Weiterentwicklung physikalischer und KI-gestützter Reibmodelle zur lokalen Verzahnungsverlustleistung

Institute

Lehrstuhl für Maschinenelemente (TUM-ED)

Type

Bachelor's Thesis / Semester Thesis / Master's Thesis /

Content

theoretical /  

Description

Die detaillierte Analyse von Verzahnungsverlustleistungen in Getrieben ist entscheidend für die Effizienzsteigerung moderner Antriebssysteme. Der an der FZG entwickelte Methodenträger LVplus ist ein etabliertes und validiertes Werkzeug für eine tribologisch fundierte und eingriffslokale Abbildung des Zahnrad-Wälzkontakts. Vorhergehende Untersuchungen zeigen, dass insbesondere die Modellierung der Reibungszahl einen maßgeblichen Einfluss auf die resultierenden Verlustleistungen besitzt. Gleichzeitig eröffnen datengetriebene Methoden (KI) neue Möglichkeiten zur verbesserten Beschreibung dieser komplexen physikalischen Zusammenhänge.

Ziel der Arbeit ist die Weiterentwicklung und wissenschaftliche Bewertung von Reibmodellen zur Beschreibung der eingriffslokalen Verzahnungsverlustleistung. Dazu sollen bestehende physikalische Ansätze erweitert, neue Modellierungen untersucht und gegebenenfalls KI-basierte Methoden integriert werden. Ein besonderer Fokus liegt auf der präziseren Abbildung der Mischreibung im Zahnkontakt sowie der Verbesserung der Berechnungsgenauigkeit für reale Betriebszustände

English Version: 

Detailed analysis of gear mesh power loss in gearboxes is crucial for improving the efficiency of modern drivetrain systems. LVplus is an established and validated tool for a tribologically sound and contact-local modeling of gear rolling contacts. Previous studies have shown that, in particular, the modeling of the coefficient of friction has a significant influence on the resulting power loss. At the same time, data-driven methods (AI) are opening up new possibilities for an improved description of these complex physical relationships.

 

The aim of this work is the development and scientific evaluation of friction models for describing local gear mesh power losses. To this end, existing physics-based approaches are to be extended, new modeling methods investigated, and, where appropriate, AI-based methods integrated. Particular focus is on a more precise representation of mixed lubrication in tooth contact as well as on improving computational accuracy for real operating conditions.

Requirements

• Eigeninitiative und selbstständige Arbeitsweise 
• Vorerfahrung in der Programmierung 
• Beginn: ab 01.07.2026 (100% Homeoffice möglich) 
• Deutsch oder Englisch möglich

English Version:

• Initiative and ability to work independently
• Prior programming experience
• Start: from 01 July 206 (100% remote work possible
• German or English possible

 

Possible start

01.07

Contact

Moritz Lengmüller, M.Sc.
moritz.lengmuellertum.de

Announcement