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Rubrikenübersicht > Bachelor- und Masterarbeiten
Anzeigenübersicht
21.07.2017  (5  Klicks )
Identifikation von Fahrmanövern innerhalb einer virtuellen Testfahrt



21.07.2017  (3  Klicks )
Identifikation von Fahrmanövern innerhalb einer virtuellen Testfahrt



19.07.2017  (4  Klicks )
Bestimmung der Kontaktgeometrie zwischen zwei Wälzpartnern mit Methoden der Differentialgeometrie

Die geometrische Beschreibung von Oberflächen in räumlichen Getrieben stellt bis heute eine Herausforderung dar, die in der Praxis oft durch Diskretisierung und rechenintensive, numerische Algorithmen gelöst wird

Es wurde gezeigt, dass eine ideale, implizite Beschreibung der Oberfläche durch differentialgeometrische Methoden in eine explizite Formulierung überführt werden kann

Im Rahmen der Arbeit soll der Stand der Wissenschaft aufgearbeitet werden. Die in der Literatur beschriebene Methodik ist auf weitere Anwendungsfälle zu übertragen

Wir bieten:

  • Herausfordernde Aufgabenstellung in einem aktuellen Forschungsgebiet
  • Praxisnahes, industrierelevantes Thema
  • Fachkompetente Betreuung

 

Anforderungen

  • Selbstständige Arbeitsweise
  • Bereitschaft sich in mathematisch komplexe Sachverhalte einzuarbeiten

 

Start, Dauer, Fachrichtung

  • Beginn: Ab sofort
  • Fachrichtung: Mathematik, Technomathematik, Technische Studiengänge

 

Kontakt

Mathematik:

Dr. S. Grensing

Geb. 20.30, Raum 1.004

Tel: 0721 608 – 41938

Mail: grensing@kit.edu

Maschinenbau:

Jan Klose

Geb. 10.50, Raum 601.6

Tel: 0721 608 - 47865

Mail: jan.klose@kit.edu



18.07.2017  (6  Klicks )
Virtual Reality Toolkit für neuartige Interaktionstechniken

Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung betreibt sehr erfolgreich die Umsetzung neuester Forschungsergebnisse in anwendungsreife Problemlösungen. In der Abteilung IAD werden in enger Zusammenarbeit mit dem Computer Vision for Human-Computer Interaction Lab (Prof. Stiefelhagen) des KIT (cv:hci) Methoden zur Interaktion in virtuellen Arbeitsumgebungen entwickelt. Die Technologien im Bereich Virtual Reality bieten völlig neue Möglichkeiten für die Mensch-Maschine- und Mensch-Mensch-Interaktion. Die Erforschung neuartiger Interaktionskonzepte bedarf neuartiger Herangehensweisen. Gleichzeitig bieten die virtuellen Umgebungen viele Vorteile für professionelle Anwendungen, da sie Dinge ermöglichen, welche in der realen Welt unmöglich sind. Ziel der Arbeiten ist es, den Menschen durch diverse Sensorik (Vive Lighthouse Tracking, Leap Motion, Kinect etc.) möglichst realistisch in die virtuelle Welt zu integrieren und die Zusammenarbeit mehrerer Benutzer anzuregen. Die Funktionalität soll dabei in ein Toolkit integriert werden, um es für weitere Anwendungsfälle verfügbar zu machen.


Aufgaben:

  • Beteiligung an d. Ideenfindung bzw. Generierung neuer Konzepte
  • Unterstützung bei der Implementierung eines VR-Toolkits mit diversen Funktionalitäten
  • Test und Evaluation neuartiger Techniken


Voraussetzungen:

  • Interesse an Virtual Reality u. Mensch-Maschine-Interaktion
  • Gute Unreal Engine 4 Kenntnisse
  • Kenntnisse in Blender oder einem verwandten Produkt

 

Ansprechpartner:

Herr Adrian Hoppe
Fraunhofer IOSB
Fraunhofer Straße 1
76131 Karlsruhe
Tel: 0721 6091-307
Fax: 0721 6091-413
E-Mail: adrian.hoppe@iosb.fraunhofer.de

 



