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s/physikalisches model/Physikalisches Modell/gi

Hydrogen Supply Networks / Evolution for Air Transport, Teilvorhaben ILK

Datengetriebene Kanalsanierungsplanung in Deutschland und Israel, Teilprojekt 1 (Deutsch-Israelische Wassertechnologie-Kooperation)

Modelling vegetation dynamics and biomass in semiarid ecosystems (Eastern Africa) using remote sensing multisensor approaches

This pre-study pilot project will be carried out in Kenya and Tanzania and is part of a more extensive remote sensing project (initiated by the European Space Agency, ESA) aiming to develop a monitoring system for the assessment of land cover change of farmlands, rangelands and forest standings (logging, fires, uncontrolled deforestation, new settlements, etc.) at a national regional level. An integrated approach of remote sensing techniques (both through the use of satellite and ground data), physical vegetation models and ground measurements will be adopted. Operatively, the execution will consist of a 6-month period (pre-study) consisting in a ground campaign along a north-south transect, which is almost unknown to the current vegetation cartography. Based on the field results of the pre-study and within an on-going 30 month period (extended study, see Annexed 3), new classification methods and algorithms will be developed for assessment of land use and cover change using ENVISAT-data. An outcoming of this research will be a system capable to monitor and plan the available agricultural food resources for those developing regions.

Reaktionsschnelle Bereitstellung von Gasturbinen-Lösungen für die Energiewende mittels einer neuartigen, generativen KI-Designkette, Teilvorhaben: Generative Modelle für industrielle Komponenten am Beispiel von Turbinenschaufeln

Das Projekt zielt darauf ab, KI-Modelle für die Strukturmechanik von Gasturbinen zu entwickeln, um Entwicklungsprozesse und die Lebensdauerabschätzung von Bauteilen zu optimieren. Der Fokus liegt auf der Beschleunigung von Designzyklen durch die damit ermöglichten schnellen und präzisen Vorhersagen für strukturmechanische Kenngrößen wie Spannung, Dehnung und Verformung. Ferner ist das Ziel, neue Designs für Turbinenbauteile effizient zu generieren und damit die Innovationszyklen im Bereich industrieller Konstruktions- und Fertigungsprozesse zu verkürzen. Ein besonderer Schwerpunkt des Projekts liegt auf der Modellierung des thermomechanischen und hochzyklischen Ermüdungsverhaltens von Turbinenschaufeln, einschließlich der Auswirkungen von Kriech- und Ermüdungseffekten. Traditionelle Methoden wie FEM sind zwar präzise, jedoch rechenintensiv und zeitaufwändig. Das geplante KI-Modell soll diese Berechnungen erheblich beschleunigen. Die Modelle, die in diesem Forschungsvorhaben angestrebt sind, lassen sich als Foundation-Modelle im Bereich der Strukturmechanik für Gasturbinen auffassen. Sie basieren auf umfangreichen Datensätzen und kombinieren Expertenwissen mit physikalischen Modellen. Solche Modelle können auf verschiedene Aufgaben angewendet werden, was sie im Vergleich zu bisherigen, spezialisierten Ansätzen flexibler, effizienter und robuster macht. Neben präzisen Vorhersagen ermöglichen sie auch den Transfer von gelerntem Wissen von einer Aufgabe auf eine andere. Dieser Prozess soll als Blaupause dienen, inwiefern man in spezifischen Bereichen der physikalischen Simulation von Bauteilen, datengetriebene, generative Modelle entwickeln kann, die anschließend dauerhaft im Designprozess eingesetzt werden.

Neuentwicklung und Optimierung von Trocknern fuer die Ziegelindustrie

Die instationaeren Vorgaenge (Temperaturaenderungen) bei der Trocknung keramischer Gueter in grossen Trocknern wie sie beispielsweise in der Ziegelindustrie eingesetzt werden, wurden durch ein mathematisch-physikalisches Modell simuliert. Diese Modellierung konzentrierte sich auf den eigentlichen Tockner. Erfasst wurde hierbei das Verhalten derartiger Kammern in Verbundbauweise ebenso wie der Einfluss der Speicherwirkung des Erdbodens bzw. der Bodenplatten. Die bisher simulierten Trockner waren aus Fertigbauteilen (Blechkonstruktion mit inwaendig angebrachten Isolierungen) hergestellt.

