Doctoral Researcher / Master's Thesis Worker - VIcTOR - Virtual Torque Sensing for Maritime Powertrains

Aalto-yliopistossa tiede ja taide kohtaavat tekniikan ja talouden. Rakennamme kestävää tulevaisuutta innostamalla huomisen muutoksentekijöitä ja luomalla uusia ratkaisuja suuriin maailmanlaajuisiin haasteisiin. Yhteisöömme kuuluu 13 000 opiskelijaa, 400 professoria ja lähes 4 500 muuta työntekijää, jotka toimivat eloisalla kampuksellamme Espoossa, Suomen pääkaupunkiseudulla. Edistämme aktiivisesti yhteisömme monimuotoisuutta ja osallisuutta. Siksi kannustamme lämpimästi päteviä hakijoita kaikista taustoista liittymään yhteisöömme.

Insinööritieteiden korkeakoulu edistää tiedettä ja innovaatioita teollisuuden ja rakennetun ympäristön teknologioissa. Koulutamme uuden sukupolven asiantuntijoita, jotka yhdistävät vahvan teknisen osaamisen syvälliseen ymmärrykseen kestävän kehityksen merkityksestä yhteiskuntien muovaamisessa.

Tutkimuksemme keskittyy kestävään rakennettuun ympäristöön, mekaniikkaan ja materiaaleihin, monialaiseen energiatekniikkaan sekä teknisten järjestelmien suunnitteluun ja toteutukseen. Korkeakoulumme vahvuus on tiivis yhteistyö sidosryhmien kanssa tutkimuksessa ja koulutuksessa. Korkeakoulusta valmistuu vuosittain noin 45 tohtoria ja 350 diplomi-insinööriä. Henkilöstöömme kuuluu 700 työntekijää, joista 70 on professoreita. Lisätietoja: eng.aalto.fi.

Aalto-yliopiston konetekniikan laitoksen pyörivien koneiden laboratorio ARotor etsii yhteistyössä teollisuuskumppanimme Wärtsilän kanssa

VIcTOR - Virtuaalinen vääntömomentin mittaus laivojen voimansiirrossa

Hankkeen kuvaus

Laivan voimansiirron vääntömomentin ja vääntövärähtelyvasteen tunteminen on tärkeää päästövaatimukset täyttävän säädön kannalta. Vääntömomenttia ja vääntövärähtelyvastetta mitataan tavallisesti venymäliuskoilla, erillisillä vääntömomenttiantureilla tai muilla voimansiirtoon asennettavilla mittalaitteilla. Vääntövärähtelyvaste voidaan myös laskea, jos voimansiirtoon vaikuttavat ulkoiset vääntökuormitukset tunnetaan, mutta niitä mitataan harvoin laivojen voimansiirrossa. Suurten laivavoimansiirtojen instrumentointi on myös kallista, eikä mittaustietoa useinkaan ole riittävästi koko vääntövärähtelyvasteen määrittämiseen pelkästään perinteisin menetelmin.

Tuntemattomia ulkoisia kuormituksia ja vääntövärähtelyvastetta voidaan sen sijaan estimoida esimerkiksi konveksin optimoinnin tai Kalman-suodatuksen avulla. Nämä vääntömomentin estimointimenetelmät antavat huomattavasti enemmän vapautta anturien sijoitteluun ja vähentävät koko voimansiirron vääntövärähtelyvasteen määrittämiseen tarvittavien anturien määrää.

Hankkeen tavoitteena on kehittää vääntömomentin estimointimenetelmä, joka määrittää tuntemattoman syöttövääntömomentin ja koko vääntövärähtelyvasteen käyttämällä vain enkooderimittauksia (nopeus, asema) sekä valittuja saatavilla olevia mittauksia käyttävästä polttomoottorista (esim. sylinteripaine) tai käytettävästä sähkögeneraattorista (esim. sähkömagneettinen vääntömomentti). Näin kallista erillistä vääntömomenttianturia ei tarvita.

Työssä tutkitaan kahta toisiaan täydentävää lähestymistapaa. Ensimmäinen on konveksiin optimointiin perustuva vääntömomentin estimointi, johon voidaan joustavasti sisällyttää rajoitteita sekä estimoitujen suureiden fysikaalisen johdonmukaisuuden varmistamiseksi että halutun rakenteen asettamiseksi tuloksille. Toinen on fysiikkainformoitu koneoppiminen, jossa käytettävissä oleva historiadata yhdistetään järjestelmän tunnettuun dynamiikkaan, joka toimii datapohjaisen oppimisen regularisoijana. Näin järjestelmän epälineaarinen dynamiikka voidaan oppia epäsuorasti pienemmällä opetusdatamäärällä kuin perinteisillä datapohjaisilla menetelmillä esimerkiksi potkurin aiheuttaman ulkoisen vääntöherätteen estimoimiseksi.

Jotta erillistä momentinmittausta ei lopulta tarvittaisi, estimointimenetelmä on integroitava moottorin sulautettuun ohjausjärjestelmään. Työssä käytetään alan vakiintuneita työkaluja, kuten Matlab Simulinkiä, olemassa oleviin ohjausjärjestelmiin liittämiseen ja SIL/MIL-simulointiin. Kehitettävän algoritmin on toimittava tehokkaasti sulautetun järjestelmän suorittimen kapasiteetin rajoissa.

Hanke toteutetaan yhteistyössä Wärtsilän kanssa. Wärtsilä toimittaa voimansiirron lähtötiedot ja käytönaikaiset vääntödynamiikan mittaukset mallin todentamiseen sekä tarjoaa pääsyn fyysiseen laivavoimansiirtoon kehitetyn estimointimenetelmän validoimiseksi. Työsuhde on Aalto-yliopistolla, mutta tutkimusta tehdään sekä Aallon kampuksella että Wärtsilän Vaasan STH-laboratoriossa, jotta väitöstyölle saadaan paras mahdollinen kokeellinen ja menetelmällinen tuki. 

