Masterarbeit KI gestützte datenbasierte Validierung dynamischer FEM-Simulationen im Drahtbond-Prozess (m/w/x)
Eigenständige Versuchsplanung und Prozessdaten-Auswertung zum Abgleich dynamischer Berechnungsmodelle mit LS-DYNA/ANSYS. Masterstudium mit Immatrikulation sowie CAE- oder Numerik-Erfahrung und erste Data-Science-Praxis erforderlich. Auswertung mit Python oder C/C++.
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Anforderungen
- Masterstudium im technischen oder naturwissenschaftlichen Bereich oder vergleichbar und Hochschulimmatrikulation
- Vorerfahrung in CAE oder numerischen Methoden und erste Data-Science-Praxis
- Sehr gute IT-Kenntnisse
- Programmierkenntnisse in Python oder C/C++
- Eigenständige, zielorientierte und strukturierte Arbeitsweise
- Analytisches Denkvermögen und klare Teamkommunikation
- Erforderliche Präsenz vor Ort
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
- Erfahrung mit FEM, LS-DYNA oder ANSYS (von Vorteil)
Aufgaben
- Dynamische FEM-Simulationen des Drahtbond-Prozesses mit LS-DYNA/ANSYS durchführen
- Zugrunde liegende Prozesscharakteristik präzise analysieren
- Drahtbond-Experimente eigenständig planen und durchführen
- Erhobene Prozessdaten auswerten
- Simulationsmodelle mit Prozessdaten validieren
- Prozessdaten mit Machine-Learning- und KI-Methoden evaluieren
- Digitalisierung, Data Science, KI und Simulation verknüpfen
Ausbildung
Sprachen
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