zur Modellvalidierung
- Vergleich der durch das Modell generierten Auswertedaten mit Ergebnissen klassischer Ersatz- und Zellversuche
- Identifikation und Ableitung charakteristischer Parameter zur Bewertung des Materialversagens unter Thermal-Runaway-Bedingungen
- Kritische Bewertung der Anwendbarkeit des entwickelten Ansatzes sowie Ableitung von Weiterentwicklungspotenzialen
AnforderungenAnforderungen
Studiengänge:
- Informatik
- Fahrzeugtechnik
- Maschinenbau
- Elektrotechnik
- Data Science oder vergleichbarer Studiengang
Studienschwerpunkte:
- Softwareentwicklung und Programmierung
- Künstliche Intelligenz und Machine Learining
- Systems Engineering
- Data Science
- Batterietechnik
Fachkenntnisse:
- Grundlagen des Machine Learnings
- Verständnis der Prinzipien der Batterieentwicklung
- Erfahrung in der Datenaufbereitung
- Erste Erfahrung in der Automobilindustrie (z.B. druch Praktika) wünschenswert
IT-Kenntnisse:
- Sicherer Umgang mit MS Office
- Idealerweise fundierte Kenntnisse in Python
- Machine Learning und KI-Frameworks (z.B. PyTorch)
Soft Skills:
- Hohe Eigeninitiative
- ausgeprägte analytische Fähigkeiten
- strukturierte Arbeitsweise
- Teamfähigkeit
- Zielorientierung
Sprachkenntnisse:
- Englisch (sehr gute Kenntnisse) oder
- Deutsch (mind. B1)
UnternehmensprofilUnternehmensprofil
„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. Mitarbeiter, die so denken, stoßen bei uns immer auf offene Türen. Porsche ist eine wertvolle Marke mit weltweiter Anziehungskraft und einer treuen Kundenbasis rund um den Globus.
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