Ausgezeichnete Forschung: zwei Best Paper Awards gehen an das Institut für Softwaretechnologie
Zwei Best Paper Awards gingen an Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler am Institut für Softwaretechnologie für Forschung in den Bereichen 3D-Visualisierungen sowie Maschinelles Lernen.
Augmented Reality führt zum besseren Verständnis über das Verhalten von Aerosolpartikeln
Anna Bahnmüller, Jan Wulkop, Jonas Gilg, Georgia Albuquerque und Andreas Gerndt vom Institut für Softwaretechnologie sowie Daniel Schanz und Andreas Schröder vom Institut für Aerodynamik und Strömungstechnik haben die Auszeichnung „Best Paper Award“ auf dem VRAR Workshop 2021 der Gesellschaft für Informatik erhalten. Das Paper mit dem Titel „Augmented Reality for Massive Particle Distribution“ stellt eine Methode zur Visualisierung der Verteilung von Aerosolpartikeln in Augmented Reality (AR) mit dem Microsoft HoloLens-Gerät vor.
Die Forschungsgruppe untersuchte, wie Augmented Reality für eine bessere räumliche Wahrnehmung von Partikeln eingesetzt werden kann, wenn diese nicht mit bloßem Auge sichtbar sind. Ein Beispiel für kleine Partikel sind Aerosole.
Insbesondere in Zeiten der Corona-Pandemie gilt dem Verhalten von Aerosolpartikeln zentrales Interesse. Die Arbeitsgruppe untersuchte daher als Fallbeispiel das Strömungsfeld von ausgeatmeten Aerosolen mit und ohne Gesichtsmaske. Der Fluss der Aerosole wurde zunächst unter Laborbedingungen gemessen. Mit Hilfe eines sogenannten Particle-Trackings, unterstützt von der Unity Game Engine, konnte dann eine große Anzahl ausgeatmeter Partikel in der realen Welt visualisiert werden. Die Messung und Visualisierung zeigte, dass sich die Aerosole ohne Maske nach vorne ausbreiten, während sie mit Maske im Raum aufsteigen.
Im weiteren Schritt wurden drei verschiedene Ansätze zur Partikelvisualisierung evaluiert. Ziel der Forschungsgruppe war es, eine maximale Anzahl von Partikeln auf einer Microsoft HoloLens darzustellen, ohne die visuelle Qualität zu beeinträchtigen. Die Forschungsgruppe erreichte eine simultane Darstellung von fast 80.000 bewegten Partikeln bei einer durchschnittlichen Rate von 35 Bildern pro Sekunde.
Weitere Informationen zu der Visualisierung von ausgeatmeten Aerosolen gibt es im Projekt „Aeromask – Aerosole und ihr Wechselwirkung mit und ohne Gesichtsmasken“
Der GI VRAR Workshop wird von der Gesellschaft für Informatik (https://gi.de/) jährlich organisiert und ist eine etablierte Plattform für den Informations‐ und Ideenaustausch. Hier treffen sich Interessierte aus Wissenschaft und Praxis um aktuelle Ergebnisse und Vorhaben aus Forschung und Entwicklung mit einem fachkundigen Publikum zu diskutieren.
Präzise Analyse von Verbrennungsprozessen durch den Einsatz von KI
Mit dem Paper „High-Performance data analytics of hybrid rocket fuel combustion data using different machine learning approaches" haben Charlotte Debus, Alexander Rüttgers und Martin Siggel vom Institut für Softwaretechnologie zusammen mit ihren KollegInnen Anna Petrarolo und Mario Kobald vom Institut für Raumfahrtantriebe das 2020 Best Paper Award des American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA) erhalten. Die Auszeichnung erhielten sie für ihre wissenschaftliche Arbeit im Bereich „Propellants and Combustion“. Die dem Paper zugrundeliegende Forschung wurde während der Konferenz AIAA SciTech 2020 in Orlando (FL) von Charlotte Debus präsentiert.
Das Paper beschäftigt sich mit der Verbrennungsanalyse von hybriden Raketentriebwerken, welche die geringen Kosten von Feststoffraketen mit der Sicherheit und Steuerbarkeit von Flüssigkeitstriebwerken kombinieren. Die Forschungsgruppe untersuchte Verbrennungsprozesse mithilfe einer Hochgeschwindigkeitskamera, die die Verbrennung durch ein Sichtfenster in der Versuchsbrennkammer aufgenommen hat.
Mit Methoden des maschinellen Lernens konnten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler anschließend unterschiedliche Verbrennungsphasen und Unregelmäßigkeiten in dem Verbrennungsprozess identifizieren. Intelligente Algorithmen helfen bei der automatischen Erkennung und Zuordnung der entstandenen großen Bilddaten. So weist der Algorithmus die Bilder einzelnen Verbrennungsphasen zu. Die systematische und hochaufgelöste Analyse des Verbrennungsprozesses resultiert in einem besseren Verständnis des gesamten Verbrennungsvorgangs.
Das vollständige Paper ist im Aerospace ResearchCentral (ARC) des AIAA unter https://arc.aiaa.org/doi/pdf/10.2514/6.2020-1161 abrufbar.
Das American Institute of Aeronautics and Astronautics ( https://www.aiaa.org/ ) ist der US-amerikanische Berufsverband für Luft- und Raumfahrttechnik. Das AIAA SciTech Forum ist die weltweit größte Veranstaltung für Forschung und Entwicklung in der Luft- und Raumfahrt und findet jährlich statt.