Christoph Klie

M.Sc.
Research Assistant

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Christoph Klie, M.Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
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Research Project

SuSy
Sustainable DC-Systems – DC-Power Systems on Ships

SuSy

Sustainable DC-Systems – DC-Power Systems on Ships

Federal Ministry for Economic Affairs and Climate Action (BMWK); Duration: 2021 to 2024

Publications

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

Courses

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Lagrangian transport in turbulent flows (Turbulent flows)
Untertitel:
This course is part of the module: Numerical Simulation and, Numerical Simulation and Lagrangian Transport
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv2301_s24
DozentIn:
PD Dr. Yan Jin, Prof. Dr. Michael Schlüter
Beschreibung:

Contents:

- Introduction of turbulence

- Equations of turbulent flows

- Scales of turbulent motions

- Wall turbulence

- Direct numerical simulation (DNS)

- Large eddy simulation (LES)

- Reynolds averaged Navier-Stokes equations simulation (RANS) )

- Applications of turbulence modeling with OpenFoam


Structure:

- 14 units a 2x45 min. 

- 10 units lecture

- 4 Units OpenFoam Exercise


Learning goals:

- Receive specific, in-depth knowledge about turbulent flows and their simulation methods

- Decide which turbulence model from the lecture and practical course are to be used in a numerical simulation

- Learn how to simulate turbulent flows with OpenFoam in team work and discuss the results in small groups


Required knowledge:

- Fluid mechanics 1 and 2 advantageous

- Programming knowledge advantageous


References:

- Turbulent Flows, Stephen B. Pope, Cambridge University Press, 2000

Leistungsnachweis:
<ul><li>Mathematics I-IV<br /></li><li>Basic knowledge in Fluid Mechanics</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
3
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Mehrphasenströmungen (V-5)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 28
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 25

Supervised Theses

ongoing

2023

  • Erxleben, J. (2023). Entwicklung eines Algorithmus zur Identifikation und Klassifizierung relevanter Arbeitspunkte eines elektrischen Systems aus Momentanwert-Datensätzen.

completed

2023

  • Engemann, T. (2023). Entwicklung einer Methodik zur automatischen Identifizierung, Klassifizierung und Modellierung betriebsrelevanter Arbeitspunkte eines elektrischen Netzes aus Echtzeitmesswerten.

  • Herzberg, M. (2023). Entwicklung eines echtzeitfähigen Photovoltaiksimulators auf Basis historischer Strahlungsdaten für einen Power Hardware-in-the-Loop Aufbau mit einem PV-Wechselrichter.

  • Heunda, J.E.W. (2023). Entwicklung, Optimierung und Vergleich von Methoden zur Erzeugung passiver Ersatzschaltbilder aus Messwerten einer Impedanzspektroskopie.

2022

  • Becker, H. C. (2022). Entwicklung, Implementierung und Verifizierung einer Schnittstellensynchronisation für die Kopplung von in Echtzeit simulierten Anlagen und Komponenten an einen PHiL Laboraufbau.

  • Hinzke, M. (2022). Untersuchung der Stabilität eines Power Hardware-in-the-Loop Teststandes unter der Verwendung eines Synchrongenerators als Schnittstelle zwischen Simulation und Hardware.

  • Landenfeld, Jakob (2022). Implementierung und Validierung einer Methode zur Stabilisierung von Power Hardware-in-the-Loop Simulationen mittels einer online-Impedanzmessung auf einem FPGA.

  • Landenfeld, Jakob (2022). Bestimmung der Stabilitätskriterien eines DC Power Hardware-in-the-Loop Aufbaus zur Untersuchung von Rippelstrom in Gleichstromsystemen.

  • Müller, E. (2022). Evaluation of different modelling approaches for battery aging to predict capacity fade for optimization of battery operation.

  • von Krosigk, J. (2022). Analyse und Bewertung einer Einsatzoptimierung für erneuerbare Energieanlagen in Kombination mit Batteriespeichersystemen im Multi-Use Betrieb.

2021

  • Erxleben, J. (2021). Untersuchung der Performance eines Pools aus Erneuerbaren Energien für die Erbringung von frequenzstützenden Maßnahmen.

  • von Krosigk, J. (2021). Untersuchung eines neuartigen Ansatzes zur kurz- und mittelfristigen Vorhersage der Netzfrequenz unter der Verwendung künstlicher neuronaler Netze.