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Deep Learing Inversion of a Raytracer for Heliostat Surface Prediction

Lewen, Jan und Pargmann, Max und Maldonado Quinto, Daniel und Pitz-Paal, Robert (2023) Deep Learing Inversion of a Raytracer for Heliostat Surface Prediction. SolarPaces 2023, 2023-10-11 - 2023-10-14, Sydney, Australien. (eingereichter Beitrag)

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Kurzfassung

We trained an inverse deep learining raytracing model, that is capable of predicting heliostat surfaces from flux densities. We have presented results that prove the capability of the model on simulative data.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/199103/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Deep Learing Inversion of a Raytracer for Heliostat Surface Prediction
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Lewen, Janjan.lewen (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pargmann, MaxMax.Pargmann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Maldonado Quinto, DanielDaniel.MaldonadoQuinto (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2929-8667146767890
Pitz-Paal, RobertRobert.Pitz-Paal (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3542-3391NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:13 Oktober 2023
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:eingereichter Beitrag
Stichwörter:deep learning, heliostat surfaces, deflectometry
Veranstaltungstitel:SolarPaces 2023
Veranstaltungsort:Sydney, Australien
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:11 Oktober 2023
Veranstaltungsende:14 Oktober 2023
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Materialien und Technologien für die Energiewende
HGF - Programmthema:Thermische Hochtemperaturtechnologien
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SW - Solar- und Windenergie
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Intelligenter Betrieb
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Solarforschung
Institut für Solarforschung > Solare Kraftwerktechnik
Hinterlegt von: Lewen, Jan
Hinterlegt am:16 Nov 2023 10:37
Letzte Änderung:14 Nov 2024 13:06

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