Student/in (w/m/d) - More-Electric und Mild-Hybrid-Electric Antriebskonzepte für die Luftfahrt

Das Institut für Antriebstechnik des DLR gestaltet die Zukunft einer menschenorientierten, klimakompatiblen und wettbewerbsfähigen Energieversorgung und Luftfahrt. Wir agieren als Architekt für Luftfahrtantriebe und Gasturbinen der Zukunft. Durch ein tiefes und anwendungsnahes Verständnis, effiziente Vorhersagemethoden und praxisnahe Auslegung entwickeln wir innovative Lösungen, deren Potentiale wir im Experiment bis zu hohen Technologiereifegraden demonstrieren.

Das erwartet dich

In unserer Abteilung Triebwerk arbeitest du im Rahmen von EU-, Industrie- und DLR-Projekten an aktuellen und zukünftigen Triebwerkskonzepten, die die Effizienz, Nachhaltigkeit und Leistungsfähigkeit moderner Flugtriebwerke maßgeblich verbessern sollen. Dabei kombinierst du experimentelle Ergebnisse aus umfangreichen Prüfstandsversuchen mit fortschrittlichen Methoden der Leistungssynthese, um belastbare Modelle und Simulationen zu erstellen.

Das Thema dieser ausgeschriebenen Bachelorarbeit lautet: „More-Electric und Mild-Hybrid-Electric Antriebskonzepte für die Luftfahrt? – Eine KI-gestützte Metaanalyse zum Stand der Technik“. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine Analyse des Stands der Technik durchgeführt, um einen Überblick über bereits publizierte More Electric bzw. Mild Hybrid Antriebskonzepte dieser Art zu recherchieren und Trends zu identifizieren. Die vorhandenen Publikationen sollen anhand zu definierender Kategorien eingeteilt und analysiert werden.

Deine Aufgaben:

• Definition des Studiensetups für die Metaanalyse: Hypothese, methodische Vorgehensweise mit KI-Sprachmodell, Auswahlstrategie mit Ein- und Ausschlusskriterien für die Studien  
• systematische Literaturrecherche unter Berücksichtigung des definierten Einsatzes des KI-Sprachmodells
• Studienauswahl durch Anwendung der definierten Auswahlstrategie
• Durchführung der Datenextraktion durch Analyse der ausgewählten Studien
• statistische Analyse zur Bewertung der Studien hinsichtlich verschiedener Kriterien, z.B. Studienqualität, Heterogenität, etc.
• Interpretation der Studienergebnisse durch Aufdeckung von Trends, Identifizierung von Unterschieden und Ableitung von weiteren konkreten Forschungsfragen
• qualitative Bewertung der Eignung des verwendeten KI-Sprachmodells für Metaanalysen mithilfe einer existierenden Bewertungsmetrik sowie Dokumentation der Ergebnisse

Das bringst du mit

• fortgeschrittenes ingenieurswissenschaftliches Studium mit sehr guten bis guten Leistungen
• Kenntnisse in folgenden Bereichen wünschenswert: Flugtriebwerke, Triebwerksleistungsrechnung, Thermodynamik und MS Office
• selbstständige und motivierte Arbeitsweise

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 2972 ) beantwortet dir gerne: 

Jannik Häßy

Tel.:

Mahmoud El-Soueidan

Tel.: