Datenbasierte Modellvalidierung von Selbstzündung auf Basis eines DNS-Datensatzes

am Institut für Simulation reaktiver Thermo-Fluid Systeme (STFS)

Bachelorthesis

Computational Fluid Dynamics (CFD) sind ein weit verbreitetes Werkzeug zur numerischen Untersuchung komplexer Strömungsprobleme. Bei einer Direkten Numerischen Simulation (DNS) werden alle Zeit- und Längenskalen der grundlegenden physikalischen Prozesse aufgelöst. Die Simulationen erlauben einen tiefen Einblick in die vorherrschenden physikalischen Phänomene, aufgrund des hohen Rechenaufwands sind solche DNS jedoch nur für einfache Geometrien und generische Testfälle praktikabel.

Zur Abbildung realer Strömungsprobleme (z.B. Verbrennungsmotoren) werden deshalb in der Regel Large Eddy Simulationen (LES) oder Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) Simulationen durchgeführt. In diesen Simulationen ist es nicht mehr möglich, alle physikalischen Effekte direkt abzubilden. Stattdessen werden die relevanten Teilaspekte der Physik modelliert. Die Entwicklung geeigneter (und präziser) Modelle ist hierbei ein wesentlicher Bestandteil der akademischen Anwendung von CFD.

Aufgabenstellung:

Im Rahmen der Bachelorarbeit erfolgt die Analyse einer turbulenten 2D Selbstzünd-DNS sowie die Validierung eines am Institut entwickelten LES-Selbstzünd-Modell. Auf Basis der DNS-Daten erfolgt zunächst eine A-priori-Analyse. Diese untersucht, ob die Modellformulierung in der Lage ist, die physikalischen Prozesse geeignet vorherzusagen. Für eine geplante Modellerweiterung wird darüber hinaus die Turbulenz-Chemie-Interaktion untersucht. Diese wird für LES häufig über statistische Modelle abgebildet. Zur Modellvalidierung werden hierfür statistische Kenngrößen aus dem DNS-Datensatz extrahiert und für die Modellerweiterung und -validierung herangezogen.

Das bringst Du mit:

  • Grundlegende Python Programmier-Kenntnisse
  • Interesse an CFD und Modellierung
  • Interesse an Daten-Analyse

Das können wir Dir anbieten:

  • Eigenständiges Programmier- und Datenanalyseprojekt
  • Einblicke in die aktuelle Forschung