@incollection{LattnerGellerKluck2022, author = {Lattner, Yannick and Geller, Marius and Kluck, Norbert}, title = {Generierung und Parametrisierung von Radialverdichterkennlinien auf Basis neuronaler Netze}, series = {NAFEMS DACH Regionalkonferenz - Conference Proceedings}, volume = {2022}, isbn = {978-1-910643-86-0}, pages = {287 -- 292}, year = {2022}, abstract = {Die Optimierung von Radialverdichtern in Hinblick auf Ressourceneffizienz nimmt heutzutage einen immer gr{\"o}ßeren Stellenwert ein. Die kennlinien- und auch kennfeldbasierte Optimierung l{\"o}st dabei die betriebspunktbasierte Optimierung von Radialverdichterlaufr{\"a}dern immer mehr ab. Moderne komplexe numerische Simulationstools zur Str{\"o}mungsanalyse und Softwaretools aus dem Bereich der Optimierung auf Basis von Design-of-Experiments (DoE) werden in immer gr{\"o}ßerem Maße in den Prozess eingebunden. Die sich in den letzten Jahren weiterentwickelte Hardware erlaubt zus{\"a}tzlich immer komplexere Rechenmodelle in immer k{\"u}rzerer Zeit zu bearbeiten. Die vorliegende Arbeit befasst sich genau mit diesem Thema. Ausgangspunkt des Optimierungsprozesses sind eine Vielzahl von zuf{\"a}llig generierten Maschinendesigns, die unter Einhaltung von str{\"o}mungsabh{\"a}ngigen und maschinenabh{\"a}ngigen Kennzahlen automatisch erstellt wurden. Die im weiteren Prozessablauf gestalteten Simulationen der einzelnen Designs, die aufgrund der Bauweise und der Struktur ihrer Kennfelder grob unterschiedliche Konvergenzen und Abbruchkriterien (Pump- und Schluckgrenze) aufweisen, sind durch speziell implementierte physikbasierte Indikatoren ausfallsicher handhabbar. Die detaillierten, aber unterschiedlichen Kennlinien des Wirkungsgrades und des Druckverh{\"a}ltnisses in Abh{\"a}ngigkeit vom Massenstrom der einzelnen Simulationen sind zur weiteren Verwendung in der Optimierungsphase mithilfe von neuronalen Netzen trainiert worden. Der Aufbau des Metamodells zur eigentlichen Optimierung ist gekennzeichnet durch die Reduktion der vorhandenen Parameter unter Verwendung von B{\´e}zier-Splines, was in der vorliegenden Arbeit zu einer Reduzierung auf insgesamt lediglich 13 Parameter f{\"u}r beide betrachteten Kennlinien und ihre signifikanten Punkte f{\"u}hrt. In der nachfolgenden Optimierung kann das Metamodell zur Identifikation eines Designs mit anwenderspezifischen Zielen und Randbedingungen f{\"u}r Kennlinienbreite, Druckverh{\"a}ltnisbereich und Wirkungsgrad genutzt werden. F{\"u}r dieses Optimal-Design kann anschließend ohne weitere Simulationen die Kennlinie mit B{\´e}zier-Splines approximiert werden. Der Anwender ist somit in der Lage, bei der Optimierung von Radialverdichtern sowohl den Betriebspunkt als auch die Kennliniencharakteristika wie Pump- und Schluckgrenze sowie Druckverh{\"a}ltnisse jenseits des Betriebspunktes zu erfassen und so zus{\"a}tzliche Designevaluationen und Iterationsschleifen zu vermeiden.}, language = {de} } @article{KremerKhaniAppeletal.2022, author = {Kremer, Robert and Khani, Somayeh and Appel, Tamara and Palkowski, Heinz and Foadian, Farzad}, title = {Selective laser melting of CuSn10: simulation of mechanical properties, microstructure, and residual stresses}, series = {Materials}, volume = {15 (2022)}, number = {11}, issn = {1996-1944}, pages = {1 -- 13}, year = {2022}, language = {en} } @article{Guias2022, author = {Guias, Flavius}, title = {On efficacy and effectiveness of vaccines}, series = {Spora : a journal of biomathematics}, volume = {8 (2022)}, issn = {2473-5493}, pages = {56 -- 60}, year = {2022}, language = {en} } @article{Guias2020, author = {Guias, Flavius}, title = {Effects of the reproduction number in a SEIIRD model describing the time evolution of COVID-19 at country level}, series = {WSEAS Transactions on Computer Research}, volume = {19 (2020)}, issn = {1991-8755}, pages = {292 -- 297}, year = {2020}, language = {en} } @incollection{Weidauer2020, author = {Weidauer, Sabine}, title = {Auswertung zus{\"a}tzlicher Mathematikangebote f{\"u}r Studierende des Fachbereichs Maschinenbau im Rahmen des mehrj{\"a}hrigen Projekts "Qualit{\"a}t in der Lehre"}, series = {Proceedings 16. Workshop Mathematik in Ingenieurwissenschaftlichen Studieng{\"a}ngen : Dortmund, Mai 2020 / Hochschule Wismar, Gottlob Frege Centre}, publisher = {Hochschule Wismar}, address = {Wismar}, pages = {42 -- 47}, year = {2020}, language = {de} } @article{Guias2020, author = {Guias, Flavius}, title = {Numerical simulation of a modified SIR model fitting statistical data for COVID-19}, series = {WSEAS Transactions on Computer Research}, volume = {8 (2020)}, issn = {1991-8755}, pages = {115 -- 125}, year = {2020}, language = {en} } @article{BongertW{\"u}stStrauchetal.2020, author = {Bongert, Markus and W{\"u}st, Jan and Strauch, Justus and Buchwald, Dirk}, title = {Proof of concept for ozone-based disinfection of heater cooler units}, series = {Current directions in biomedical engineering}, volume = {6 (2020)}, number = {3}, issn = {2364-5504}, year = {2020}, language = {en} } @article{W{\"u}stBongertGelleretal.2019, author = {W{\"u}st, Jan and Bongert, Markus and Geller, Marius and Strauch, Justus and Buchwald, Dirk}, title = {In-silico-Studie der Einfl{\"u}sse der kontundierenden Geometrie auf die Blutstr{\"o}mung hinter einer Schlauchklemme}, series = {Kardiotechnik}, volume = {28 (2019)}, number = {Supplement 01}, issn = {0941-2670}, pages = {9 -- 9}, year = {2019}, language = {de} } @incollection{SchemmannGellerKluck2017, author = {Schemmann, Christoph and Geller, Marius and Kluck, Norbert}, title = {Identification of loss model parameters for highly loaded centrifugal impellers}, series = {Proceedings : 15th International Probabilistic Workshop \& 10th Dresdner Probabilistic Workshop, 27th-29th September 2017, Dresden, Germany}, publisher = {TUDpress}, address = {Dresden}, year = {2017}, language = {en} } @book{Ney2018, author = {Ney, Andreas}, title = {Wasser- und Windm{\"u}hlen in Westfalen und angrenzenden Regionen im Mittelalter nach urkundlichen Quellen}, publisher = {Verlag Moritz Sch{\"a}fer}, address = {Detmold}, isbn = {978-3-87696-160-6}, pages = {288}, year = {2018}, language = {de} }