Student/in (w/m/d) - Schwingungsanalyse elektrischer Maschinen

Das erwartet dich 

Dich erwartet eine spannende Tätigkeit im Team „Innovative Antriebssysteme“, bei der du dich intensiv mit dem NVH-Verhalten elektrischer Maschinen beschäftigst. Dabei arbeitest du aktiv an der Erweiterung und Optimierung eines Python-basierten Tools zur Betrachtung von Anregungskräften in Abhängigkeit des Magnetkreises und deren Auswirkungen auf elektrische Maschinen mit und trägst so zur Entwicklung zukunftsweisender Antriebslösungen bei. Du arbeitest in einem dynamischen, interdisziplinären Umfeld mit Expert*innen aus der Elektrotechnik, der Simulationstechnik und der Antriebsentwicklung. Dein Projekt wird direkt in die Forschung und Entwicklung von nachhaltigen Antriebssystemen eingebunden – mit der Chance, deine Ergebnisse in wissenschaftlichen Publikationen oder internen Berichten zu veröffentlichen. Du erhältst die Möglichkeit, eigenverantwortlich an einem relevanten Thema zu arbeiten, dabei neue Methoden zu erlernen und deine analytischen sowie technischen Fähigkeiten zu vertiefen. Gemeinsam mit uns gestaltest du die Zukunft der elektrischen Mobilität – mit Präzision, Kreativität und wissenschaftlichem Anspruch.

Deine Aufgaben

• Literaturrecherche und Einarbeitung in die bestehenden Tools
• Weiterentwicklung der vorhandenen Algorithmen
• Visualisierung von Berechnungsergebnissen
• Implementierung weiterer Methoden zur Vorhersage des Schwingungsverhaltens
• Dokumentation der durchgeführten Arbeiten

Das bringst du mit

• Laufendes wissenschaftliches Hochschulstudium (Masterand/Bachelor) im Bereich Maschinenbau, Mechatronik, Elektrotechnik, Fahrzeugtechnik, Energietechnik, Ingenieurinformatik, Luft- und Raumfahrttechnik oder ähnlichen Studiengängen der Natur- und Ingenieurswissenschaften
• Interesse an elektrischen Maschinen und nachhaltiger Zukunft
• Grundkenntnisse in Python, Git und elektrischer Antriebstechnik sowie Schwingungslehre
• Erfahrung im Bereich der objektorientierten Programmierung
• Selbstständigkeit, strukturierte Arbeitsweise und gute Englischkenntnisse
• Teamfähigkeit