Project

Machine Learning-integratie in Discrete Element-oplossers voor het modelleren van industriële poederverwerkingsprocessen met inachtneming van duurzaamheid, veiligheid en kosten

Code
EXT/ONZ/000242
Looptijd
13-05-2022 → 01-12-2023
Onderzoeksdisciplines
  • Natural sciences
    • Machine learning and decision making
  • Engineering and technology
    • Powder and particle technology
    • Computational materials science
Trefwoorden
Discrete Element Methode (DEM) Machine Learning poederverwerkingsprocessen
 
Projectomschrijving

Het onderzoek bestaat uit het verkennen van manieren om ML-technieken te integreren in DEM, met behulp van onze intern ontwikkelde software, ScaleDEM. Deze technieken variëren van het gebruik van beslissingsbomen tot kunstmatige neurale netwerken (ANN) om een deel van de huidige ScaleDEM-implementatie te vervangen of te verbeteren. Dit impliceert noodzakelijkerwijs de invoering van een gemengde benadering van de software. De software zal dus zowel op fysica als op data vertrouwen om robuuste, betrouwbare en nauwkeurige resultaten te leveren.