Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Master-Student/in Informatik, Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau o. ä. (w/m/d)
Stuttgart
Steigen Sie ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur, bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchten Sie diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist Ihr Platz bei uns!
Für unser Institut für Bauweisen und Strukturtechnologie in Stuttgart suchen wir eine/n Master-Student/in Informatik, Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau o. ä. (w/m/d), Objekterkennung in Luftfahrttest
Das erwartet Sie:
In der Luftfahrtforschung und -entwicklung werden Aufpralltests auf die Frontbereiche von Luftfahrtstrukturen und Antriebe von Luftfahrzeugen durchgeführt, um die Passagiersicherheit zu gewährleisten. Typische Aufprallszenarien beinhalten Impactoren wie Reifenteile oder Vögel. Häufig werden diese Szenarien neben den Tests auch in der Simulation nachgestellt, um auf unabhängige Weise die Auswirkung eines Aufpralls auf die Sicherheit zu untersuchen und z. B. Robustheitsanalysen durchzuführen.
Beim Versuch im Beschusslabor können die Aufprallszenarien realisiert werden. Dabei werden die Experimente mit einer Gaskanone durchgeführt und mit Hochgeschwindigkeitskameras unter verschiedenen Perspektiven beobachtet, um den Impactor, seine Trajektorie bis zum Prüfkörper bzw. das Impactereignis zu erfassen. Aufgrund der hohen Aufnahmefrequenz können die einzelnen Bilder nur bedingt manuell verarbeitet und Erkenntnisse schwierig abgeleitet werden. Die Kamerabilder können auch durch versuchsbedingte Einflüsse z. B. wechselnde Belichtungsbedingungen beeinflusst werden. Relevante Parameter der Experimente mit Impactoren sind dessen Geschwindigkeit, Orientierung bis zum Aufprall, Material und Gewicht.
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung einer Methodik zur automatisierten Bildverarbeitung und Auswertung der Bildsequenzen mithilfe von Verfahren aus der Bilderkennung und aus dem maschinellen Lernen. Der Impactor soll erkannt, klassifiziert und verfolgt werden und seine Verformung bestimmt werden. Dadurch kann die Qualität der Versuchsnachbereitung verbessert werden. Die Daten fließen in einem zu definierendem Datenformat in das Forschungsdatenmanagementsystem des DLR.
Arbeitspunkte
- Literaturrecherche zu Bildanalyse, Objekterkennung, Maschinellem Lernen
- Erarbeitung eines Konzepts für die Bildverarbeitung aus Hochgeschwindigkeitsaufnahmen und Erweiterung auf mehrere Perspektiven
- Methoden zur Objekterkennung und -klassifizierung
- Analyse der vorhandenen Trainingsdaten
- Konzepte zur Datenanreicherung
- Entwicklung, Training und Erprobung der entwickelten Methoden
- Darstellung der Fähigkeiten und Vergleiche mit bisherigen Methoden
Das erwarten wir von Ihnen:
- laufendes ingenieurwissenschaftliches Studium (z.B. im Bereich Informationstechnologie, Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau oder ähnliches)
- sehr gute Kenntnisse im Bereich Programmierung (Python) und Bildverarbeitung
- zuverlässiges und selbstständiges Arbeiten
- gute Deutschkenntnisse in Wort und Schrift
Unser Angebot:
Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen Ihnen unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.
Weitere Angaben:
- Eintrittsdatum: sofort
- Dauer: zunächst befristet auf 6 Monate
- Vergütung: nach Vereinbarung.
- Kennziffer: 96851
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