Aktuelles

Angeboten vom LS für Aerordynamik und Strömungsmechanik

Noether Netzwerke fuer die Stroemungsmechanik Nutzen von Meta-Learning zum Erlernen von Erhaltungsgroessen in Datensets der Stroemungsmechanik. Das Erlernen von Subdimensionen in der Stroemungsmechanik Erlernen von problem-spezifischen niedrig-dimensionalen Subdimensionen, welche die effiziente…

Erstmalig nimmt der AER am [TUM Data Innovation Lab](https://www.mdsi.tum.de/di-lab/tum-di-lab/)) des [Munich Data Science Institutes](https://www.mdsi.tum.de/mdsi/startseite/) teil mit unserem Projekt zur Beschleunigung von Kernels von neuronalen Netzwerken auf der Softwareebene, welche im Laufe…

In diesem Workshop bieten wir Updates zum Forschungsdatenmanagement (FDM) in den Ingenieurwissenschaften mit einem Fokus auf großen, nicht mobilen Daten, die an den (nationalen) Tier 1 Rechenzentren erzeugt werden (HLRS, JSC, LRZ). Dabei stellen wir FDM-Tools vor und berichten über die aktuellen…

https://www.epc.ed.tum.de/aer/studienarbeiten/

Installation und Inbetriebnahme eines LDA-Systems zur Messung des Nachlaufs einer Modellwindturbine im Windkanal Modifikation der Interferenz von zwei generischen, stumpfen Körpern durch Strömungsbeeinflussung

The Center for Hypersonics at the University of Queensland, Australia, the Chair of Aerodynmics and Fluid Mechanics at the Technical University of Munich and the team at DLR Moraba are running an online workshop to strengthen the connection between researchers here in Queensland and in Bayern…

Presse