In vielen industriellen und Forschungsanwendungen ist es unerlässlich, Millionen von Partikeln innerhalb eines Fluidstroms zu verfolgen, jedoch sind die aktuellen CPU-basierten Methoden zu langsam. Dieses Projekt bietet eine spannende Gelegenheit, diesen Engpass zu überwinden, indem ein hochmoderner Solver entwickelt wird, der die enorme Leistung moderner GPUs nutzt, um Simulationen um ein Vielfaches zu beschleunigen. Schließen Sie sich uns an, um ein innovatives Werkzeug zu entwickeln, das direkt mit der branchenüblichen Software für Computational Fluid Dynamics (CFD) OpenFOAM integriert wird, und leisten Sie einen bedeutenden Beitrag zu dem, was in der rechnergestützten Wissenschaft möglich ist. Im Rahmen Ihrer Masterarbeit werden Sie eine Literaturübersicht über moderne Methoden für die Lagrangian Particle Tracking, GPU-Computing in CFD und die Wechselwirkung zwischen Partikeln und Wänden durchführen. Sie werden einen leistungsstarken Partikelverfolgungs-Solver mit Python und dem NVIDIA Warp-Framework entwickeln, der auf der GPU läuft. Darüber hinaus werden Sie eine Methode zur Kollisionsdetektion mit komplexen 3D-Geometrien implementieren und eine Vorverarbeitungspipeline erstellen, um Simulationsdaten (z. B. Strömungsfelder und Netze) aus OpenFOAM für die GPU vorzubereiten. Des Weiteren werden Sie den neuen Solver in einen standardmäßigen OpenFOAM-Workflow integrieren, um einen nahtlosen Datenaustausch zu gewährleisten. Zu guter Letzt werden Sie die Leistung Ihres Solvers im Vergleich zu den nativen Werkzeugen von OpenFOAM validieren und benchmarken, um die enorme Beschleunigung zu quantifizieren.

• Ausbildung: Masterstudium im Bereich Ingenieurwesen, Physik oder vergleichbar
• Erfahrung und Kenntnisse: fundierte Kenntnisse und Erfahrungen in numerischen Simulationsmethoden sowie ein solides Verständnis der Kontinuumsmechanik; sehr gute Programmierkenntnisse in Python; erste Erfahrungen mit OpenFOAM, NVIDIA Warp und ParaView sind wünschenswert; idealerweise erste Erfahrungen mit Git und der Arbeit an HPC-Clustern
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind in der Lage, proaktiv neue Ideen zu entwickeln, Lösungen eigenständig zu finden und Aufgaben effizient zu erledigen, wobei Sie ein hohes Maß an Selbstmotivation zeigen
• Arbeitsroutine: Teilweise mobiles Arbeiten möglich, idealerweise mit 3 - 4 Bürotagen pro Woche
• Sprachen: verhandlungssicher in Englisch und gut in Deutsch