Bereiche | Tage | Auswahl | Suche | Aktualisierungen | Downloads | Hilfe
AKE: Arbeitskreis Energie
AKE 2: Processes and Materials for fossil-free Energy Technologies
AKE 2.6: Vortrag
Dienstag, 11. März 2025, 12:30–12:45, HS HISKP
Untersuchung verschiedener auf KI-basierender Ersatzmodelle für 3D FEM Simulationen von thermoelektrischen Generatoren zur Optimierung der Topologie — Eugen Vambolt1, Niklas Pöpel1, Lilian Lowe1, Lars Fromme2, Elke Wilczok1 und •Jan Lohbreier1 — 1Technische Hochschule Nürnberg Georg Simon Ohm — 2Hochschule Bielefeld University of Applied Sciences and Arts (HSBI)
Seit Jahren werden diverse Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz zur Lösung von verschiedensten Aufgaben eingesetzt. Die Vorzüge solcher Verfahren möchte man auch für numerische, physikalische Simulationen nutzen. Bisher werden physikalische Modelle, die auf partiellen Differentialgleichungen beruhen, mithilfe von numerischen Methoden gelöst. Die Berechnungen können dabei je nach Verfahren und Komplexität des vorliegenden Problems bis zu einigen Wochen dauern. Aus diesem Grund werden KI-basierte Ersatzmodelle (*surrogates*) aufgestellt. Nachdem die KI-Modelle Informationen aus zum Beispiel Finite Element Berechnungen extrahiert haben, sind sie in der Lage, die Lösungen, die sonst die FEM-Modelle liefern, mit relativ geringen Abweichungen in Echtzeit ( 1s) zurückzugeben. Die Abweichungen hängen dabei sehr stark von der Anzahl der zur Verfügung stehenden Simulationsdaten und von der Art der KI-Methode ab. Im Rahmen dieses Projektes sollen Ersatzmodelle untersucht werden. Als Anwendungsfall dient die 3D FEM Simulation eines thermoelektrischen Generators, dessen Effizienz maßgeblich von der Topologie des Kühlkörpers abhängt und in dieser Arbeit optimiert werden soll.
Keywords: Surrogate model; FEM; Thermoelectric generator; Artificial Intelligence; Energy Harvester