Masterarbeit (m/w/d): Experimentelle Modellidentifikation dynamischer Subsysteme mit Hilfe datenbasierter Methoden

Fraunhofer LBF / 27.8.2019

Die zunehmende Verfügbarkeit multiphysikalischer Simulationsumgebungen ermöglicht den modellbasierten Entwurf mechatronischer oder strukturdynamischer Systeme, die sich durch einen hohen Grad von Wechselwirkungen zwischen den einzelnen physikalischen Domänen oder mechanischen Subsystemen auszeichnen. Hierbei ist das dynamische Verhalten des Gesamtsystems maßgeblich von den Wechselwirkungen der einzelnen Subsysteme abhängig. Im Zuge des modellbasierten Systementwurfs erfolgt ein Modellabgleich der Subsysteme oftmals komponentenweise und individuell für jedes Subsystem. Hierdurch können sich prinzipbedingt bei der Zusammenführung aller Modelle zu einer numerischen Gesamtsystembeschreibung oftmals erhebliche Abweichungen zwischen der numerischen Gesamtsystembeschreibung und dem in der Realität beobachteten Verhalten ergeben.

Die oftmals eingesetzen Verfahren im Bereich des Maschinellen Lernens sind häufig darauf ausgelegt ein Systemverhalten auf Basis der Ein- und Ausgangsgrößen hinreichend genau zu beschreiben. Eine durchgängige Methode zur experimentellen Modellidentifikation dynamischer Subsysteme im Systemverbund – und damit unter Berücksichtigung aller relevanten Randbedingungen – ist derzeit eine wesentliche Fragestellung der anwendungsorientierten Forschung.

 

Aufgabenstellung:

Im Rahmen der Arbeit sollen die methodischen Grundlagen zur Identifikation von Subsystemen unter Berücksichtigung der Randbedingungen des Gesamtsystems erarbeitet werden. Hierzu sollen – ausgehend von einem geeigneten Ansatz zur dynamischen Substrukturierung – die zugrundeliegenden Differentialgleichungen des als bekannt vorausgesetzten Gesamtsystems die Grundlage zur Implementierung eines impliziten oder expliziten Verfahrens des Maschinellen Lernens zur datenbasierten Identifikation eines unbekannten Subsystems bilden. Die Validierung kann dabei mit Hilfe numerischer Simulationen und/oder experimenteller Untersuchungen erfolgen.

 

Voraussetzungen:

Dieses Thema ist für Studierende (m/w/d) der Ingenieurwissenschaften geeignet. Folgende Kenntnisse wären wünschenswert:

  • Matlab/Simulink und Python
  • Systemtheorie und Signalverarbeitung

Wir weisen darauf hin, dass die gewählte Berufsbezeichnung auch das dritte Geschlecht miteinbezieht. Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf eine geschlechtsunabhängige berufliche Gleichstellung.