Detection and Attribution des Klimawandels im Hochgebirge anhand der Kryosphäre: Auflösung der Prozessebene

Der menschliche Einfluss auf großräumige Änderungen des Klimas hat in den letzten Jahrzehnten stark zugenommen, sowohl in Atmosphäre, Ozean und Kryosphäre. Die genauen Eigenschaften physikalischer Prozesse und Mechanismen, die den menschlichen Einfluss von großräumigen auf lokale Skalen übertragen, sind allerdings kaum bekannt. Dies bedeutet eine erhebliche Unsicherheit für die Folgen des Klimawandels in der Zukunft. Das Problem der Übertragung betrifft auch den Gletscherrückgang im Hochgebirge, der überdies ein seltener Indikator für den Klimawandel in der mittleren Troposphäre ist. --- Das vorliegende Projekt hat das Ziel, unser Verständnis des Klimawandels in großer Höhe entscheidend zu verbessern. Das Fundament dafür legt eine neuartige und interdisziplinäre Methodik, mit der wir den menschlichen Anteil am Klimawandel in der großräumigen Klimadynamik, der regionalen Zirkulation über den ausgewählten Gebirgen sowie in der atmosphärischen Grenzschicht der dortigen Gletscher quantifizieren können. Die Verknüpfung prozessauflösender, physikalischer Modelle von globaler bis lokaler Skala sowie außergewöhnliche Messungen auf Gletschern in großer Höhe spannen diese Methodik auf. Sie wird letztlich ermöglichen, den menschlichen Anteil präzise zu erklären und die dafür verantwortlichen Mechanismen ausweisen zu können, inklusive der empfindlichsten Zusammenhänge im multiskaligen System ('Achillesfersen'). --- Der Einfluss des Projekts wird sich deutlich über die Glaziologie hinaus erstrecken. Unser Wissen über das globale Klimasystem wird durch den besser verstandenen Aspekt der Verknüpfung zwischen bodennahen Luftschichten und der mittleren Troposphäre profitieren. Auf regionalen und lokalen Skalen helfen die Ergebnisse für die Abschätzung von Klimafolgen, da Gletscheränderungen Wasserreserven und Naturgefahren beeinflussen. Und schließlich werden die Ergebnisse neue Wege für die Klimafolgenforschung allgemein aufzeigen, indem sie eine prozessauflösende und skalenübergreifende Methodik demonstrieren.

Verhalten von Schadstoffen in geologischen Systemen (Boden und Grundwasser)

Ziele: 1. Bestimmung effektiver Transportparameter wie Dispersion und hydraulische Leitfaehigkeit aus kleinskaligeren Modellen. 2. Identifikation charakteristischer Parameter zur Beschreibung von Adsorption und Desorption loeslicher Substanzen am bzw. vom Sediment. 3. Rekonstruktion von Fliesswegen und Transportgroessen aus geophysikalischen Messungen. 4. Analyse der Transportprozesse in Batch- und Saeulenversuchen (im Labor) und im Feldmassstab (Versuchsgelaende mit 72 Grundwassermessstellen). 5. Entwicklung von Softwarepaketen zur Simulation des Verhaltens von Schadstoffen in Grundwasserleitern, die sowohl fuer UNIX Umgebungen als auch fuer die Parallelrechner des Forschungszentrums verfuegbar sind. Auf Grund ihrer komplementaeren Eigenschaften kommen hierbei sowohl 'Finite Elemente (FE)' als auch 'Partide-Tracking' zum Einsatz.

