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Biomass in general, wood and grasses in particular represent attractive renewable sources for the fabrication of so-called building block chemicals (1). Thus, environmentally benign antimicrobial nanoparticles based on a silver-infused lignin core were recently reported underlying the high potential for valorization of lignin (2). The contribution presents specific correlations regarding the structural differences of lignins depending on both: source (wood vs. grass) and isolation procedure (Kraft vs. Organosolv). Special focus will be drawn on detailed structure deviations caused by Miscanthus genotypes (M. gigantheus, M. robustus, M. sisnensis).
Wo Laborexperimente zu aufwendig, zu teuer, zu langsam oder zu gefährlich oder Stoffeigenschaften gar nicht erst experimentell zugänglich sind, können Computersimulationen von Atomen und Molekülen diese ersetzen oder ergänzen. Sie ermöglichen dadurch Reduktion von Kosten, Entwicklungszeit und Materialeinsatz. Die für diese Simulationen benötigten Molekülmodelle beinhalten zahlreiche Parameter, die der Simulant einstellen oder auswählen muss. Eine passende Parametrierung ist nur bei entsprechenden Kenntnissen über die Auswirkungen der Parameter auf die zu berechnenden Größen und Eigenschaften möglich. Eine Gruppe von Standardparametern in molekularen Simulationen sind die Partialladungen der einzelnen Atome innerhalb eines Moleküls. Die räumliche Ladungsverteilung innerhalb des Moleküls wird durch Punktladungen auf den Atomzentren angenähert. Für diese Annäherung existieren diverse Ansätze für verschiedene Molekülklassen und Anwendungen. In diesem Teilprojekt des Promotionsvorhabens wurde systematisch der Einfluss der Wahl des Partialladungssatzes auf potentielle Energien und ausgewählte makroskopische Eigenschaften aus Molekulardynamik-Simulationen evaluiert. Es konnte gezeigt werden, dass insbesondere bei stark polaren Molekülen die Auswahl des geeigneten Partialladungssatzes entscheidenden Einfluss auf die Simulationsergebnisse hat und daher nicht naiv, sondern nur ganz gezielt getroffen werden darf.
Neuroevolution methods evolve the weights of a neural network, and in some cases the topology, but little work has been done to analyze the effect of evolving the activation functions of individual nodes on network size, an important factor when training networks with a small number of samples. In this work we extend the neuroevolution algorithm NEAT to evolve the activation function of neurons in addition to the topology and weights of the network. The size and performance of networks produced using NEAT with uniform activation in all nodes, or homogenous networks, is compared to networks which contain a mixture of activation functions, or heterogenous networks. For a number of regression and classification benchmarks it is shown that, (1) qualitatively different activation functions lead to different results in homogeneous networks, (2) the heterogeneous version of NEAT is able to select well performing activation functions, (3) the produced heterogeneous networks are significantly smaller than homogeneous networks.
Ressourceneffiziente Optimierung von Hohlkörpern aus Kunststoff mittels Multiskalensimulation
(2017)
In dieser Arbeit werden neuartige methodische Erweiterungen der Lattice-Boltzmann-Methode (LBM) entwickelt, die effizientere Simulationen inkompressibler Wirbelströmungen ermöglichen. Diese Erweiterungen beheben zwei Hauptprobleme der Standard-LBM: ihre Instabilität in unteraufgelösten turbulenten Simulationen und ihre Beschränkung auf reguläre Rechengitter. Dazu wird zunächst eine Pseudo-Entropische Stabilisierung (PES) entwickelt. Diese kombiniert Ansätze der Multiple-Relaxation-Time (MRT)-Modelle und der Entropischen LBM zu einem expliziten, lokalen und flexiblen Stabilisierungsoperator. Diese Modifikation des Kollisionsschritts erlaubt selbst auf stark unteraufgelösten Gittern stabile und qualitativ korrekte Simulationen. Zur Erweiterung der LBM auf irreguläre Rechengitter wird zunächst eine moderne Discontinuous-Galerkin-LBM untersucht und um stabilere Zeitintegratoren ergänzt. Diese Studie demonstriert die drastischen Schwächen existierender LBMAnsätze auf irregulären Gittern. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen gelingt die Formulierung einer neuartigen Semi-Lagrangeschen LBM (SLLBM). Diese ermöglicht in einzigartigerWeise sowohl die Verwendung irregulärer Gitter und großer Zeitschritte als auch eine hohe räumliche Konvergenzordnung. Anhand von Beispielsimulationen wird demonstriert, wieso dieser Ansatz anderen aktuellen Off-Lattice-Boltzmann-Methoden (OLBMs) in Effizienz und Genauigkeit überlegen ist. Weitere neuartige Aspekte dieser Arbeit sind die Entwicklung eines modularen Off-Lattice-Boltzmann-Codes und die Erweiterung der LBM um implizite Mehrschrittverfahren, mit denen eine Erhöhung der zeitlichen Konvergenzordnung gelingt.
Synthesis of serving policies for objects flow in the system with refillable storage component
(2017)
Ressourceneffiziente Optimierung von Hohlkörpern aus Kunststoff mittels Multiskalensimulation
(2017)
Die mechanischen Eigenschaften von extrusionsblasgeformten Kunststoffhohlkörpern hängen wesentlich von den vom Verarbeitungsprozess beeinflussten Materialeigenschaften ab. Ziel der dargestellten Untersuchung ist, prozessabhängige Materialkennwerte in Simulationsprogrammen zu berücksichtigen und damit deren Vorhersagegenauigkeit zu erhöhen. Hierzu ist die Schaffung einer Schnittstelle zwischen Prozess- und Bauteilsimulation notwendig. Darüber hinaus wird vorgestellt, wie Simulationen auf Mikroebene (molekulardynamische Simulationen) genutzt werden können, um Materialkennwerte ohne die Durchführung eines Realexperiments zu ermitteln.
The MAP-Elites algorithm produces a set of high-performing solutions that vary according to features defined by the user. This technique has the potential to be a powerful tool for design space exploration, but is limited by the need for numerous evaluations. The Surrogate-Assisted Illumination algorithm (SAIL), introduced here, integrates approximative models and intelligent sampling of the objective function to minimize the number of evaluations required by MAP-Elites.
The ability of SAIL to efficiently produce both accurate models and diverse high performing solutions is illustrated on a 2D airfoil design problem. The search space is divided into bins, each holding a design with a different combination of features. In each bin SAIL produces a better performing solution than MAP-Elites, and requires several orders of magnitude fewer evaluations. The CMA-ES algorithm was used to produce an optimal design in each bin: with the same number of evaluations required by CMA-ES to find a near-optimal solution in a single bin, SAIL finds solutions of similar quality in every bin.
Reliable and regional differentiated power forecasts are required to guarantee an efficient and economic energy transition towards renewable energies. Amongst other renewable energy technologies, e.g. wind mills, photovoltaic (PV) systems are an essential component of this transition being cost-efficient and simply to install. Reliable power forecasts are however required for a grid integration of photovoltaic systems, which among other data requires high-resolution spatio-temporal global irradiance data.