Masterarbeit (w/m/d) - Konfigurations-Tool für Batterie- und Nachladevarianten von Triebzügen - IT

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Berlin

Das Institut für Fahrzeugkonzepte (FK) des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) ist international anerkannt für die Auslegung von zukünftigen Straßen- und Schienenfahrzeugen, welche klima- und umweltschützende Mobilität ermöglichen und gleichzeitig finanzierbar und nutzerfreundlich sind.

Wir erforschen und demonstrieren die dazu notwendigen Schlüsseltechnologien und pflegen enge Kooperationen mit anderen Wissenschaftseinrichtungen sowie Industrie und Politik.

Das erwartet dich

Im Forschungsfeld Fahrzeugsysteme & Technologiebewertung liegt ein Schwerpunkt auf der Konzeptionierung, Modellierung und Bewertung von batterieelektrischen Antriebsvarianten für Triebzüge und Lokomotiven.
In Abhängigkeit von der Streckentopologie, bestehender Oberleitungselektrifizierung und betrieblichen Anforderungen ergeben sich im Hinblick auf die Anforderungen an die Traktionsspeicher von Batterietriebzügen (engl. Battery Electric Multipe Unit – BEMU) und die erforderliche Ladeinfrastruktur (LIS) verschiedene Lösungsvarianten.

Im Rahmen deiner Masterthesis entwickelst du ein Bewertungsmodell, welches Varianten von BEMU-Speicher-konfigurationen und zusätzlich benötigter Ladeinfrastruktur techno-ökonomisch bewertet. Grundlage bildet die Modellierung des fahrzeugseitigen Traktionsspeichersystems für verschiedene Streckenprofile und Betriebsbedingungen sowie Varianten der Ladeinfrastrukturpositionierung. Die Bewertung der Varianten erfolgt anhand geeigneter Key-Performance-Indikatoren der Traktionsspeicher und der Berechnung der differentiellen Lebenszykluskosten. Dabei werden nicht nur die initialen Investitionen, sondern auch die Kosten über den Betriebszeitraum berücksichtigt (z. B. für die Wechsel der Traktionsbatterien).

Deine Aufgaben

  • Einarbeitung in den Stand der Technik batterieelektrischer Triebzüge und Ladeinfrastrukturvarianten sowie in die am Institut bestehenden Teilmodelle zur Energiebedarfssimulation von BEMU
  • Verknüpfung dieser Teilmodelle in einem Konfigurations-Tool, welches den Vergleich verschiedener Systemkonfigurationen (Batterietyp und -kapazität, Ladeinfrastrukturvarianten) ermöglicht
  • Implementierung einer Funktion, welche den Energiebedarf und Batteriecharakteristika für versch. Betriebsfälle und Fahrprofile modelliert (z. B. Auslegungsfall ggü. Betrieb im Jahresmittel)
  • Entwicklung und Implementierung geeigneter Bewertungsindikatoren (KPIs) zur Beschreibung des Batteriesystems im Hinblick auf betriebliche Robustheit und Berechnung der differentiellen Lebenszykluskosten je Systemkonfiguration
  • Anwendung des Konfigurations-Tools auf unterschiedliche Fahrprofile und Vergleich der Systemkonfigurationen anhand von KPIs und differentieller Lebenszykluskosten

Das bringst du mit

  • laufendes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Energietechnik, Wirtschaftsingenieurwesen, Verkehrswesen oder ähnlichen Studiengängen der Ingenieurs- und Natur-wissenschaften
  • Interesse am Themenfeld zukünftige Schienenfahrzeuge (und Straßenfahrzeuge) mit batterieelektrischen Antrieben und der Entwicklung von softwaregestützten Tools
  • Grundkenntnisse in Python o. Ä.
  • selbständige und motivierte Arbeitsweise

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

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.

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 1713) beantwortet dir gerne:

Herr Christoph Streuling

Tel.: 030/ 67055 -8055

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