Är du en student som är ivrig att tillämpa dina teoretiska kunskaper och nya perspektiv på verkliga utmaningar? På Saab tror vi att innovationer växer på nya idéer, och ditt examensarbete kan vara gnistan som tänder vårt nästa tekniska genombrott.
Din roll
Vi ser det enorma värdet som studenter tillför vårt företag. Din akademiska precision, i kombination med din entusiasm för avancerad teknik, gör att du kan närma dig problem med en unik och insiktsfull lins. På Saab får du möjlighet att samarbeta med erfarna ingenjörer och specialister, få ovärderlig praktisk erfarenhet och samtidigt bidra till vår tillväxt och utveckling.
Bakgrund
Saab utvecklar idag nya produkter där systemidentifiering är en viktig del av processen. Varje produkt är annorlunda och vi letar efter nya metoder som kan underlätta systemidentifieringen genom att använda nya data-drivna metoder.
En noggrann dynamisk modell av systemet är en förutsättning till en bra regulator då det ofta används modellbaserade lösningar för att reglera flygande farkoster. Med erfarenhet och förundersökning kan rimliga grey-box modeller tas fram för att via en optimeringsmetod estimera ett dynamiskt system från provdata, men med utvecklingen av djupare maskininlärning skulle detta kunna underlättas genom att använda flexibla black-box modeller som minskar handpåläggning vid systemidentifieringsarbetet av nya produkter.
Detta behöver åstadkommas på ett sätt som ger användaren tolkningsbar och tydlig information om dynamiken så att denna kan utvärderas, i kontrast till t.ex. ett tränat neuronnät där informationen kan bli låst i modellen utan någon form av efterprocess för att extrahera informationen.
Beskrivning av examensarbetet
Detta examensarbete har som mål att utforska alternativ för systemidentifiering av en flygande farkost där estimeringsmetoden har relaxerade krav på en befintlig grey-box modell genom användning av data-drivna metoder med underliggande estimeringsmodeller av hög flexibilitet. Exempel på dessa kan vara Sparse Symbolic Regression eller taylorisering av neuronnät.
Exjobbet utförs på Missile Systems under Saab Dynamics, specifikt under sektionen för Guidance, Navigation & Control. Vi ansvarar för styr- och navigeringssystem för Saabs portfölj av missilsystem. Med detta exjobb så kommer du bidra med insikter till metoder som är relevanta för oss och vårt arbete.
Din profil
Arbetet är lämpligt för 1-2 studenter med intresse för identifiering av dynamiska system eller maskininlärning.
Du/ni är i slutet av en civilingenjörsutbildning med inriktning kring mekatronik, datadrivna metoder eller motsvarande och ska påbörja ett examensarbete om 30hp.
Vi ger dig det stöd och den vägledning du behöver för att omsätta dina teoretiska kunskaper i praktiska lösningar. Bli en drivande kraft bakom Saabs tekniska framsteg!
Befattningen kräver att du genomgår och godkänns enligt vid var tid gällande bestämmelser för säkerhetsskydd. För befattningar där Saab har krav på säkerhetsklassinplacering kan, i förekommande fall, medföra krav på visst medborgarskap.
Vänligen observera att vi arbetar med löpande urval och tjänsten kan komma att tillsättas innan sista ansökningsdatum har gått ut.
Kontaktpersoner
Torbjörn Crona, Chef
073-418 66 42
Marcus Lourié, kontaktperson/handledare
072-544 07 66
Vad du blir en del av
Upptäck oändliga möjligheter. Anta utmaningar, skapa smarta innovationer och uppgradera dina förmågor. Det här är en plats för kluriga tänkare, modiga pionjärer och alla däremellan. Tillsammans uppnår vi det extraordinära, var och en tar med sitt unika perspektiv. Varje bidrag räknas.
Saab är ett ledande försvars- och säkerhetsföretag med syfte att hjälpa nationer att skydda sin befolkning och bidra till trygghet för människor och samhällen. Med 28 000 talangfulla medarbetare utvecklar Saab teknik och lösningar för en säkrare och mer hållbar värld.
Saab utvecklar, tillverkar och underhåller avancerade system inom flygteknik, vapen, ledningssystem, sensorer och undervattenssystem. Saab har sitt huvudkontor i Sverige men en global verksamhet där Saab är en del av många nationers försvarsförmåga. Läs mer om oss här