Vacancy No. IATF 01-2022

IATF 01-2022 Masterarbeit zum Thema: Entwicklung von Machine Learning Modellen zur Vorhersage des Wärme-übergangs an Fluide unter überkritischen Druckbedingungen

Job description

Zur Entwicklung von klassischen Wärmeübergangskorrelationen wurden in den letzten Jahrzehnten eine Vielzahl an experimentellen Untersuchungen durchgeführt. Aufgrund der starken Änderung der thermophysikalischen Eigenschaften in der Nähe des kritischen oder pseudokritischen Punktes, kommt es zu Effekten wie einem Verbesserten oder einem Verschlechterten Wärmeübergang, welche sich durch die klassischen Korrelationen nur schwer vorhersagen lassen. Daher sollen die zur Verfügung stehenden experimentellen Daten nun zum Training eines Neuronalen Netzes genutzt werden, welches im Rahmen dieser Arbeit entwickelt werden soll. Die Arbeit gliedert sich dabei in die folgenden Schritte:

• Literaturrecherche
• Aufbau eines Neuronalen Netzes mit Tensorflow
• Erprobung unterschiedlicher Netz-Architekturen und Aktivierungsfunktionen
• Vergleich mit klassischen Korrelationen
• Schreiben der Thesis.

Personal qualification

Grundkenntnisse im Bereich Neuronaler Netze, sowie Tensorflow und Python wären ideal, stellen aber keine Voraussetzung dar. Vorkenntnisse in der Strömungslehre und Wärmeübertragung werden vorausgesetzt. Nach Rücksprache kann die Arbeit auch als Bachelorarbeit angeboten werden.

Organizational unit

Institute for applied thermal fluidics (IATF)

Starting date

zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Vertragsdauer

befristet auf 6 Monate

Fachliche/r Ansprechpartner/in

Fachliche Auskünfte erteilt Ihnen gerne Fabian Wiltschko, Tel. +49 721 608-45306, E-Mail: Fabian.Wiltschko@kit.edu.

Application

Please apply online using the button below for this vacancy number IATF 01-2022.
Personnel support is provided by 

Ms Carrasco Sanchez
phone: +49 721 608-42016,

Hermann-von-Helmholtz-Platz 1, 76344 Eggenstein-Leopoldshafen, Germany

Recognized severely disabled persons will be preferred if they are equally qualified.