17.07.2017  (7  Klicks )
Intelligente Datenanalyse zur Erkennung von Mustern

Tagtäglich werden im Schnitt 2,5 Quintillionen Bytes produziert – Tendenz steigend. Diese immensen Datenmengen können wertvolle Informationen beinhalten, die beispielsweise in der Medizin oder Finanzbranche bei Entscheidungen unterstützen kön-nen. Mit Hilfe von Machine Learning Algorithmen (NN, Random Forests,…) sollen aus der Vielzahl an Daten nützliche Informati-onen extrahiert und anschaulich dargestellt werden.
Zu diesem Thema suchen wir studentische wissenschaftliche Hilfskräfte für die Auswahl und die Implementierung der Verfahren. Dazu soll zunächst ein Konzept entworfen werden, das als Grundlage für die darauffolgende Implementierung dienen soll. Bei Interesse können die Aufgaben auch als Bachelor- oder Master-Abschlussarbeiten angelegt oder ausgebaut werden.


Aufgaben:

  • Einarbeitung in unterschiedliche Machine Learning Algorithmen und bestehenden Bibliotheken
  • Auswahl geeigneter Verfahren
  • Implementierung eines Demonstrators in Python oder Java


Voraussetzung:

  • Interesse für das Gebiet Data Science/Machine Learning/ Data Mining
  • Gute Kenntnisse im Bereich der Java oder Python-Programmierung
  • Freude am Einbringen eigener Ideen und gute Kommunikationsfähigkeit
     

Bei Interesse senden Sie uns bitte ihre Bewerbungsunterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Notenauszug) in elektronischer Form.


Ansprechpartner:

Frau Nadia El Bekri
Fraunhofer IOSB
Fraunhofer Straße 1
76131 Karlsruhe
Tel: 0721 6091-619
Fax: 0721 6091-413
E-Mail: nadia.elbekri@iosb.fraunhofer.de

 



13.07.2017  (10  Klicks )
Masterarbeit an neuen Standards

 

 

Master Abschlussarbeit

im Bereich Broadcast Technologie, mit Bezug auf Fahrzeug-Infotainment,

Wolfsburg oder Stuttgart (Heimsheim/Wimsheim)

 

Ihre Aufgabengebiete

  • Modellierung des neuen RDS2 Standards mittels Software Defined Radio.
  • Aufbau Testsender und Optimierung der Übertragungsqualität.
  • Ermitteln den idealen Konfiguration innerhalb der ITU Richtlinien für FM-Sender
  • Feldmessungen; Einfluss von multipath,  weak- und strong Signal, etc. auf die BER. Theorie ws. Praxis.
  • Vorstellung der Arbeit auf internationaler Konferenz. (15-20 Minuten Summary)

 

Sie bringen mit

  • Fundierte Kenntnisse über Rundfunktechnologien (analog und digital)
  • Kenntnisse in Software Design und Entwicklung.

 

Von Vorteil sind

  • Kenntnisse  von Rundfunkprotokollen wie RDS, DAB, HD-Radio
  • Kenntnisse in GNU Radio SDR.

 

Wir bieten Ihnen

  • internationale Unternehmenskultur mit 31.000 Kollegen in 21 Ländern
  • attraktives, mehrstufiges Karrieremodell mit Spezialisierungsmöglichkeiten
  • Fach-, Methoden- und Softskilltrainings an der Altran Academy
  • Integrations- und Coachingprogramme

 

Näheres unter attila.ladanyi@altran.com  

 

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13.07.2017  (8  Klicks )
Beschleunigter Alterungstest für Luftversorgungskomponenten in einem Brennstoffzellensystem



05.07.2017  (19  Klicks )
Weiterentwicklung und Konstruktion einer Apparatur zur Nachbildung von Druckpulsationen am Heissgasbrennerpruefstand



30.06.2017  (24  Klicks )
Entwicklung und Erprobung eines Analyse-Tools zur Bewertung der Prognosequalität von Studien

Prognosen sind ein wichtiges Instrumet zur strategischen Gestaltung des langfristigen Produktportfolios. Gerade bei der initialen Zielsystemgestaltung wird häufig auf die Ergebnisse von Prognosen zurückgegriffen. Die für eine Prognose notwendigen Daten werden im Rahmen von Studien gewonnen. Bei der Analyse veröffentlichter Studien sind starke Unterschiede bezüglich deren Prognosequalität festzustellen. Wird damit bei der Zielsystemgestaltung auf Studien gesetzt, deren Prognosen die zukünftige Realität verfehlt, kann dies gravierende Auswirkung haben. Die entscheidende Aufgabe ist damit, zutreffende Studien mit einer hohen Aussagekraft zu identifizieren.

