Smart Sensing in Fluid Dynamics

Vorlesungsinhalt

Fortgeschrittene Messtechniken:

• Particle Image Velocimetry (PIV) und Lagrangian Tracking (Tomo-PIV, Shake-The-Box (STB))
• Druck- und temperatur-sensitive Farben (PSP/TSP) für hochauflösende Oberflächenmessungen
• Ereignisbasierte Kameras (EVB-Kameras) – Prinzipien und Anwendungen
• Sparse Sensing – Messverfahren mit reduzierter Sensoranzahl für effiziente Datengewinnung

Fortgeschrittenes Post-processing:

• Bildverarbeitung und -optimierung
• Sensitivitätsanalyse und Fehlerquantifizierung

Fortgeschrittene Datenverarbeitung:

• Optimale Versuchsplanung (DoEs) und Active Learning (AL)
• Rekonstruktion spärlicher Datensätze mittels datengetriebenen maschinellen Lernens
• Analyse von Strömungsstrukturen mithilfe modaler Zerlegungstechniken (POD, DMD und Andere)
• Algorithmen zur Online-Datenassimilation
• Fusion heterogener experimenteller und numerischer Datenquellen (Multi-Fidelity-Sensing)

Abschlussprojekt:

Studierende konzipieren, implementieren und analysieren eigenständig ein Messexperiment unter
Anwendung der im Kurs erlernten Techniken.