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Masterarbeit (w/m/d) - Datengetriebene Zustandsschätzung von Lithium-Schwefel-Zellen
Stellenbeschreibung
Kennziffer:  2513
Arbeitsort:  Ulm
Eintrittsdatum:  01.10.2025
Karrierestufe:  Studien- & Abschlussarbeit, Studentische Tätigkeit
Beschäftigungsgrad:  Teilzeit
Dauer der Beschäftigung:  6 Monate

Vergütung: Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).

Steige ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt e. V. (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. Möchtest du diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist dein Platz bei uns!

In der Abteilung Computergestützte Elektrochemie werden mathematische Modelle der chemischen und physikalischen Prozesse in Batterien entwickelt, um diese mittels numerischer Simulationen zu erforschen. Hieraus sollen detaillierte Einblicke in die komplexen Multiskalenprozesse gewonnen werden, die die Optimierung des Designs hinsichtlich Leistung und Lebensdauer erlauben.

Das erwartet dich

In der Abteilung Computergestützte Elektrochemie werden mathematische Modelle der chemischen und physikalischen Prozesse in Batterien entwickelt, um diese mittels numerischer Simulationen zu erforschen. Hieraus sollen detaillierte Einblicke in die komplexen Multiskalenprozesse gewonnen werden, die die Optimierung des Designs hinsichtlich Leistung und Lebensdauer erlauben.

 

Im Rahmen dieser Masterarbeit stehen Lithium-Schwefel-Zellen mit hoher Energiedichte im Fokus, die perspektivisch für Luft- und Raumfahrtanwendungen entwickelt werden. Eine Herausforderung dieses Zelltyps ist, dass einfache Schätzungen des aktuellen Ladzustandes basierend auf der Zellspannung versagen. Dies ist der starken nichtlinearen Charakteristik des Zelltyps geschuldet und erfordert fortschrittliche, datengetriebene Methoden, um einen sicheren Betrieb zu gewährleisten.

 

Hierdurch motiviert, soll im Sinne der sequentiellen Datenassimilation die Eignung von Kalman-Filtern evaluiert werden. Insbesondere die Einbettung von effizienten Ersatzmodellen von Lithium-Schwefel-Zellen scheinen hierfür entscheidend und eröffnen auch Möglichkeiten für Machine-Learning Surrogate. Die Arbeit bietet die Perspektive, einen wichtigen Beitrag zur sicheren Etablierung von Lithium-Schwefel-Zellen in kommerziellen Systemen zu leisten.

 

Deine Aufgaben

  • Literaturstudie zur sequentiellen Datenassimilation mittels Kalman-Filtern
  • Auswahl, Implementierung und Benchmarking eines etablierten Ansatzes
  • Variation der eingebetteten Ersatzmodelle (auch ML basierte)
  • Identifikation kritischer Aspekte für das Design von Ersatzmodellen
  • Dokumentation der Arbeit

 

Das bringst du mit

  • Datengetriebene Methoden/ML
  • Regelungstechnik
  • Python Programmierung

Das bieten wir dir

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 dir 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.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

 

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 2513) beantwortet dir gerne: 

 

Timo Danner 
Tel.: +49 711 6862 8218