< Terug naar vorige pagina
Project
Parametrische Hybride AI-gebaseerde Niet-lineaire Thermomechanische Gereduceerde Modelleringstechnieken
Niet-lineaire thermomechanische modellen worden typisch gecreëerd door verschillende commerciële, domein-specifieke oplossingsmethodes te combineren. Hierdoor zijn deze modellen vaak te complex om door te rekenen, wat hun bruikbaarheid in een ontwerp optimalisatie context beperkt. Dit doctoraat wil daarom niet-invasieve, Parametrische Hybride AI-gebaseerde Niet-lineaire Thermomechanische Gereduceerde Modelleringstechnieken (PHANTOM) ontwikkelen, gebruik makende van fysisch-gebaseerde artificiële intelligentie (d.i. scientific machine learning), om zo het gebruik van niet-lineaire thermomechanische modellen in bijv. een ontwerp optimalisatie- en conditie bewakingscontext mogelijk te maken.
Datum:1 jan 2022 → Heden
Trefwoorden:Model Order Reduction, Parametric Model Order Reduction, Nonlinear Model Order Reduction, Reduced Order Models, Machine Learning, Scientific Machine Learning, Data Driven, Thermomechanics, Thermomechanical Systems, Turbomachinery Modeling
Disciplines:Computer aided engineering, simulatie en design, Numerieke modellering en design, Systeemtheorie, -modellering en -identificatie, Modellering en simulatie, Warmteoverdracht
Project type:PhD project