Abschlussarbeiten und Jobs im Bereich Topologieoptimierung von Crashstrukturen bieten einen faszinierenden Einstieg in die Schnittstelle von modernem Ingenieurwesen, numerischer Simulation und fortschrittlicher Softwareentwicklung. Diese hochspezialisierte Disziplin konzentriert sich auf die Entwicklung und Optimierung von Leichtbaustrukturen, die extremen Kräften, wie sie bei Crashvorgängen auftreten, standhalten müssen. Fachleute und Absolventen in diesem Feld verbinden tiefgreifendes mechanisches Verständnis mit algorithmischen Methoden, um die Sicherheit und Effizienz von Fahrzeugen oder anderen Transportmitteln fundamental zu verbessern. Typische Aufgaben und Verantwortlichkeiten in diesen Positionen umfassen die Arbeit mit der Finite-Elemente-Methode (FEM), insbesondere mit expliziten Crashsimulationen, um das strukturelle Verhalten unter dynamischer Belastung zu analysieren. Ein zentraler Tätigkeitsschwerpunkt ist die Entwicklung, Anwendung und Validierung von Optimierungsalgorithmen. Diese reichen von klassischen topologischen Optimierungsverfahren bis hin zu innovativen, datengetriebenen Ansätzen wie Machine Learning (ML). Die Rolle beinhaltet oft das eigenständige Aufsetzen, Durchführen und wissenschaftlich fundierte Auswerten von Simulationsläufen. Zudem gehört die programmtechnische Umsetzung und Weiterentwicklung von Optimierungssoftware, häufig in einer agilen Arbeitsumgebung, zu den Kernaufgaben. Die erarbeiteten Methoden und Algorithmen zielen darauf ab, automatisiert ideale Materialverteilungen innerhalb eines vorgegebenen Bauraums zu generieren, um gleichzeitig die Masse zu minimieren und die Crashperformance zu maximieren. Für Stellen in diesem Bereich werden in der Regel ein abgeschlossenes grundständiges Studium in Maschinenbau, Fahrzeugtechnik, Luft- und Raumfahrttechnik, Simulationstechnik oder verwandten Ingenieurwissenschaften vorausgesetzt. Sehr gute Studienleistungen und ein starkes konzeptionelles Verständnis der Strukturmechanik sind essenziell. Fundierte Kenntnisse in der Finiten-Elemente-Analyse, idealerweise mit Erfahrung in expliziten Dynamik-Codes, bilden die technische Grundlage. Da die Arbeit stark softwareorientiert ist, sind ausgeprägte Programmierfähigkeiten, vorzugsweise in Python oder C++, unerlässlich. Analytische Stärke, ein hohes Maß an Eigeninitiative, Engagement und die Fähigkeit, komplexe Probleme systematisch zu lösen, sind persönliche Schlüsselqualifikationen. Gute Englischkenntnisse für die Arbeit mit Fachliteratur und internationalen Teams sind meist Standard. Für Abschlussarbeiten wird häufig ein vorangehendes einschlägiges Praktikum empfohlen, um sich mit den praktischen Abläufen vertraut zu machen. Karrierechancen eröffnen sich in der Vorentwicklung und Forschung von Automobilherstellern, Zulieferern, Ingenieurdienstleistern und Softwarefirmen im CAE-Umfeld. Der Beruf verbindet theoretische Wissenschaft mit unmittelbarer Praxisrelevanz und ist zentral für die Zukunftsthemen Leichtbau, Fahrzeugsicherheit und nachhaltige Mobilität.
