Beschreibung
Helmholtz-Resonatoren sind ein klassisches, aber weiterhin relevantes Konzept zur passiven Dämpfung unerwünschter akustischer Frequenzen und werden unter anderem in Gasturbinen eingesetzt. Ihre optimale Auslegung in thermoakustischen Systemen bleibt jedoch anspruchsvoll. Diese Masterarbeit verbindet Helmholtz-Resonatoren mit interpretierbarem maschinellem Lernen. Ziel ist es, Designkarten zur Resonatorabstimmung zu entwickeln und daraus physikalisch nachvollziehbare Auslegungsregeln abzuleiten.
Aufgabenbereich
- Einarbeitung in den Themen thermoakustische Instabilitäten und passive Dämpfung durch Helmholtz-Resonatoren
- Analyse eines vorhandenen thermoakustischen Modells mit integriertem Resonator
- Bewertung des Einflusses von Resonatorposition, Abstimmfrequenz und Dämpfung auf die Systemstabilität
- Durchführung systematischer Parameterstudien und Erstellung von Designkarten
- Ableitung interpretierbarer Auslegungsregeln für die Resonatorabstimmung
- Vergleich der abgeleiteten Regeln mit bekannten Ansätzen aus der Literatur
Requirements
- Enrolled Master student in Mechanical Engineering, Energy Engineering, Data Science or similar
- Basic knowledge in Python
- Interest in physical modeling, thermoacoustics, and machine learning
- Structured and independent working style
More Information
Chair of Reactive Flows
E-Mail: lehre@rf.uni-hannover.de
