Masterand/in (w/m/d):Stochastische Analyse nachhaltiger Werkstoffe auf Basis mikroskopischer Modelle

Stellenbeschreibung:

Das erwartet dich

Zur Erreichung von Nachhaltigkeitszielen in Transportmitteln müssen Alternativen zu herkömmlichen Materialien mit schlechtem ökologischem Fußabdruck erforscht werden. Naturfaserkunststoffe (NFK) auf Basis von Flachs oder Hanffasern bieten vielversprechende Möglichkeiten für eine Anwendung in lasttragenden Bauteilen. Allerdings sind ihre Materialeigenschaften stark von der Faserstruktur abhängig und zeigen hohe Streuungen auf. Zum Verständnis der Streuungen und Streuungsquellen können numerischen Modellen mittels der Finite-Element Methode verwendet werden, welche eine virtuelle Materialcharakterisierung ermöglichen.

Deine Aufgaben

  • Literaturstudie zum aktuellen Stand der Simulationsmethoden von NFK auf mikroskopischer Ebene
  • Analyse von mikroskopischen Schliffbildern zur Ableitung der Merkmale von NFK
  • Entwicklung von Algorithmen zur automatisierten Erstellung von mikroskopischen Simulationsmodellen und Generierung von Materialkarten
  • Berechnung der Einheitszellen zur Analyse der Materialstreuung

Das bringst du mit

  • Studium im Bereich Luft- und Raumfahrttechnik, Werkstoffwissenschaften, Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, oder verwandter Studiengänge
  • Erfahrung oder gute Kenntnisse in der Finite-Element-Methode (wünschenswert mit dem expliziten Solver LS-DYNA)
  • Erfahrung mit der Berechnung von Faserverbundmaterialien
  • Erfahrung oder gute Kenntnisse im Programmieren mit Python
  • Erfahrung in Methoden des maschinellen Lernens wünschenswert
  • Eigenverantwortung, strukturierte Arbeitsweise und Engagement
  • Sehr gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    21 Jul 2026
  • Standort:

    Stuttgart

    Einsatzort:

    Linder Hoehe, 51147 Koeln, Germany
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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