Description: Das Projekt "Teilvorhaben 1" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Ulm, Institut für Stochastik durchgeführt. Das Ziel des Verbundprojektes DASEA-4-SOFC der Universität Ulm (UU) und des Karlsruher Institutes für Technologie (KIT) ist, gemeinsam mit den Verbundpartnern der Robert Bosch GmbH (BOSCH) und TinniT Technologies GmbH (TINNIT) einen kompletten Workflow zur virtuellen Strukturoptimierung von SOFC-Elektroden zu etablieren, wobei stochastische und numerische Modellierungs- und Simulationsmethoden mit KI-Techniken des maschinellen Lernens kombiniert werden. Hierbei stellt die Generierung digitaler Zwillinge zur Reduzierung des experimentellen Aufwands einen wichtigen Aspekt des Verbundprojekts dar. Für diesen Workflow werden im Projekt insbesondere mathematische Methoden für die datengetriebene Struktur-Eigenschafts-Analyse und das virtuelle Mikrostrukturdesign von SOFC-Elektroden weiterentwickelt, um eine effiziente Optimierung mikrostruktureller Kenngrößen im Hinblick auf Performanzsteigerung sowie Lebensdauererhöhung zu ermöglichen. Für das Teilprojekt der UU bedeutet das, dass Methoden zur stochastischen 3D Mikrostrukturmodellierung von SOFC-Elektroden entwickelt werden, die mit von BOSCH zur Verfügung gestellte 3D Bilddaten kalibriert werden. Diese Modelle erlauben die Generierung virtueller, aber dennoch realistischer Mikrostrukturen, die wiederum als Input für die Simulation effektiver Eigenschaften im Teilprojekt des KIT genutzt werden. Auf dieser Basis streben beide Teilprojekte in enger Kooperation miteinander eine effiziente Struktur-Eigenschaftsanalyse mittels Modellierung und Simulation an. Um diese Analyse noch effizienter zu gestalten, entwickelt das Teilprojekt der UU Methoden zur Kalibrierung des 3D Mikrostrukturmodells auf der Basis von 2D Bilddaten, deren Erhebung wesentlich schneller und kostengünstiger möglich ist. Insgesamt werden im Projekt neue mathematische Methoden für die Mikrostrukturoptimierung von SOFC-Elektroden entwickelt, die von unmittelbarer Relevanz für die am Projekt beteiligten Anwendungspartner sind.
SupportProgram
Origin: /Bund/UBA/UFORDAT
Tags: Ulm ? Kalibrierung ? Bilddaten ? Künstliche Intelligenz ? Simulationsmodell ? Stochastik ? Modellierung ? Digitaler Zwilling ? Mathematische Methode ?
Region: Baden-Württemberg
Bounding boxes: 9° .. 9° x 48.5° .. 48.5°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Time ranges: 2022-11-01 - 2025-10-31
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