Wir freuen uns sehr über die Zusammenarbeit mit den Studenten und wir möchten euch kurz vorstellen, in welchen Themengebieten wir uns besonders über eure Unterstützung freuen würden. Kommt gerne mit euren Ideen und Vorstellungen vorbei und wir suchen gemeinsam nach Möglichkeiten, wie ihr eure Abschlussarbeiten, Seminararbeiten, Forschungs- und Projektmodule bei uns erledigen könnt. Für Fragen stehen wir euch jederzeit zur Verfügung.
Messung von Sprühbildern von Partikelsimulationen
Diese studentische Arbeit befasst sich mit der Erfassung von Sprühbildern in Partikelsystemen.
Eine mögliche Validierung von Düsensimulationen ist die Betrachtung von Sprühbildern. Dafür wird die Masseverteilung in einem gewissen Abstand gemessen und mit realen Daten verglichen. Um dies zu erreichen werden die bereitgestellten Simulationsdaten aufbereitet, um wichtige Größen aus den Partikeldaten abzuleiten. Diesen sollen wiederum den bestehenden Daten hinzugefügt werden und in der Visualisierung ersichtlich sein.
Vorgehen:
- Recherche von wichtigen KPIs im Zusammenhang mit Oberflächenbenetzung
- Auswahl der Methoden zur Implementierung der KPIs
- Implementierung und Testung
- Einbettung in die Visualisierung
Vorraussetzungen:
- Vorkenntnisse in Julia sind wünschenswert
- Erste Erfahrungen mit Partikelsimulationen sind von Nutzen
Vergleich von Optimal-Control-Toolchains in Julia
Am Lehrstuhl für Mechatronik beschäftigen wir uns regelmäßig mit Optimal-Control-Problemen, insbesondere im Kontext modellprädiktiver Regelung (MPC). Für die Umsetzung solcher Algorithmen ist die Programmiersprache Julia besonders interessant. Es existieren bereits mehrere Pakete und Workflows zur Lösung von Optimal-Control-Problemen, z. B.:
Ziel der Arbeit ist es, einen systematischen Überblick über bestehende Julia-Toolchains zur Lösung von Optimal-Control- und MPC-Problemen zu gewinnen. Dazu sollen relevante Pakete identifiziert, in ihrer Funktionsweise analysiert und hinsichtlich ausgewählter Kriterien verglichen werden.
Mögliche Fragestellungen sind u. a.:
- Entwicklungsstand und Community-Aktivität
- Funktionsumfang und unterstützte Features
- Eignung für echtzeitfähige Anwendungen
- Kompatibilität mit DGL-Lösern (DifferentialEquations.jl)
- Anbindung an Optimierungs-Backends wie Optim.jl, Optimisers.jl
- Unterstützung verschiedener Modellarten (z. B. neuronale Netze, FMUs, ModelingToolkit.jl,…)
- Differenzierbarkeit mit verschiedenen AD-Backends (ForwardDiff.jl, Zygote.jl, Enzyme.jl,…)
- Vergleich mit MPC-Toolboxen anderer Sprachen, z. B. do-mpc, MATLABs Model Predictive Control Toolbox
- Umsetzung von MPC-Strategien mit FMUs über FMI.jl
Der Umfang der Arbeit kann flexibel gestaltet werden und richtet sich nach dem gewählten Format. Einzelne Teilaspekte wie MPC mit FMUs oder Differenzierbarkeit von OC-Formulierungen lassen sich auch im Rahmen einer vertieften Abschlussarbeit gesondert bearbeiten.
SciML against AML
Jeder sechste Mensch stirbt laut WHO an Krebs. Dem gegenüber steht der stetige wissenschalftliche Fortschritt auf dem Gebiet der Krebsforschung, sodass viele Krebsarten geheilt werden können wenn sie frühzeitig erkannt und effektiv behandelt werden.
Der Lehrstuhl Mechatronik startet 2025 zusammen mit dem Universitätsklinikum Augsburg Forschung im Bereich der Akuten myeloischen Leukämie (AML). Wir untersuchen, in wie weit wir unseren etablierten Methoden aus dem Scientific Machine Learning (SciML) auch für die Vorhersage des Krankheitsverlaufs bei AML in Behandlung einsetzen können - und idealwerweise sogar neue Erkenntnisse zu dieser Krankheit generieren können.
Bei dieser herausfordernden Forschungsaufgabe kommen verschiedene fachliche Schwerpunkte zusammen, sowohl aus der Medizin selbst, als auch aus dem maschinellen Lernen. Gute Forschung beginnt mit dem Erfassen des aktuellen, internationalen Forschungsstandes. Einen wesentlichen Teil zu diesem ersten Schritt trägst du mit deiner Seminararbeit bei.