Examensarbete, 30 hp: Luftdatasystem med maskininlärning

Utanpåliggande luftdatagivare påverkar ett flygplans radar- och infraröda signatur, vilket gör tryckportar integrerade i ytan till ett intressant alternativ. Klassiska metoder för att beräkna luftdata från sådana portar har dock begränsningar, särskilt för sidglidningsvinkel vid höga anfallsvinklar. Examensarbetet hos Saab Aeronautics ska undersöka om maskininlärning kan ge bättre skattningar i de situationer där traditionella algoritmer fungerar sämre.

Uppgiften

• Undersöka maskininlärningsbaserad skattning av luftdataparametrar från ytmonterade tryckportar, med tonvikt på sidglidningsvinkel.
• Arbetet kan omfatta en litteraturgenomgång av luftdatainsamling med ytmonterade tryckportar och tillhörande estimeringsmetoder.
• Ta fram eller samla in tryckdata från CFD-beräkningar och/eller vindtunnelförsök som möjligt underlag för modellträning.
• Utveckla och träna maskininlärningsmodeller samt jämföra dem med klassiska metoder, exempelvis Triples-algoritmen.
• Utvärdera noggrannhet, robusthet och behov av träningsdata under olika flygförhållanden, även vid höga anfallsvinklar.
• Föreslå fortsatt utveckling och möjliga steg mot flygdemonstration.

Vi söker dig som

• Du är i slutfasen av en civilingenjörsutbildning inom teknisk fysik, flygteknik, datateknik eller ett motsvarande område och ska göra ett examensarbete på 30 hp.
• Du är intresserad av maskininlärning, aerodynamik och tillståndsestimering.
• Du har erfarenhet av Python, MATLAB eller jämförbara verktyg.
• Kunskaper i maskininlärningsramverk och CFD är meriterande.

Vi erbjuder

• Stöd och vägledning för att använda teoretiska kunskaper i praktiskt utvecklingsarbete.
• Möjlighet att arbeta tillsammans med erfarna ingenjörer och specialister.
• Praktisk erfarenhet av avancerad teknik och möjlighet att bidra till Saabs tekniska utveckling.

Praktiskt

Ort: Linköping. Omfattning: 30 hp för 1–2 studenter. Urval sker löpande och platsen kan tillsättas före sista ansökningsdag. Sista ansökningsdag anges som 19 november, men årtal saknas i underlaget. Kontakt: Per Hedberg, chef, per.hedberg@saabgroup.com, 0102785187.