Masterarbeit Entwicklung und Validierung eines recheneffizienten Simulationsmodells zur Bestimmung kraftinduzierter Reifenverformungen
Job-Code: J000021540
Gesellschaft: Dr. Ing. h.c. F. Porsche AG
Fachabteilung: EVF1
Einsatzort: Weissach
Arbeitszeit: Vollzeit
Was erwartet dich?
Kurzbeschreibung:
Der für die Package- und Radhausauslegung maßgebliche dynamische Radraumbedarf sportlicher Fahrzeuge wird neben der Radbewegung wesentlich durch die kraftinduzierte Verformung des Reifens bestimmt, die im fahrdynamischen Grenzbereich ihr Maximum erreicht. Eine physikalisch hochaufgelöste Abbildung dieser Verformung ist jedoch zu rechenintensiv, um den großen Zustandsraum radraumbestimmender Lastfälle im Entwicklungsprozess effizient abzudecken. Benötigt wird daher ein schnelles Ersatzmodell, das die Strukturverformung bei geringer Rechenzeit hinreichend genau abbildet.
Im Rahmen der Masterarbeit soll ein recheneffizientes Modell zur Bestimmung kraftinduzierter Reifenverformungen entwickelt werden.
Dafür wird zunächst auf Basis von RMOD-K-Simulationen ein Surrogatmodell für einen Referenzreifen trainiert und validiert, das die wirkenden Kräfte und kinematischen Zustände auf die resultierende geometrische Verformung abbildet. In einem zweiten Schritt ist dieses Modell zu einem parametrischen Ersatzmodell zu erweitern. Dabei ist zu untersuchen, inwiefern sich das Modell durch die Integration ausgewählter Strukturparameter eines MF-Swift-Datensatzes befähigen lässt, Verformungen für strukturell abweichende Reifen zu prädizieren. Ziel ist es, den Aufwand gesonderter Verformungsmessungen zu verringern und die Deformation von Reifen ohne RMOD-K-Parametersätze abschätzen zu können. Abschließend wird das entwickelte Modell in einen bestehenden Prozess zur Prognose des dynamischen Radraumbedarfes integriert, weshalb vorhandene Programmschnittstellen zu berücksichtigen sind.
Start: November 2026
Rechercheaufgaben:
- Literaturrecherche zu bestehenden Reifensimulationsmodellen und Methoden der Ersatzmodellierung
- Untersuchung und Bewertung der relevanten Eingangs- und Ausgangsgrößen zur Prädiktion der geometrischen Reifenverformung.
- Generierung einer Datenbasis zur Verformungscharakteristik im Grenzbereich mittels RMOD-K-Simulationen.
- Entwicklung, Training und Validierung eines recheneffizienten Ersatzmodells zur Abbildung der Deformation eines Referenzreifens als Proof of Concept.
- Erweiterung des Modells zu einem parametrischen Ersatzmodel durch Integration ausgewählter Strukturparameter aus den MF-Swift-Datensätzen.
- Bewertung der Generalisierungsfähigkeit des Modells hinsichtlich seiner Übertragbarkeit auf Reifen abweichender Hersteller und Dimensionen.
- Integration der Methode in den bestehenden Prozess und Dokumentation der Ergebnisse.
Was zeichnet dich aus?
Studiengänge: Fahrzeugtechnik, Informatik, Data Science, Maschinenbau oder vergleichbare MINT-Studiengänge
Studienschwerpunkte: Fahrdynamik/Fahrwerkstechnik, Numerische Simulation und Modellbildung, Statistik/Datenanalyse, Machine Learning
IT-Kenntnisse: Python, MATLAB/Simulink, Datenanalyse- und ML-Bibliotheken, LaTeX
Fachkenntnisse:
- Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning, Statistik oder datengetriebener Modellierung.
- Grundlegendes Verständnis von Reifenstrukturmodellen.
- Idealerweise erste Kenntnisse im Bereich der Reifenmodellierung.
Sprachkenntnisse: Deutsch- und Englischkenntnisse
Sonstiges / Soft Skills:
- Selbstständige und strukturierte Vorgehensweise
- Zeitmanagement
- Kommunikations- und Teamfähigkeit
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