Projektbeschreibung
Neue Lösungen für Simulationen der mehrphasigen Strömungsdynamik entwickeln
Der Übergang zu umweltfreundlicheren Energielösungen und die Verbesserung der Energieerzeugung und -effizienz erfordern die Einführung und Entwicklung verschiedener Technologien, die mehrphasige, trans- bzw. überkritische und nicht-newtonsche Flüssigkeitsströmungen mit Wärme- und Stoffübertragungsmöglichkeiten nutzen. Direkte numerische Simulationen bieten allerdings nicht die für ihre Entwicklung erforderliche Genauigkeit. Ziel des über die Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen finanzierten Projekts SCALE ist die Entwicklung neuartiger Simulationslösungen und -modelle, die maschinelles Lernen nutzen, datengestützt funktionieren und auf physikalischen Erkenntnissen beruhen. Im Rahmen des Projekts werden spezielle Datenbanken sowie LES- und RANS-Simulationen eingesetzt, um diese Lösungen zu bewerten und zu trainieren. Außerdem wird mit Branchenfachleuten zusammengearbeitet, um Schulungen anzubieten und die Entwicklung und Validierung dieser Lösungen zu optimieren.
Ziel
Multi-phase, trans/supercritical and non-Newtonian fluid flows with heat and mass transfer are critical in enhancing the performance of energy production, propulsion and biomedical systems. Examples include: hydraulic turbomachines, ship propellers, CO2-neutral e-fuels and e-motor cooling systems, particle-laden flows in inhalers and focused ultrasounds for drug delivery. What all these cases have in common is the high level of complexity which makes Direct Numerical Simulations impossible. State-of-the-art LES simulations rely on simplified assumptions but do not have yet the desired accuracy, while often require enormously expensive CPU resources. The aim of SCALE is to develop simulation methods and reduced-order models using physics-informed and data-driven Machine Learning and optimisation methods for such flow processes. These will be trained against ground-truth databases that will be generated for the first time using both DNS and experimentally validated, industry-relevant LES and multi-fidelity RANS simulations. The new simulation tools will be applied for the first time to industrial problems and their ability to accelerate design times and improve accuracy will be jointly pursued and evaluated with the non-academic partners of SCALE. These are international corporations and market leaders in the aforementioned areas. Holistic training by experts from science and industry includes broad reviews on relevant scientific topics, modern high performance computing architectures suitable for performing such simulations, big data analytics as well as extensive support for mastering scientific tasks and transferring the knowledge acquired to industrial practice. SCALE will also deliver soft skills training from a well-connected cohort of leaders with the ability to communicate across disciplines and within the general public. This coupling of research with industry makes SCALE a truly outstanding network for doctoral candidates to start their career.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
- HORIZON.1.2 - Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Main Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2022-DN-01
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HORIZON-TMA-MSCA-DN -Koordinator
39106 Magdeburg
Deutschland