Projektziel:
Analyse von Alterungsmechanismen und Lithium-Plating-Risiken zur Bewertung von Batterielebensdauer und Schnellladeeffekten.
Verantwortlichkeiten:
1. Implementierung eines DFN-Batteriemodells (PyBaMM)
2. Simulation verschiedener Ladeprofile (1C, 5C)
3. Analyse von State of Health (SOH)
4. Untersuchung von Lithium-Plating-Stromdichten
5. Parametrische Sensitivitätsanalysen
6. Erstellung technischer Reports
Projektziel:
Entwicklung eines leistungsfähigen Simulationswerkzeugs zur Analyse komplexer Mehrphasenströmungen und thermischer Transportprozesse mit industrieller Relevanz (Prozessoptimierung, Materialentwicklung).
Verantwortlichkeiten:
1. Konzeption und Entwicklung eines eigenständigen C++-Simulationscodes
2. Implementierung der Lattice-Boltzmann-Methode (LBM)
3. Kopplung von Strömungs-, Wärme- und Stofftransportgleichungen
4. Numerische Stabilitätsoptimierung bei hohen Gradienten
5. Parametrisierung physikalischer Modelle
6. HPC-Parallelisierung und Performance-Tuning
7. Verifikation & Validierung anhand experimenteller Referenzdaten
Aufgaben:
1. Durchführung umfangreicher Sensitivitätsanalyse
2. Auswertung großer Simulationsdatensätze
3. Entwicklung von Python-Tools zur automatisierten Datenauswertung
4. Visualisierung komplexer physikalischer Zusammenhänge
5. Statistische Modellvalidierung
Business Mehrwert:
1. Identifikation kritischer Prozessparameter
2. Optimierung von Modellstabilität
3. Unterstützung datengetriebener Prozessentscheidungen
Projektziel:
Analyse von Alterungsmechanismen und Lithium-Plating-Risiken zur Bewertung von Batterielebensdauer und Schnellladeeffekten.
Verantwortlichkeiten:
1. Implementierung eines DFN-Batteriemodells (PyBaMM)
2. Simulation verschiedener Ladeprofile (1C, 5C)
3. Analyse von State of Health (SOH)
4. Untersuchung von Lithium-Plating-Stromdichten
5. Parametrische Sensitivitätsanalysen
6. Erstellung technischer Reports
Projektziel:
Entwicklung eines leistungsfähigen Simulationswerkzeugs zur Analyse komplexer Mehrphasenströmungen und thermischer Transportprozesse mit industrieller Relevanz (Prozessoptimierung, Materialentwicklung).
Verantwortlichkeiten:
1. Konzeption und Entwicklung eines eigenständigen C++-Simulationscodes
2. Implementierung der Lattice-Boltzmann-Methode (LBM)
3. Kopplung von Strömungs-, Wärme- und Stofftransportgleichungen
4. Numerische Stabilitätsoptimierung bei hohen Gradienten
5. Parametrisierung physikalischer Modelle
6. HPC-Parallelisierung und Performance-Tuning
7. Verifikation & Validierung anhand experimenteller Referenzdaten
Aufgaben:
1. Durchführung umfangreicher Sensitivitätsanalyse
2. Auswertung großer Simulationsdatensätze
3. Entwicklung von Python-Tools zur automatisierten Datenauswertung
4. Visualisierung komplexer physikalischer Zusammenhänge
5. Statistische Modellvalidierung
Business Mehrwert:
1. Identifikation kritischer Prozessparameter
2. Optimierung von Modellstabilität
3. Unterstützung datengetriebener Prozessentscheidungen