E-fellows.net Stellenmarkt Jobs & Praktika suchen
Informationen zur Anzeige:
Masterarbeit Datenanalyse und Modellierung repräsentativer Nutzungsmuster für die Auslegung von Fahrzeugkomponenten
Renningen
Aktualität: 04.06.2025
Anzeigeninhalt:
04.06.2025, Bosch-Gruppe
Renningen
Masterarbeit Datenanalyse und Modellierung repräsentativer Nutzungsmuster für die Auslegung von Fahrzeugkomponenten
Aufgaben:
Bei der Entwicklung von Fahrzeugsystemen und -komponenten kommen zunehmend innovative Methoden der virtuellen Lastableitung zum Einsatz. Dies führt bereits in einer frühen Entwicklungsphase zu realistischen Lastanforderungen und trägt zu einer zielgerichteten und beschleunigten Produktentwicklung bei. Eine Herausforderung bei der Simulation von Fahrzeuglasten besteht darin, realistische Nutzungsmuster und Einsatzszenarien von Fahrzeugen zu ermitteln. Diese werden in der Regel auf der Grundlage von Daten über das Fahr- und Nutzungsverhalten einzelner Personen hergeleitet, wodurch repräsentative Nutzungsmuster sowie Routen und regionale Verkehrseigenschaften für die Simulation von Lasten am Fahrzeug beschrieben werden können. Bei der Herleitung dieser repräsentativen Muster treten jedoch verschiedene Probleme auf, welche von der Unvollständigkeit der untersuchten Daten über den in den Daten enthaltenen Bias bis hin zur Bewertung der Repräsentativität reichen. Ziel der Arbeit ist daher die Entwicklung eines umfassenden statistischen Frameworks zur Herleitung und Analyse von charakteristischen und repräsentativen Nutzungsmustern von Fahrzeugen. Dabei liegt der Fokus auf der Entwicklung und dem Einsatz von Methoden der Vollständigkeitsanalyse, der Repräsentativitätsheuristik sowie der nichtparametrischen Statistik. Im Rahmen deiner Abschlussarbeit lernst du Methoden der virtuellen Lastableitung kennen. Du entwickelst und testest Methoden der Vollständigkeitsanalyse, der Repräsentativitätsheuristik und der nichtparametrischen Statistik, um Modelle zur Herleitung von Nutzungsmustern aufzubauen. Anhand definierter Validierungsmetriken vergleichst und beurteilst du deine Modelle und beschreibst deren Auswirkungen auf die virtuelle Lastableitung.
Qualifikationen:
Ausbildung: Masterstudium im Bereich Mathematik, Informatik, Physik, Statistik, Data Science, Ökonometrie oder vergleichbar Erfahrungen und Know-how: erweiterte Kenntnisse in datenanalytischen Methoden (insbesondere qualitative Methoden) und/oder mathematischer Statistik, Data Mining; idealerweise Erfahrung mit Python Persönlichkeit und Arbeitsweise: du kommunizierst offen und klar, findest selbstständig Lösungen und planst Aufgaben systematisch, wobei du stets die Verantwortung für deine Ergebnisse übernimmst Sprachen: verhandlungssicheres Deutsch und Englisch