Wissenschaftler Statistik und Simulation im Bereich Innenballistik (all genders)

Die Fraunhofer-Gesellschaft ist eine der weltweit führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. 74 Institute entwickeln wegweisende Technologien für unsere Wirtschaft und Gesellschaft – genauer: 30 000 Menschen aus Technik, Wissenschaft, Verwaltung und IT. Sie wissen: Wer zu Fraunhofer kommt, will und kann etwas verändern. Für sich, für uns und die Märkte von heute und morgen.

Das Fraunhofer-Institut für Chemische Technologie ICT zählt zu den etablierten und leistungsstarken Einrichtungen der Fraunhofer-Gesellschaft und verbindet chemische Technologie, Kunststofftechnik, Explosivstofftechnik und Sicherheitsforschung sowie Energie- und Antriebssysteme zu einem modernen, anwendungsorientierten Forschungsprofil. Als verlässlicher Partner für öffentliche Auftraggeber, Behörden und Industrie entwickeln wir innovative Lösungen für anspruchsvolle Fragestellungen in der Sicherheits-, Verteidigungs- sowie Luft- und Raumfahrtindustrie. Unsere Stärke liegt in der Verbindung wissenschaftlicher Exzellenz, technologischer Infrastruktur und unmittelbarer Praxisnähe. Dabei decken wir das gesamte Spektrum von der Grundlagenbewertung bis zum Transfer in reale Anwendungen ab.

Der Bereich Energetische Systeme untersucht hochdynamische Prozesse in Treib- und Explosivstoffen mit dem Ziel, deren Verhalten besser zu verstehen und zuverlässigere Vorhersagen für sicherheitsrelevante Anwendungen zu ermöglichen. In der Gruppe Innenballistik arbeiten Expertinnen und Experten verschiedener Fachrichtungen eng zusammen und verbinden experimentelle, numerische und datengetriebene Methoden zu einem interdisziplinären Forschungsansatz mit hoher praktischer Relevanz. Im Mittelpunkt steht die Untersuchung der Anzündung und des Abbrandes von Treibladungspulvern in Rohrwaffen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung und Anwendung moderner Methoden der Unsicherheitsquantifizierung, Surrogatmodellierung und Modellvalidierung für hochdynamische physikalische Prozesse. Hierbei verbinden wir numerische Simulationen, experimentelle Messdaten und physikalisches Fachwissen, um zuverlässige Bewertungs- und Vorhersagemodelle zu entwickeln. Datengetriebene Verfahren sowie KI-/ML-Methoden setzen wir gezielt ein, um bestehende Modellierungsansätze zu ergänzen und komplexe Zusammenhänge besser abzubilden.