Systematische Untersuchung des Einflusses von Geländestrukturen auf die Dynamik und Turbulenzcharakteristika bodennaher Windströmungen

Neben der thermischen Schichtung bestimmt wesentlich der Turbulenzzustand eine Vielzahl der in der bodennahen Windgrenzschicht ablaufenden Strömungs- und Transportprozesse. Das vom Menschen wahrnehmbare Mikroklima, Windlasten oder z.B. die Windenergiegewinnung werden substanziell von Turbulenzphänomenen im bodennahen Wind beeinflusst. In der durch Orographie, Bebauung und Bewuchs unmittelbar beeinflussten bodennahen Windgrenzschicht ist die Dynamik des Windes hochkomplex und deshalb auch heute noch Gegenstand der Forschung. Turbulenzphänomene im bodennahen Wind können prinzipiell mit Hilfe von Naturmessungen oder mit Hilfe numerischer oder physikalischer Modelle untersucht werden. Die Repräsentativität und Verallgemeinerbarkeit von Naturversuchen zur Turbulenzcharakterisierung wird allerdings durch die begrenzte 'räumliche Auflösung' bzw. Datendichte und die ständig wechselnden, in der Regel nicht vollständig dokumentierbaren Strömungsrandbedingungen limitiert. Die an einem Standort erhobenen Naturdaten können nicht ohne vereinfachende Annahmen verallgemeinert und nur bedingt auf andere orographische Verhältnisse übertragen werden. Auch bei der mathematisch numerischen Modellierung kleinskaliger turbulenter Strömungs- und Transportprozesse wird auf eine Reihe vereinfachender Annahmen zurückgegriffen. Dennoch kann mit Hilfe partiell wirbelauflösender LES-Modelle ein deutlich besserer Einblick in die Dynamik des bodennahen Windes sowie die Wirkung der Turbulenz auf den bodennahen Stoff- und Impulstransport gewonnen werden. Voraussetzung ist, dass die für die entsprechende Modellanwendung ausreichende Güte der Simulationsergebnisse durch eine anwendungsbezogene, systematische und vollständige Modellvalidierung nachgewiesen wird. Im Projekt wird der Einfluss orographischer Strukturen auf die Turbulenzcharakteristik und Dynamik des bodennahen Windes erstmals systematisch mit Hilfe von Laborversuchen im Grenzschichtwindkanal untersucht und analysiert. Die bodennahe Windturbulenz in Raum und Zeit hinreichend auflösende Simulationen werden mit zeitgemäßer Messtechnik untersucht, um systematische Informationen zu turbulenten Impulsflüssen, Druck-Strömungs-Korrelationen und zum turbulenten Stofftransport in Abhängigkeit von der überströmten Orographie zu gewinnen und entsprechende Kausalzusammenhänge abzuleiten. Gleichzeitig werden für die systematische Validierung wirbelauflösender numerischer Modelle geeignete Referenzdatensätze mit bekannter und dokumentierter Datenqualität erzeugt. Das Projekt legt den Grundstein für einen systematischen Datenfundus, der bisher nicht existiert. Die experimentellen Daten werden noch während der Projektumsetzung in aufbereiteter, qualitätsgesicherter und dokumentierter Form potenziellen Nutzern in einer Referenzdatenbank im Internet zur Verfügung gestellt.

