After successful completion of the module the students are able to:
- describe modern modeling approaches which can be applied for simulation of granular
materials
- analyze and evaluate possibility to apply numerical simulations on different time and length
scales: from description of single particle properties on micro scale up to process simulation
on macro scale
- list modern simulation system and discuss possibility of their application
- explain fundamentals of main numerical methods which are used for modeling of particulate
materials
- list experimental methods to characterize granular materials
- explain fundamental thermodynamic and kinetic relations for the processes with solids
- explain theoretical background and limitations of the discrete models for the processes with
solids
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Verfahrenstechnik
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Thermische Verfahrenstechnik (V-8)
beteiligte Institute: Arbeitsgruppe Mehrskalensimulation von Feststoffsystemen (V-EXK1)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 8
Supervised Theses
ongoing
completed
2021
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.