• Experimentelle Untersuchung des Hystereseverhaltens für gemittelte Dehnungen und ortsaufgelöste Verzerrungsfelder unter Verwendung der digitalen Bildkorrelation (DIC) bei magnetomechanischer Anregung
• Modellierung und Parametrierung des MSMA-Verhaltens auf makroskopischer Ebene mittels hysteresebeschreibender Modelle unter Berücksichtigung der Ortsauflösung und von Sensitivitätsanalysen
• Entwicklung einer skalenüberbrückende Methode zur Parametrierung von systemtechnischen MSMA-Modellen auf Basis virtueller Versuche einer Phasenfeldmodellierung im Rahmen des kollaborativen DFG-Projekts
• Untersuchung und experimentelle Validierung der Modellgüten in einheitlicher Datenstruktur
• Koordinierung und Durchführung von Projekttreffen mit Projektpartner
• Dokumentation und Präsentation wissenschaftlicher Ergebnisse
• Anleitung von studentischen Mitarbeiter*innen im Projektkontext

• Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) des Physikalischen Ingenieurwesens, des Maschinenbaus, im Bereich der Mechatronik, o. ä.
• Fundierte Kenntnisse auf Basis von Wirkprinzipien smarter Materialien, insbesondere von magnetischen Formgedächtnislegierungen (MSMA)
• Umfangreiches Fachwissen zur digitalen Bildkorrelation und zur Hysteresemodellierung für die Erstellung systemtechnischer Modelle
• Kenntnisse und Erfahrungen mit experimentellen Forschungsmethoden, im Umgang mit Echtzeit- und Messsystemen sowie dem Entwurf mechatronischer Prüfstände
• Kenntnisse und Erfahrungen im Bereich der analytischen Modellierung und der numerischen Simulation auf Basis von Multiphysics-Tools wie COMSOL von Vorteil
• Selbständigkeit, strukturierte Arbeitsweise und Eigeninitiative erwünscht
• Teamfähigkeit wünschenswert
• Gute Deutsch- und/oder Englischkenntnisse erforderlich; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben

Ihre Bewerbung senden Sie bitte unter Angabe der Kennziffer mit den üblichen Unterlagen (zusammengefasst in einem PDF-Dokument, max. 5 MB) per E-Mail an Prof. Dr. Maas über sekretariat@emk.tu-berlin.de.

Mit der Abgabe einer Onlinebewerbung geben Sie als Bewerber*in Ihr Einverständnis, dass Ihre Daten elektronisch verarbeitet und gespeichert werden. Wir weisen darauf hin, dass bei ungeschützter Übersendung Ihrer Bewerbung auf elektronischem Wege keine Gewähr für die Sicherheit übermittelter persönlicher Daten übernommen werden kann. Datenschutzrechtliche Hinweise zur Verarbeitung Ihrer Daten gem. DSGVO finden Sie auf der Webseite der Personalabteilung: https://www.abt2-t.tu-berlin.de/menue/themen_a_z/datenschutzerklaerung/.

Zur Wahrung der Chancengleichheit zwischen Frauen und Männern sind Bewerbungen von Frauen mit der jeweiligen Qualifikation ausdrücklich erwünscht. Schwerbehinderte werden bei gleicher Eignung bevorzugt berücksichtigt. Die TU Berlin schätzt die Vielfalt ihrer Mitglieder und verfolgt die Ziele der Chancengleichheit. Bewerbungen von Menschen aller Nationalitäten und mit Migrationshintergrund sind herzlich willkommen.