Stefan Gietl, M.Sc.
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter
- Gruppe: WUS
- Sprechstunden: nach Vereinbarung
- Raum: 308
CS 10.91 - stefan gietl ∂does-not-exist.kit edu
Institut für Thermische Verfahrenstechnik
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Kaiserstraße 12
Gebäude 10.91
D-76131 Karlsruhe
| Forschungsthema | Titel | Betreuung | Bearbeitung |
|---|---|---|---|
| Strömungssimulation und KI | Strömungsmodellierung und künstliche Intelligenz: Vergleich zwischen traditioneller Strömungssimulation (CFD) und physikalisch-informierten Neuronalen Netzen (PINNs) | zu vergeben | |
| Programmierung | Aufbau und Implementierung einer neuartigen KI-Ebene für optimiertes Training von periodischen, offenzelligen Strukturen (POCS) | zu vergeben |
| Forschungsthema | Titel | Betreuung | Bearbeitung |
|---|---|---|---|
| Modellierung | Untersuchung des Strömungssiedens und der Strömungskondensation für die Prozessmodellierung mit künstlicher Intelligenz | laufend | |
| Modellierung | Anwendung von neuronalen Netzen zur Modellierung von thermischen Transportprozessen in periodischen, offenzelligen Strukturen (POCS) | abgeschlossen (11/2024) |
| Forschungsthema | Titel | Betreuung | Bearbeitung |
|---|---|---|---|
| Simulation | Simulation mit Ansys Fluent | laufend | |
| Neuronale Netze | Anwendung von Convolutional Neural Networks zur Modellierung von Transportprozessen bei periodischen, offenzelligen Strukturen (POCS) | laufend |
Veröffentlichungen
-
F. Gerbig, A. Chauhan, S. Gietl, H. Nirschl (2024)
Performance Investigations on All-Solid-State Polymer-Ceramic Sodium-Ion Batteries through a Spatially Resolved Electrochemical Model
Journal of The Electrochemical Society, 2024, https://doi.org/10.1149/1945-7111/ad7763