Projecten

In dit onderzoeksproject willen we nieuwe manieren ontwikkelen om fysieke systemen te begrijpen bestaande uit vele op elkaar inwerkende bestanddelen met behulp van technieken die zijn ontwikkeld op het gebied van de machine aan het leren. Een veelgebruikt gebruik van machine learning-modellen is om afbeeldingen van verschillende objecten in te delen categorieën. Evenzo kunnen machine-leermethoden worden gebruikt om verborgen verbindingen te ...

Het doel van deze thesis is de haalbaarheidsstudie van black-box data gedreven voorspellende modellen voor werkelijke complexe systemen. Vele werkelijke systemen en netwerken zijn kritiek afhankelijk van voorspellingen van hoge kwaliteit, zoals bv. weer en klimaat, ecologische systemen, financiële systemen, verkeerssystemen, elektriciteitsnet enzovoort. Vaak wordt hiervoor een fysisch white-box model gebruikt. De uitdaging in deze ...

Het berekenen van nauwkeurige reactiesnelheden in complexe omgevingen is uitdagend omdat de kinetische constanten exponentieel afhankelijk zijn van de activeringsenthalpie en de rol van entropie. Voor chemisch accurate enthalpieën zijn geavanceerde elektronische structuurmethoden nodig, terwijl dynamische methoden zoals ‘transition interface sampling’ (TIS) nodig zijn voor entropieën. Het combineren van beide was tot nog toe onmogelijk ...

Het wiskundig modelleren van complexe dynamische systemen leidt op een natuurlijke wijze tot een ontbinding in eenvoudigere deelsystemen. Tegelijkertijd is de transmissie van signalen tussen deelsystemen meestal niet ogenblikkelijk, en kan deze door vertraagde termen gemodelleerd worden. Deze werkwijze geeft aanleiding tot modellen in termen van differentiaal-algebraïsche vergelijkingen met vertragingen (DAVV’en). Het eerste deel ...

Het hoofddoel van AVID is de ontwikkeling van effeciënte en accurate methodologieën, modellen en tools voor de analyse van complexe vibro-akoestische systemen die de gedetailleerde fysica behouden en ze inbouwen in een nieuwe generatie van modelgebaseerde ingenieursdisciplines. Op deze manier kan een robuuste link gemaakt worden tussen modellen en experimenteel geobserveerd gedrag, wat toelaat steeds accuratere, digitale voorstellingen van ...