Passive scalar interface in a spatially evolving mixing layer (A. Attili and D. Denker)

Quartz nozzle sampling (D. Felsmann)

Dissipation element analysis of a planar diffusion flame (D. Denker)

Turbulent/non-turbulent interface in a temporally evolving jet (D. Denker)

Dissipation elements crossing a flame front (D. Denker and B. Hentschel)

Particle laden flow (E. Varea)

Turbulent flame surface in non-premixed methane jet flame (D. Denker)

DNS of primary break up (M. Bode)

Diffusion flame in a slot Bunsen burner (S. Kruse)

Various quantities in spatially evolving jet diffusion flame (D. Denker)

OH layer in a turbulent wall bounded flame (K. Niemietz)

Messtechnik und Datenanalyse

Die Veranstaltung findet im Wintersemester statt.

Termine

Vorlesung Professor Heinz Pitsch

Donnerstag, 12:30 - 14:00, H09 (CARL) (12.10.2023 - 01.02.2024)

Übung Christian Schwenzer

Donnerstag, 14:30 - 15:15, H09 (CARL) (12.10.2023 - 01.02.2024)

Klausur

Freitag, 09.02.2024, 08:30 bis 10:00, H02 (CARL)

Vorlesung und Übung

LV-Anmeldung: RWTHonline

Für Vorlesung und Übung wird ein gemeinsamer Lernraum (VO) genutzt.

Vorlesungsfolien und Übungsunterlagen: RWTHmoodle

Inhalt

Einführung in die Bedeutung von Messdaten, Messunsicherheit und Datenanalyse

  • Erfassung, Darstellung und Management von Messdaten
  • Herausforderungen bei der Messdatenerfassung anhand von Beispielen
  • Einführung statistischer Kenngrößen
  • Datenmanagement und Daten-Life-Cycle
  • Messunsicherheiten
  • Einführung unterschiedlicher Messunsicherheiten
  • Bestimmung von Messunsicherheiten und Fehlerfortpflanzung (Teil 1)
  • Bestimmung von Messunsicherheiten und Fehlerfortpflanzung (Teil 2)
  • Kalibrierung und Verifizierung der Messtechnik
  • Datenanalyse
  • Filtern von Daten und Datenvisualisierung
  • Hypothesentests und funktionale Zusammenhänge mittel Regression
  • Datenanalyse mit Methoden des maschinellen Lernens (Einführung)
  • Datenanalyse mit Methoden des maschinellen Lernens (Beispiele)
  • Anwendung des Gelernten in MATLAB

Begleitend zur Vorlesung werden Übungen angeboten, in denen die Studierenden die erarbeiteten
Methoden und Konzepte unter Verwendung realer Datensätze praktisch anwenden und vertiefen.

Hinweis:

Die Vorlesung "Messtechnik und Datenanalyse" hat einen Umfang von 3 ECTS.

Verantwortlich

Vorlesung: Professor Heinz Pitsch

Übung: Christian Schwenzer

Sprechstunde

Individuelle Vereinbarung. Melden Sie sich bei Christian Schwenzer.

Klausur

Freitag, 09.02.2024, 08:30 - 10:00, H02 (CARL)