Vorhersage der kurbelwinkelaufgelösten NO-Emission eines Wasserstoffmotors mittels Machine Learning

Research topic/area

Machine Learning

Type of thesis

Master

Start time

-

Application deadline

31.07.2025

Duration of the thesis

6 Monate

Description

Durch die Verschärfung der zukünftigen Emissionsgesetzgebung gewinnen Methoden zur CO2-Reduktion immer mehr an Bedeutung beim Betrieb von Verbrennungsmotoren. Dies betrifft insbesondere den Nutzfahrzeugbereich, was neue Ideen und Verfahren erfordert. Der Wechsel zu Wasserstoff als Energiequelle bietet die Möglichkeit den Verbrennungsmotor CO2 neutral zu betreiben.
Das IFKM betreibt mehrere Versuchsträger mit Wasserstoff zur Entwicklung von Brennverfahren. Dabei spielt die Messung der NO-Emissionen eine zentrale Rolle. Ziel dieser Arbeit ist es, verschiedene Machine Learning Modelle zu entwickeln, die die zeitliche Auflösung der NO-Emissionen anhand vorhandener Messdaten vorhersagen können, um ein besseres Verständnis der Emissionen zu ermöglichen (Die notwendigen Messdaten liegen schon vor). Dabei soll zuerst der Messdatensatz analysiert werden und notwendige Inputfeatures extrahiert werden. Anschließen sollen verschiedene Modell für Zeitreihenvorhersage ausgesucht und für die Problemstellung angepasst werden (z.B. Transformer, LSTM, CNN). Um die Arbeit abzurunden, sollen die Modelle evaluiert und verglichen werden.

Stichpunkte: Time Series Prediction, LSTM, Transformer, VAE

Requirement

Requirements for students

• Kenntnisse in Python
• Grundkenntnisse in datengetriebene Methoden

Faculty departments

• Engineering sciences
  Informatics
  Mechanical engineering
  Mechatronics & information technologies
  Mechanical Engineering

Supervision

Title, first name, last name

Theodor Lanzer

Organizational unit

Institut für Kolbenmaschinen (IFKM)

Email address

theodor.lanzer@kit.edu

Link to personal homepage/personal page

Website

Application via email

Application documents

• Cover letter
• Curriculum vitae
• Grade transcript

E-Mail Address for application
Senden Sie die oben genannten Bewerbungsunterlagen bitte per Mail an theodor.lanzer@kit.edu


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