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Anwendbarkeit von Machine Learning in der Unsicherheitsquantifizierung von Turbulenzmodellen

Kucharczyk, Karsten (2022) Anwendbarkeit von Machine Learning in der Unsicherheitsquantifizierung von Turbulenzmodellen. Masterarbeit, Universität zu Köln.

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28MB

Kurzfassung

Ziel dieser Arbeit ist die Anwendung und Diskussion von Machine-Learning-Methoden in der Unsicherheitsquantifizierung von Turbulenzmodellen. Hierbei untersuchen wir die klassische und datengetriebene Perturbationsmethode. Diese Methoden sollen die Unsicherheiten bezüglich der Form eines modellierten Reynolds-Spannungstensors messen. Anhand von abgelösten zweidimensionalen Strömungen testen wir die Generalisierungseigenschaften der genutzten Machine-Learning-Modelle und untersuchen, inwiefern die klassische Perturbationsmethode mithilfe von Machine-Learning-Methoden verbessert werden kann.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/187751/
Dokumentart:Hochschulschrift (Masterarbeit)
Titel:Anwendbarkeit von Machine Learning in der Unsicherheitsquantifizierung von Turbulenzmodellen
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Kucharczyk, Karstenkarsten.kuchar (at) gmail.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1 August 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Seitenanzahl:85
Status:veröffentlicht
Stichwörter:CFD, RANS, Turbulenzmodellierung, Unsicherheitsquantifizierung, Machine Learning
Institution:Universität zu Köln
Abteilung:Department Mathematik/Informatik
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Umweltschonender Antrieb
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L CP - Umweltschonender Antrieb
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Virtuelles Triebwerk
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Antriebstechnik > Numerische Methoden
Hinterlegt von: Matha, Marcel
Hinterlegt am:15 Aug 2022 15:36
Letzte Änderung:15 Aug 2022 15:36

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