Ihre Aufgaben
:
* Implementierung eines numerischen Experiments in LS-DYNA zur Untersuchung des Materialverhaltens unter extremen Belastungen
* Automatisierung von Simulationen in Python mithilfe von Workflow-Tools wie pydoit oder Snakemake zur Optimierung groß angelegter Analysen
* Durchführung einer Sensitivitätsanalyse der Modellparameter durch Berechnung von Sobol-Indizes zur Quantifizierung ihres Einflusses auf die Simulationsergebnisse
* Bestimmung der Modellparameter mittels Bayesscher Inferenz, wobei experimentelle Daten integriert werden, um die Modellgenauigkeit zu verbessern
Ihre Qualifikationen:
* eingeschriebene Student*in in einer der o.g. Fachrichtungen
* solide Kenntnisse der Finite-Elemente-Methode (FEM) und der numerischen Modellierung
* Kenntnisse grundlegender statistischer Methoden
* Beherrschung von Python für Datenanalyse und Skripterstellung
* Erfahrung mit LS-DYNA oder anderer FEM-Software ist ein Plus
* Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten
* Gutes Kommunikations- und Informationsverhalten
* Gute Englisch- und Deutschkenntnisse
Unsere Leistungen:
* Interdisziplinäre Forschung an der Schnittstelle zu Politik, Wirtschaft und Gesellschaft
* Arbeit in nationalen und internationalen Netzwerken mit Universitäten, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen
* Hervorragende Ausstattung und Infrastruktur
* Flexible Arbeitszeiten, mobiles Arbeiten
Sie sind an einer deutschen Hochschule/Universität für den Beschäftigungszeitraum immatrikuliert.
Die maximale Arbeitszeit mit Nebenjob beträgt 80 Monatsstunden.