Cluster-Expertise auf dem ECCOMAS-Kongress in Oslo
Im Rahmen der diesjährigen ECCOMAS-Kongress 2022 in Oslo, Norwegen, erhielt Daniel Hilger vom Lehrstuhl für computergestützte Analyse technischer Systeme (CATS) die Chance, seine Forschung unter dem Titel „ A Data-Driven Reduced Order Modeling Approach Applied in Context of Numerical Analysis and Optimization of Plastic Profile Extrusion“ einem fachkundigen Publikum zu präsentieren. Die Konferenz, veranstaltet von der European Community on Computational Methods in Applied Sciences fand vom 5. bis 10. Juni 2022 in der norwegischen Hauptstadt statt.
Welche Eindrücke haben Sie persönlich von der Konferenz mitgenommen?
Endlich, nach fast zwei Jahren Corona Pandemie und damit verbundenem Ausfall bzw. ins Digitale verschobene Konferenzen gab es wieder die Möglichkeit sich in Person über aktuelle Themen der Forschung auszutauschen. Mit ca. 1700 Konferenzbeiträgen ist die ECCOMAS auf europäischem Level dabei einer der größten Konferenzen im Bereich 'Computational Mechanics'. Gerade im direktem Vergleich zur letzten in Präsenz stattgefundenen Konferenz ist ganz klar das extreme Wachstum und Interesse an Beiträgen aus dem Bereich ML zu erkennen. Es gab für mich viele neue Eindrücke zu meinem Forschungsthema zu sammeln. Für mich hat diese Konferenz nochmal die Wichtigkeit von in Präsenz stattfindenden Veranstaltungen im wissenschaftlichen Kontext unterstrichen. Im Weiteren gehören dazu auch die zwanglosen Diskussion die mit anderen Konferenzteilnehmern abseits der Vorträge stattfindenden. Im Ganzen hatte ich das Gefühl, dass die Teilnehmer es wirklich genossen haben sich abseits der digitalen Welt mit der eigenen Forschung auseinanderzusetzen und auch nochmal über den eigenen Tellerrand zu schauen.
Wie kann man Ihr Vortragsthema kurz herunterbrechen und worin liegt die Relevanz für die wissenschaftliche Community und wie ist Ihr Forschungsthema in den Komplex IoP eingebettet?
In meinem Fall habe ich über einen datengetriebenes reduziertes Model vorgetragen, das exemplarisch auf den Use-Case Kunststoffprofilextrusion angewendet wurde. Genauer ging es um die Vorhersage des Temperaturverlaufs in der Kalibrierungsphase. Reduzierte Modelle sind überall dort essenziell, wo zusätzliche Informationen über den Prozess notwendig sind, die nur teilweise oder unvollständig durch Messungen gesammelt werden können. Reduzierte Modelle bieten die Möglichkeit in Prozesszeit zusätzliche Informationen über den Prozess zu erhalten. Diese Information oder das Modell an sich können dann direkt in Strukturen wie bspw. einen digitalen Schatten integriert werden.