Bachelor-/ Masterarbeit in der Forschungsgruppe Entwicklungsmethodik und -management am IPEK-Institut für Produktentwicklung :

Im Rahmen dieser Arbeit führen Sie nach einer Recherche zum Stand der Prognosetechnik zunächst eine Analyse exemplarischer Studien aus dem Mobilitätsbereich durch und bewerten deren Prognosequalität nach verschiedenen Zeitintervallen. Im nächsten Schritt erarbeiten Sie ein Konzept, mit dem die Prognosequalität von Studien besser eingeschätzt werden kann. Dieses Konzept setzen Sie in ein geeignetes Anwendungstools um, das sich zur Zielsystemschärfung eignet. Abschließend führen Sie eine Evaluierung Ihres Konzepts im Rahmen einer empirischen Studie durch.

Ihr Profil:

  • Interesse an Innovationsmanagement
  • Interesse an analytischen und konzeptionellen Fragestellungen
  • Strukturierte und methodische Arbeitsweise
  • Excel- / VBA-Grundkenntnisse wünschenswert
  • Studiengang: Maschinenbau, Wirtschaftsingenieurwesen

So bewerben Sie sich:

Schicken Sie mir bitte eine E-Mail an Benjamin.Walter@kit.edu. Sie erhalten dann einen Termin zu einem Gespräch.



28.06.2017  (29  Klicks )
Mehrere B. & M. Abschlussarbeiten oder Praktikum; Automotive Infotainment

Master oder Bachelor Abschlussarbeit oder Praktikum im Bereich Rundfunk Technologie, Connected Car und 5G Netze
Wolfsburg, München oder Stuttgart
 

Wir haben viele Themen in gesamten automotiven Infotainment Bereich. Hard- und Software, aber auch theoretische Arbeiten. Gerne stimmen wir Umfang und Schwerpunkt mit Ihnen ab.
Wir sind ein internationales Unternehmen mit 31.000 Mitarbeiter, in und aus 21 Ländern tätig.
Viele der Mitarbeiter bevorzugen Englisch für die Konversation und die meisten Unterlagen werden so verfasst.


Ihre Aufgabengebiete

  • Bewertung von Datenübertragungs-Technologien über Rundfunk
  • Untersuchung relevante Techniken und Protokolle für Car Communication
  • Test und Test-Automation in Tuner und Connected Car Bereich
  • Erstellung von Scenarios für Anwendungen für Connected Cars.
  • Planung der Umsetzung eines Hybriden Dienstes auf Rundfunk und Internet Basis
  • Prototypen Entwicklung für neue Technologien und Protokolle 

    Sie bringen mit
  • Fundierte Kenntnisse über Hochfrequenztechnik, Rundfunk
  • Kenntnisse Hardware Entwicklung, Embedded bzw. IoT Bereich
  • Kenntnisse in Software design und Entwicklung, Embedded oder App.

    Von Vorteil sind
  • Kenntnisse von Rundfunksysteme wie RDS, DAB, SDARS, HD-Radio, DRM
  • Kenntnisse in Mobilfunk Technologien 4G, 5G, GSM, UMTS, LTE
  • Kenntnisse im Bereich der Automotive Infotainment
  • Kenntnisse in Fahrzeugnetze CAN, MOST, Ethernet

    Wir bieten Ihnen
    internationale Unternehmenskultur mit 31.000 Kollegen in 21 Ländern
    attraktives, mehrstufiges Karrieremodell mit Spezialisierungsmöglichkeiten
    Fach-, Methoden- und Softskilltrainings an der Altran Academy
    Integrations- und Coachingprogramme
     

Sie finden uns unter www.altran.de und www.altran.com
Erste Kontakt über e-mail bei attila.ladanyi@altran.com

 

 



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