Masterarbeit (w/m/d) - Datengetriebene Modellentwicklung für sulfuriertes Polyacrylnitril (SPAN)

Stellenbeschreibung:

Das erwartet Dich

Im Rahmen dieser Masterarbeit stehen Next-Gen Lithium-Schwefel-Zellen mit sulfuriertem Polyacrylnitril (SPAN) als neuartigem Kathodenmaterial im Fokus. Obwohl diese Zellen experimentell nachweislich ein hohes Potential für Luft- und Raumfahrtanwendungen aufweisen, sind die Interaktion von Chemie und Transport auf Modellebene nur unzureichend verstanden. Zur Optimierung der Leistungsfähigkeit ist letzteres jedoch unabdingbar.

Deshalb sollen im Rahmen dieser Masterarbeit mithilfe datengetriebener Methoden optimale Transportmodelle erschlossen werden. Die inverse Modellierung wird mittels des Python Lösers Firedrake realisiert, wobei Ratentests und Impedanzmessungen der Zellen von experimentellen Projektpartnern als Datengrundlage zur Verfügung stehen.

Deine Aufgaben

Die Masterarbeit gliedert sich in folgende Arbeitspakete:

  • Literaturstudie zu datengetriebener Erschließung von Transportmodellen
  • Auswahl, Implementierung und Evaluation geeigneter Ansätze
  • Erarbeitung eines methodischen Workflows, der den physikalischen Informationsgehalt verschiedener Datengrundlagen zweckmäßig berücksichtigt
  • Sensitivitätsanalyse hinsichtlich der Qualität der Eingangsdaten
  • Validierung des optimalen Transportgleichungssatzes
  • Dokumentation der Arbeit

Die Arbeit bietet die Möglichkeit, einen wichtigen Beitrag zur Weiterentwicklung von Lithium-Schwefel-Batterien als Zukunftstechnologie zu leisten, indem Synergien von klassischen Methoden und modernen datengetriebenen Ansätzen genutzt werden.

Das bringst Du mit

  • Modellierung von Transportprozessen
  • Datengetriebene Methoden/Mathematik
  • Python Programmierung
NOTE / HINWEIS:
EnglishEN: Please refer to Fuchsjobs for the source of your application
DeutschDE: Bitte erwähne Fuchsjobs, als Quelle Deiner Bewerbung

Stelleninformationen

  • Veröffentlichungsdatum:

    16 Dez 2025
  • Standort:

    Cologne
  • Typ:

    Vollzeit
  • Arbeitsmodell:

    Vor Ort
  • Kategorie:

  • Erfahrung:

    2+ years
  • Arbeitsverhältnis:

    Angestellt

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