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Evaluierung des Potentials von Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung von Turbulenzmodellen im Kontext von Turbomaschinenanwendungen

Kämmer, Martin (2020) Evaluierung des Potentials von Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung von Turbulenzmodellen im Kontext von Turbomaschinenanwendungen. Master's, Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt.

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Abstract

Die vorliegende Abschlussarbeit befasst sich mit der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens zur Erweiterung und gegebenenfalls Verbesserung von Turbulenzmodellen im Kontext von Turbomaschinenanwendungen. Der Fokus liegt dabei auf der Untersuchung künstlicher neuronaler Netze für unterschiedliche Techniken der Modellerweiterung, sowie der Analyse deren Potenzials. Es werden verschiedene Ansätze von Typen neuronaler Netzwerke vorgestellt, implementiert und unter Verwendung geeigneter Datensätze trainiert. Daraufhin werden die Modelle der neuronalen Netze auf ein Problem aus dem Bereich der Turbomaschinen angewendet und evaluiert, indem sie innerhalb des Strömungslösers TRACE des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt zur Abbildung der statistischen turbulenten Strömungsgrößen aufgerufen werden. Die Auswertung der Ergebnisse zeigt, dass einer der beiden untersuchten Ansätze durchaus Potential zur Verbesserung von Turbulenzmodellen im Kontext von Turbomaschinenanwendungen besitzt. Auf der Grundlage der Ergebnisse können weiterführende Forschungen bezüglich komplexen und praxisnahen Problemstellungen aufbauen.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/140895/
Document Type:Thesis (Master's)
Title:Evaluierung des Potentials von Methoden des maschinellen Lernens zur Verbesserung von Turbulenzmodellen im Kontext von Turbomaschinenanwendungen
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's ORCID iD
Kämmer, MartinTechnische Hochschule KölnUNSPECIFIED
Date:July 2020
Refereed publication:No
Open Access:No
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Number of Pages:96
Status:Published
Keywords:Machine Learning, Artificial Neural Networks, Turbulence Modelling, Computational Fluid Dynamics
Institution:Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
Department:Abteilung für Numerische Methoden
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Aeronautics
HGF - Program Themes:Clean Propulsion
DLR - Research area:Aeronautics
DLR - Program:L CP - Clean Propulsion
DLR - Research theme (Project):L - Virtual Engine
Location: Köln-Porz
Institutes and Institutions:Institute of Propulsion Technology > Numerical Methodes
Deposited By: Bleh, Alexander
Deposited On:11 Feb 2021 13:53
Last Modified:11 Feb 2021 13:53

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