Inkrementelle Identifikation von Transportprozessen in laminar welligen Rieselfilmen

 

Das Ziel dieses Forschungsprojekts ist die Entwicklung eines Auslegungsmodells zur Beschreibung der Transportvorgänge in laminar-welligen Rieselfilmen.

 

Die Strömungszustände in Rieselfilmen sind durch ihre Instabilität gekennzeichnet. Rieselfilme bilden selbst im laminaren Bereich eine wellige Oberfläche. Die Welligkeit wird durch die komplexe Dynamik des Strömungszustands hervorgerufen. Die Wellen spielen eine wichtige Rolle bei der Intensivierung des Wärme-und Stofftransports. Trotz intensiver Untersuchungen ist die Dynamik, Struktur und Auswirkungen dieser Wellen auf die Transportphänomene immer noch nicht vollständig verstanden. Aufgrund der instabilen freien Phasengrenze ist die direkte numerische Lösung eines detaillierten, zeitabhängigen CFD-Modells in drei Raumdimensionen nicht praktikabel. Fuer die Auslegung technischer Apparate ist daher ein reduziertes Modell notwendig. Dieses Modell sollte eine genaue Beschreibung der Transportphänomene auf einem möglichst breiten Gültigkeitsbereich liefern.


In diesem Forschungsprojekt wird versucht, ein reduziertes Modell aus den mechanistisch motivierten partiellen Differentialgleichungen unter Zuhilfenahme des Konzeptes effektiver Transportkoeffizienten zu schätzen. Die Identifikation der effektiven Transportkoeffizienten aus dem mechanistischen Modell ist ein komplexes, hochgradig nichtlineares inverses Problem. Ein Hauptproblem ist dabei, dass nicht nur die Modellparameter, sondern auch die Modellstruktur unbekannt ist. Als Konsequenz muss das inverse Problem für jedes Modell aus einer Menge möglicher Kandidaten gelöst werden. Aufgrund seiner Nichtlinearität kann es jedoch sein, dass für inkorrekte Modellstrukturen oder Anfangswerte, die zu weit vom optimalen Punkt entfernt liegen, keine Konvergenz erreicht werden kann. Diese Schwierigkeiten verhindern einen geordneten, automatisierbaren Identifikationsprozess.


Zur Überwindung dieser Komplexität wird die Methode der inkrementellen Identifikation angewandt. Mit dieser Methode wird das Problem in eine Folge einfacherer Teilprobleme unterteilt. Dabei wird in jedem Schritt die Modellstruktur verfeinert. Diese Strategie der schrittweisen Verfeinerung des Modells ermöglicht eine effiziente und transparente Untersuchung einer großen Menge möglicher Modellstrukturen.



Lehrstuhl:Prozesstechnik
Gefördert durch:DFG 04/2010 bis 09/2013
Kooperationspartner:Mechanische Verfahrenstechnik AVT.MVT (Paul Bandi); Lehrstuhl für numerische Mathematik (Liang Zhang, Sven Groß)
Projektleitung:Wolfgang Marquardt, Arnold Reusken, Michael Modigell
Ansprechpartner:Hans Pirnay