Mitglied der Arbeitsgruppen:
Aerodynamik der Flugzuege bei ISM
Multiphysics bei IFL
Multidisciplinary Optimization (MDO), Probablistic Machine Learning, Laminar Wings, Composite Structures
Hallo, ich bin Samarth Kakkar. Geboren und aufgewachsen bin ich in der berühmten Architekturstadt Chandigarh in Indien. Während meiner Kindheit entwickelte ich eine Leidenschaft für Strahltriebwerke, was mich dazu motivierte, meinen Bachelor in Maschinenbau am Punjab Engineering College (PEC) in Chandigarh, Indien, zu machen. Um meinen Interessen nachzugehen, absolvierte ich während meines Bachelorstudiums ein Praktikum im Bereich der numerischen Strömungsmechanik, angewandt auf aerodynamische und Propellerströmungen, bei Newspace Research and Technologies, Bangalore, einem der führenden UAV-Startups in Indien. In meiner Bachelorarbeit beschäftigte ich mich mit dem Design von Propellern für langsam fliegende Quadcopter. Nach meinem Bachelor-Abschluss zog ich in die Niederlande, um an der TU Delft meinen Master in Energie-, Strömungs- und Prozesstechnik zu machen. In meiner Masterarbeit arbeitete ich auf dem interdisziplinären Gebiet des wissenschaftlichen maschinellen Lernens (SciML), angewandt auf Strömungen. Mein Ziel war es, eine Deep-Learning-Pipeline für momentane Strömungsfeldauswertungen auf variierenden Schaufelgeometrien unter Verwendung von Auto-Encodern gekoppelt mit Phyics-informed Neural Networks (PINNs) zu entwickeln.
Im Rahmen meiner Doktorarbeit am Institut für Strömungsmechanik (ISM) und am Institut für Flugzeugbau und Leichtbau (IFL) der TU Braunschweig beschäftige ich mich mit der aero-strukturellen Optimierung der Tragflächen und der aerodynamischen Auslegung des Rumpfes für ein wasserstoffbetriebenes Flugzeug im Rahmen der H2AVIA-Kooperation.