Teilchenbasierte Simulation der Staubemission

Ziel dieses Projektes ist es, ein teilchenbasiertes numerisches Modell für die Simulation der Staubemission im Rahmen des äolischen Sandtransports zu entwickeln. Die Quantifizierung dieser Emission ist für die zuverlässige Repräsentation des Staubzykluses in Klimamodellen wesentlich, da die Aufnahme von Staubpartikeln in die Atmosphäre hauptsächlich durch den Beschuss des Sedimentbettes mit Sandpartikeln verursacht wird. Um den vertikalen Fluss emittierter Staubteilchen als Funktion der Boden- und Windbedingungen vorherzusagen, wurden verschiedene empirische Staubparametrisierungsschemata erarbeitet. Die Physik interpartikulärer Wechselwirkungen ist jedoch durch weitgehend unverstandene stochastische Kräfte gekennzeichnet, was die Entwicklung eines zuverlässigen theoretischen Staubemissionsmodells erschwert. Deshalb soll im vorliegenden Projekt ein numerisches Simulationswerkzeug, welches numerische Strömungsmechanik mit einem auf der Diskrete-Elemente-Methode basierenden Modell für granulare Dynamik koppelt, entwickelt werden, um die Trajektorien äolischer Sand- sowie emittierter Staubpartikel zu berechnen. Dabei werden die Trajektorien aller Teilchen in Luft und im Sedimentbett aus der Wirkung der Schwerkraft sowie interpartikulärer bzw. Teilchen-Wind-Wechselwirkungen berechnet, sodass auf die Annahme einer Splash-Funktion verzichtet wird. Zunächst soll ein physikalisches Modell für die interpartikulären Wechselwirkungen --- welche sowohl Kontakt- als auch van-der-Waals-Kräfte einbeziehen --- unter Berücksichtigung deren stochastischer Natur entwickelt werden. Um die Parameter dieses Modells zu bestimmen, werden Windkanalmessungen von Staubemissionsraten aus einem Sedimentbett unter gegebenen Partikelgrößenverteilungen und Windgeschwindigkeiten mit Vorhersagen der Simulationen verglichen. Daraufhin soll die Staubemission unter verschiedenen Verfügbarkeitsbedingungen mobilisierbarer Sedimente untersucht werden. Dies ist wichtig, um ein Parametrisierungsschema für die Staubemission aus schwer erodierbaren Böden (z.B. Böden mit biogener Kruste) aufstellen zu können.

KI-Methoden für Betrieb und Wartung von bifazialen PV-Anlagen

Ziel des Projekts KIMBIF ist die Hochrechnung (Extrapolation) und Prognose (Forecast) der Erzeugungsleistung von Photovoltaik(PV)-Anlagen mit bifazialen PV-Modulen. Durch die Nutzung des auf der Rückseite einfallenden Lichts erreicht einen höheren Ertrag im Vergleich zu monofazialen Modulen. Die Einstrahlungsverhältnisse auf der Rückseite eines Modulfeldes sind jedoch so komplex, dass die Leistung einer solchen PV-Anlage mit rein physikalischen Modellen nicht mit vertretbarem Aufwand und der erforderlichen Genauigkeit aus den aktuellen Betriebsbedingungen abgeschätzt oder vorhergesagt werden kann Im Projekt werden daher datengetriebene Modelle mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI-Modelle) für Monitoring und Einspeisevorhersage von bifazialen PV-Systemen entwickelt und in einem großen, kommerziellen PV-Park zur Anwendung gebracht. Diese generischen Modelle sollen zum einen durch Mehrfachadaption die Extrapolation von einer begrenzten, detailliert vermessenen Referenzeinheit (PV-Modulstrang oder PV-Teilfeld) auf den gesamten PV-Park erlauben und zum anderen auf andere PV-Anlagen übertragbar sein. Dies beinhaltet auch Verfahren zur kontinuierlichen Adaptierung der KI-Modelle mittels Life-long Learning, um eine nahezu unmittelbare Nutzung nach dem Betriebsstart einer PV-Anlage mit einer limitierten Datenbasis sowie eine fortschreitend verbesserte Anpassung der KI-Modelle an das reale Betriebsverhalten zu ermöglichen. Die KI-Modelle werden zur Ermittlung der erwarteten aktuellen Leistungswerte für einen PV-Park, für die Anlagenüberwachung zur Fehlererkennung auf der Ebene der Teileinheiten und für die vorausschauende Wartungsplanung (predictive maintenance) eingesetzt. Des Weiteren wird mit dem Modell ein Leistungsvorhersagesystem (z.B. 24h-Forecast) unter Verwendung von Wetterprognosen für eine optimierte Betriebsführung des PV-Parks erstellt und im Betriebsleitsystem implementiert und erprobt.

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