Tutkimuksen painopisteet

• Vääntömomentin estimointialgoritmin tarkkuus- ja toimintavaatimusten määrittely

• Voimansiirron vääntövärähtelymallin rakentaminen ja todentaminen Wärtsilän toimittamien tietojen pohjalta sekä lopullisen testiympäristön toteuttaminen Simulinkissä

• Konveksiin optimointiin ja/tai fysiikkainformoituun syväoppimiseen perustuvien vääntömomentin estimointimenetelmien kehittäminen

• Vääntömomentin estimointimenetelmän tutkiminen ensin simuloiduilla mittauksilla ja skenaarioilla ja sen jälkeen todentaminen Wärtsilän fyysisen voimansiirron mittauksilla

• Vääntömomentin estimointimallin testaus ja jatkokehitys toteutettavaksi sulautetussa ympäristössä, jonka laskentakapasiteetti on rajallinen

Toivomamme osaaminen

Huomaathan, että seuraavat katsotaan eduksi, eivätkä ne ole ehdottomia vaatimuksia:

• Tausta konetekniikassa, säätötekniikassa, sovelletussa matematiikassa, sähkötekniikassa tai vastaavilla aloilla

• Vääntövärähtelyn, roottoridynamiikan tai voimansiirron dynamiikan tuntemus

• Kokemus tilaestimointi- tai optimointimenetelmistä (esim. Kalman-suodatus, konveksi optimointi)

• Kiinnostus koneoppimiseen tai kokemus siitä, erityisesti fysiikkainformoidusta tai fysiikan rajoitteita hyödyntävästä oppimisesta

• Ohjelmointi- ja mallinnustaidot (Matlab/Simulink, Python, C tai muut sulautettujen järjestelmien ohjelmointikielet)

• Kiinnostus sulautettuihin järjestelmiin ja säätötekniikkaan sekä teollisen mittausdatan käsittelyyn

Yleiset kelpoisuusehdot

• Ylempi tai alempi korkeakoulututkinto konetekniikasta tai muulta soveltuvalta alalta

• Erinomainen kirjallinen ja suullinen englannin kielen taito

• Suomen kielen taito katsotaan eduksi

• Hakijoiden on voitava työskennellä kokoaikaisesti ja tohtoriopintoihin hakevien täytettävä Aalto-yliopiston insinööritieteiden tohtoriohjelman viralliset kelpoisuusehdot kuuden kuukauden koeajan aikana: aalto.fi/en/study-options/aalto-doctoral-programme-in-engineering

Tarjoamme

• Palkka diplomityövaiheessa: 2622 €/kk (brutto), kokoaikainen työ, enintään 6 kuukautta, työsuhde Wärtsilässä. Tämä vaihtoehto on mahdollinen vain Aalto-yliopiston maisterivaiheen opiskelijalle

• Valmistumisen jälkeen väitöskirjatutkijan aloituspalkka: 3143 €/kk (brutto)

• Vuotuinen työaika: 1612 tuntia

• Työsuhteeseen sisältyy työterveyshuolto; Suomessa on kattava sosiaaliturvajärjestelmä

• Ensimmäinen väitöskirjatutkijan työsopimus: 2 vuotta, minkä jälkeen tehdään väliarviointi ja sopimusta voidaan jatkaa yhteensä enintään 4 vuoteen

• Tiivis yhteistyö Wärtsilän kanssa (pääsy moottoreihin, koelaitteistoihin ja käyttödataan sekä yhteistyö alan asiantuntijoiden kanssa)

• Kansainvälinen ja monitieteinen tutkimusympäristö erinomaisine tutkimusvalmiuksineen

Oletko valmis hakemaan?

Jos haluat liittyä yhteisöömme, lähetä hakemuksesi rekrytointijärjestelmämme kautta viimeistään 11.11.2026 klo 23.59Suomen aikaa (UTC +2).

Huomioithan: Aalto-yliopiston työntekijöiden ja vierailijoiden tulee hakea tehtävää sisäisen Workday-henkilöstöjärjestelmämme kautta (Internal Jobs) nykyisellä Workday-käyttäjätunnuksellaan, ei ulkoisen avoimien työpaikkojen sivuston kautta. Aalto-yliopiston opiskelijoiden ja vierailijoiden tulee hakea ulkoisina hakijoina henkilökohtaisella sähköpostiosoitteella (ei aalto.fi-osoitteella).

Tehtävä täytetään heti sopivan hakijan löydyttyä.

Hakemusasiakirjat (kaikki englanniksi, yhtenä PDF-tiedostona)

• Motivaatiokirje, jossa on yhteystiedot ja toivottu aloituspäivä (enintään 1 sivu)

• Ansioluettelo, joka sisältää akateemiset ansiot (enintään 3 sivua) sekä kahden suosittelijan yhteystiedot

• Kopio viimeisimmästä opinnäytteestä (kandidaatintyö tai maisterivaiheen opinnäyte)

• Tutkintotodistus tai -todistukset ja opintosuoritusote sekä selvitys arvosteluasteikosta

Lisätietoja

Apulaisprofessori Raine Viitala (raine.viitala@aalto.fi)

Rekrytointijärjestelmää koskevissa kysymyksissä ota yhteyttä: hr-eng@aalto.fi

Lisätietoja Aallossa työskentelystä: aalto.fi/en/careers-at-aalto

Virtuaalinen kampuskierros: virtualtour.aalto.fi