Die Simulation von Raumluftströmungen mithilfe numerischer Strömungsmechanik (CFD) ist ein zentrales Werkzeug in der Klimatechnik. Allerdings sind hochaufgelöste Simulationen sehr rechen­intensiv. Methoden der Superresolution eröffnen die Möglichkeit, aus grob aufgelösten Simulationen feinere Strömungsstrukturen mit Hilfe von Maschinenlernverfahren (z.B. Autoencoder, Convolutional neural network CNN) zu rekonstruieren. Dies könnte die Berechnungseffizienz deutlich verbessern und neue Anwendungsfelder eröffnen.

Im Rahmen dieser Arbeit sollen mithilfe einer Literaturrecherche frei verfügbare Python-Codes für Strömungsfeld- Superresolution identifiziert werden. Der meistversprechende Code soll nachvollzogen und auf zu diesem Zweck generierte CFD-Daten für Raumluftströmungen angewendet und systematisch getestet werden. Dabei können verschiedene Einflussgrößen (z.B. Vergrößerungsfaktor, Reynolds-Zahl der Strömung) variiert und deren Auswirkung auf die Ergebnisqualität untersucht werden.

Für die Durchführung der Arbeit sind Programmierkenntnisse sowie Grundkenntnisse in numerischer Strömungsmechanik (CFD) und Strömungslehre erforderlich. Der Umfang und die konkrete Ausrichtung der Arbeit können angepasst werden.

Da unsere Praktika und die Betreuung der studentischen Arbeiten in erster Linie dem Erwerb praktischer Erfahrungen und der beruflichen Orientierung dienen bitten um Verständnis, dass keine Vergütung erfolgt. Gern stellen wir Dir aber eine qualifizierte Praktikumsbescheinigung/-zeugnis aus und nominieren Deine studentische Arbeit für den jährlichen Studienpreis, der durch den Verein zur Förderung der Luft- und Kältetechnik e.V. herausgegeben wird.