Sven Goblirsch

Angestellt, Doktorand, TU München

München, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

FEM
FMEA
Produktentwicklung
Wälzlager
Maschinenbau
Engineering
CAD
Siemens NX
ANSYS
Antriebsstrang
MS Office
Design for Six Sigma (DFSS)
MatLab
Simulink
Python
Machine Learning
Künstliche Intelligenz
Neuronale Netze

Werdegang

Berufserfahrung von Sven Goblirsch

  • Bis heute 1 Jahr und 11 Monate, seit Aug. 2022

    Doktorand

    TU München
  • 7 Monate, Okt. 2021 - Apr. 2022

    Masterarbeit

    Institut für Maschinenelemente

    Entwicklung eines Reinforcement-Learning-Modells zur Planung beschleunigter Zuverlässigkeitstests

  • Kopplung der FKFS Triebstrangbibliothek mit dem FKFS Neun-Massen-Fahrzeugdynamikmodell zur Verwendung in der Echtzeitsimulationsumgebung des Stuttgarter Fahrsimulators

  • 1 Jahr und 8 Monate, Feb. 2020 - Sep. 2021

    Studentische Hilfskraft an den Antriebsstrangprüfständen

    FKFS - Forschungsinstitut für Kraftfahrwesen und Fahrzeugmotoren Stuttgart

    Prüfstände: - Hochleistungs-Elektroantriebsstrangprüfstand - Antriebsstrang- und Hybrid-Prüfstand - Hochdrehzahl-Lastlosprüfstand - Stuttgarter Fahrsimulator

  • 1 Jahr und 7 Monate, Okt. 2019 - Apr. 2021

    Formula Student

    Rennteam Stuttgart

    - Motorenprüfstand - Aerodynamik CAD

  • 3 Jahre und 1 Monat, Sep. 2016 - Sep. 2019

    Dualer Student

    SKF

    Duales Studium (Maschinenbau) Einsatzbereiche: - Production Service Großlager - Produktentwicklung Gleitlager - Applikation Engineering (Anwendungsberatung) Automotive Powertrain - Technologie Intelligence (Zukunftsentwicklung) - Wärmebehandlung und Umformtechnik (Göteborg) - FEM Berechnung LKW Radlager (Bangalore) - FEM Berechnung LKW Radlager (Schweinfurt - Bachelorarbeit)

Ausbildung von Sven Goblirsch

  • 2 Jahre und 7 Monate, Okt. 2019 - Apr. 2022

    Maschinenbau

    Universität Stuttgart

    Produktentwicklung und Konstruktionstechnik

  • 3 Jahre und 1 Monat, Sep. 2016 - Sep. 2019

    Maschinenbau

    DHBW Mosbach

    Konstruktion und Entwicklung

Sprachen

  • Deutsch

    Muttersprache

  • Englisch

    Fließend

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