Bachelor- und Masterthesen & Haus-, Gruppen- und Studienarbeiten:

Einige mögliche Ideen sind hier unten in Stichpunkten gelistet und können flexibel je nach Herangehensweise als Bachelor- oder Masterarbeit angegangen werden. Des Weiteren bieten sich einzelnen Themen auch in modifizierter Form als Haus-, Studien- oder Gruppenarbeit an.

Branddynamik

• Literaturrecherche zum Temperaturverhalten, Flashover Potential, Methoden zur Abschätzung,...
• Einfluss von brennbaren Materialien (z.B. Holz) auf die Branddynamik in Innenräumen und der Auswirkung auf den Wärmestrom im Außenbereich auf die Fassade
• Dimensionslose Kennzahlen im Brandschutzingenieurwesen
• Kleinskalige Experimente, z.B.
  • Validierung Sauerstoffverbrauchskalorimetrie
  • Flammentemperaturen und Flammenstrahlung
• Pyrolyse-Modellierung
  • Pyrolysis Model of PATO/OpenFOAM vs gpyro
• fireFoam with adaptive (including rebalancing) mesh refinement
• Einsatz von Machine Learning Methoden in der Simulation (z.B. POD, DMD, Kriging,...)

Vegetationsbrände - Wildfire

• Branddynamik und Brandsimulation
• Vergleich verschiedener Berechnungsmodelle (Particle Method, Boundary Layer, Level Set) bei generischen Geometrien
• Berechnungsmethoden und Experiment von Funkenflug
• Vergleich von empirischen Modellen zur Berechnung der Brandausbreitung
• Sensitivitäten und Unsicherheiten in der Berechnung
• Einfluss von Strahlungsmodellierung auf die Brandausbreitungsberechnung in FDS mit Leve Set Methode
• Wildland Urban Interface (WUI), Wildland Industrial Interface (WII)
• Tools, z.B. FDS, ELMfire, fireFoam
• Heat Transfer Regime bei der Brandausbreitung von Vegetationsbränden - Einfluss Konvektion und thermische Strahlung

Radiative Heat Transfer

• Jax/GPU FAM Implementation with interface to OpenFOAM

• Evaluation of divergence schemes and benchmarking OpenFOAM solver for FAM/FVM-DOM (MaCFP cases)

• Evaluation of radiative property models (e.g. RCSLW) for MaCFP burner and comparison to PMC-LBL benchmark

• Detailed 3D CHT model of heat flux measurement device (Schmidt Boelter system) using OpenFOAM

Scientific Machine Learning  (SciML) for Fire Spread Modeling

• Uncertainty Analysis of fire simulation (OpenFOAM or FDS) with (Bayesian) Physics Informed Neural Networks; e.g. with https://github.com/Crunch-UQ4MI/neuraluq

• Data Assimilation

  • Application for Kalman filters in the field of Fire Simulation

  • GAN - Generative Adversial Networks for Superresolution of Fire Simulation

• Reduced Order Modeling

  • Deep Learning for Reduced Order Modelling for Fire Spread modeling

  • GAN-ROM - Generative adversarial reduced order modelling

  • Reduced Order Modeling of Fire Spread with Variational Auto Encoder

• General

  • OpenFOAM - SmartSim for Fire Simulation https://www.craylabs.org/docs/overview.html

  • OpenFOAM - Python ML Interface for Fire Simulation https://github.com/argonne-lcf/PythonFOAM?tab=readme-ov-file

Themenauswahl

Alle Themen können, trotz der englischen Beschreibung, natürlich auch auf Deutsch bearbeitet werden.

Externe Abschlussarbeiten