Konvektion

Ziel dieses Projektes ist es, ein effizientes Methodenframework zu erstellen, das es ermöglicht, neue Trackingprobleme flexibel zu integrieren und zuverlässig zu lösen. Hierbei werden modellgetriebene, potentiell diskrete Optimierungsprobleme mit tiefen neuronalen Netzen integriert, so dass die Stärken der beiden Ansätze genutzt werden können. Insbesondere führt die Integration  modellgetriebenen Wissens dazu, dass das geplante Framework sehr dateneffizient arbeiten kann. Zugleich werden erlernte Netze daraufhin optimiert, konsistente Lösungen trotz Unsicherheit und Messungenauigkeit vorherzusagen.

Fördermittelgeber:

Bundesministerium für Bildung und Forschung

Partner:

Universität Mannheim (Prof. Keuper), Universität Siegen (Prof. Ihrke; Prof. Cristinziani), Heinrich Heine Universität Düsseldorf (Prof. Swoboda)

Bearbeiter:      

Prof. Dr.-Ing. Christian Cierpka (Projektleiter)

M. Sc. Sebastian Sachs (Projektbearbeiter)

Aktuelle Publikationen:

M. Ratz, S. Sachs, J. König, C. Cierpka (2023) A deep neural network architecture for reliable 3D position and size determination of Lagrangian particle tracking using a single camera, Measurement Science and Technology 34, 105203, DOI: 10.1088/1361-6501/ace070, open access

S. Sachs, M. Ratz, P. Mäder, J. König, C. Cierpka (2023) Particle detection and size recognition based on defocused particle images: a comparison of a deterministic algorithm and a deep neural network, Experiments in Fluids 64, 21, DOI: 10.1007/s00348-023-03574-2, open access

The application of machine learning (ML) techniques in the analysis of experimental measurements and numerical simulations of turbulence opens unique possibilities to analyse complex and comprehensive data sets by new physical criteria and thus to gather a deeper understanding of the fundamental transport processes in such flows. Our project aims at new effective modeling strategies of turbulent superstructures in extended turbulent convection flows – gradually evolving large-scale patterns – by means of machine learning techniques. We want to accelerate the analysis in optical flow measurements, develop low-dimensional reduced models that can predict the coarse-scale dynamics, and extend the mathematical foundations of ML applications to obtain a more efficient prediction of these processes.

Funding:

Carl Zeiss Foundation

Partner:

Group Fluid Mechanics

Group Optimization Based Control

Group Software Engineering for Safety-Critical Systems

Bearbeiter:      

Prof. Dr.-Ing. Christian Cierpka (Projektleiter)

Aktuelle Publikationen:

M. Sharifi Gahzijahani, C. Cierpka (2025) On the spatial prediction of the turbulent flow behind an array of cylinders via echo state networks, Engineering Appl. of Artificial Intelligence 144, 110079, DOI: 10.1016/j.engappai.2025.110079

M. Sharifi Gahzijahani, C. Cierpka (2024) Echo state networks for modeling turbulent convection, Scientific Reports 14, 29894, DOI: 10.1038/s41598-024-79756-7, open access

T. Käufer, C. Cierpka (2024) Volumetric Lagrangian temperature and velocity measurements with thermochromic liquid crystals, Measurements Science and Technology 35, 035301, DOI: 10.1088/1361-6501/ad16d1, open access

M. Sharifi Gahzijahani, F. Heyder, J. Schumacher, C. Cierpka (2023) Spatial prediction of the turbulent flow behind unsteady von Kármán vortex street using Echo State Networks, Physics of Fluids 35, 115141, DOI: 10.1063/5.0172722, open access

Das Ziel der Raum- und Fahrgastkabinenklimatisierung ist es, den Insassen behaglich temperierte Innenräume mit effizienten Energieeinsatz zu bieten. Zur Charakterisierung des Innenraumklimas sind Strömungsgeschwindigkeit und Temperatur der Raumluft von großer Bedeutung. Luftströmungen in geschlossenen Räumen (Büros, Hörsäle, Konzerthallen, Fahrzeug- und Flugzeugkabinen) werden vorwiegend durch die gemischte Konvektion geprägt, welches durch komplexe Klimaanlagen verwirklicht wird. Der Stoff- und Energietransport wird dabei durch Temperaturunterschied und Zuluftgeschwindigkeit als Randbedingungen charakterisiert. Gemischte Konvektion (kurz Mischkonvektion) kann deshalb als räumliche und zeitliche Überlagerung von natürlicher und erzwungener Konvektion verstanden werden. Obwohl in der Regel hochturbulent, ordnet sich das Geschwindigkeits- und Temperaturfeld in großskaligen kohärenten Strukturen, den sogenannten Zirkulationsströmungen (LSC = large scale circulation). Diese charakterisieren maßgeblich den Stoff- und Energietransport, welcher wiederum für die Bewertung der Raumluftqualität entscheidend ist. Es konnte in Experimenten gezeigt werden, daß diese LSC sprungartige Übergänge mit scharfen Grenzen aufweisen. Die Strukturen dieser großskaligen Zirkulationsströmungen sind stark von Rayleigh-Zahl (Ra), Reynolds-Zahl (Re) und Archimedes-Zahl (Ar) abhängig. Bisherige experimentelle Untersuchungen belegen scharfe diskontinuierliche Strukturübergänge bei Variation der Kennzahlen, was Vorhersagen der Raumluftqualität verhindert. Etablierte Modelle dazu berücksichtigen diesen Aspekt bisher nur bedingt oder überhaupt nicht. Im Forschungsvorhaben sollen diese Strukturübergänge in einem weiten Ra- und Re-Bereich experimentell untersucht werden. Die Geometrie des bereits erfolgreich eingesetzten transparenten Modellraums ist der einer Passagierkabine nachempfunden. Die Strukturen sollen mit Stereo-Particel-Image-Velocimetry (SPIV), mit Thermistorsensoren und Laser-Induced-Fluorescence (LIF) untersucht werden. Die Kennzahlvariation im Bereich realer Raumluftströmungen mit Hilfe des Modellraumes soll in der SCALEX-Anlage (Scaled Convective Airflow Laboratory EXperiment) unter Einhaltung von Ra, Re und Ar mit Luft und Schwefelhexafluorit mit Arbeitsdrücken zwischen 1 bar und 10 bar erreicht werden. Mit dieser weltweit einzigartigen Versuchsanlage lassen sich Strukturübergänge hinsichtlich deren Multistabilität über einen weiten Kennzahlen-Bereich mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung untersuchen. Ferner soll überprüft werden, ob sich die Multistabilität durch Aufprägen von Störungen im Zuluftsystem gezielt unterdrücken lässt. Ziel des Forschungsvorhabens ist eine umfassende experimentelle Beschreibung der Strukturbildung in Raumluftströmungen als Grundlage für Vorhersagealgorithmen und numerische Simulationen. Zusätzlich soll ein Beitrag zu einer aktiven Kontrolle der Strukturbildung geleistet werden.

Fördermittelgeber: DFG

Partner:

RWTH Aachen, Prof. Dirk Müller, Lehrstuhl für Gebäude- und Raumklimatechnik

TU Ilmenau, Prof. Jörg Schumacher, Institut für Thermo- und Fluiddynamik

Bearbeiter:      

• Dr. rer. nat. Christian Resagk (Projektleiter)
• Martin Herzberg

Aktuelle Publikationen:

Das Ziel des beantragten Forschungsprojektes ist es den Einfluss der turbulenten Superstrukturen auf den Wärme- und

Das Ziel des beantragten Forschungsprojektes ist es den Einfluss der turbulenten Superstrukturen auf den Wärme- und Impulstransport in Rayleigh-Bénard Strömungen mit großen Aspektverhältnissen (laterale Ausdehnung zu Zellhöhe Γ = 25, 20 und 10) zu untersuchen. In diesen flachen Zellen entstehen Strukturen mit lateralen Ausdehnung vom 2 bis 3fachen der Höhe, welche sich in der Zeit sehr langsam entwickeln. Um diese Entwicklung verstehen zu können, sind Beobachtungen über lange Zeiträume notwendig. Für das beantragte Projekt wurde eine Rayleigh-Bénard-Zelle mit einer transparenten Kühlplatte entwickelt mit der die Strömung mittels optischer Methoden für Rayleighzahlen im Bereich von 5×105 bis 108 vermessen werden können. Um simultan das Geschwindigkeits- und Temperaturfeld erfassen zu können, werden thermochrome Flüssigkristalle als Tracerpartikel verwendet. Die Geschwindigkeit wird dabei über stereoskopische Particle Image Velocimetry bzw. über volumetrische Particle Tracking Velocimetry bestimmt. Das Temperaturfeld kann über die Farberscheinung der Flüssigkristalle ausgewertet werden. Der große Vorteil des experimentellen Aufbaus ist, dass die Zelle über eine sehr lange Zeit (bis zu Tagen) stabil betrieben werden kann, was Langzeitmessungen mit hoher räumlicher Auflösung und damit erstmalig die Beobachtung der Entwicklung der Superstrukturen ermöglicht. Die erhobenen Daten dienen dabei für andere Projekte im Schwerpunktprogramm zur Entwicklung von Modellen der Strömung und werden mit den von anderen Projekten entwickelten Methoden analysiert.

Fördermittelgeber: DFG

Partner:
Universität der Bundeswehr München, FG Strömungsmechanik, Helmholtzzentrum Dresden-Rossendorf, TU München, MPI Göttingen, OvGU Magdeburg

Bearbeiter:      

• Prof. Dr.-Ing. Christian Cierpka (Projektleiter)
• Dr. rer. nat. Christian Resagk (Projektleiter)
• M.Sc. Sebastian Moller

Aktuelle Publikationen: 

C. Kästner, C. Resagk, J. Westphalen, M. Junghähnel, C. Cierpka, J. Schumacher (2018) Assessment of horizontal velocity fields in square thermal convection cells with large aspect ratio, Experiments in Fluids 59, 171

S. Moller, J. König, C. Resagk, C. Cierpka (2019) Influence of the illumination spectrum and observation angle on temperature measurements with thermochromic liquid crystals, Measurement Science and Technology, DOI 10.1088/1361-6501/ab173f

J. König, S. Moller, N. Granzow, C. Cierpka (2019) On the application of a supercontinuum white light laser for simultaneous measurements of temperature and velocity fields using thermochromic liquid crystals, Experimental Thermal and Fluid Science 109, 109914, DOI: 10.1016/j.expthermflusci.2019.109914

S. Moller, C. Resagk, C. Cierpka (2020) On the application of neural networks for temperature field measurements using thermochromic liquid crystals, Experiments in Fluids 61, 111, DOI: 10.1007/s00348-020-2943-7, open access