TY - CHAP A1 - Kiesel, Gerd A1 - Engels, Merit A1 - Völker, Conrad ED - Kornadt, Oliver ED - Carrigan, Svenja ED - Hofmann, Markus ED - Völker, Conrad T1 - Energetische Transformation im ländlichen Raum – Aufbau eines prozessorientierten Entwicklungs- und Moderationsmodells T2 - Schriftenreihe des Fachgebiets Bauphysik/Energetische Gebäudeoptimierung N2 - Kleine Kommunen im ländlichen Raum sind aufgrund ihrer oft eingeschränkten personellen und finanziellen Kapazitäten bisher eher sporadisch in den Themenfeldern Energieeffizienz und Erneuerbare Energien aktiv. Immer wieder stellt sich daher Frage, wie die Klimaschutzstrategien des Bundes und der Länder dort mit dem verfügbaren Personal kostengünstig realisierbar sind. Vor diesem Hintergrund wird ein Werkzeug entwickelt, mit dessen Hilfe der aktive Einstieg in diese Thematik mit geringen Aufwand und überwiegend barrierefrei möglich ist. Der Aufbau eines prozessorientierten Entwicklungs- und Moderationsmodells zur Erprobung und Umsetzung bezahlbarer Handlungsoptionen für Energieeinsparungen und effizienten Energieeinsatz im überwiegend ländlichen geprägten Raum ist der Schwerpunkt der Softwarelösung. Kommunen werden mit deren Hilfe in die Lage versetzt, in die notwendigen Prozesse der Energie- und Wärmewende einzusteigen. Dabei soll der modulare Aufbau die regulären Schritte notwendiger (integrierter) Planungsprozesse nicht vollständig ersetzen. Vielmehr können innerhalb der Online-Anwendung - überwiegend automatisiert - konkrete Maßnahmenvorschläge erstellt werden, die ein solides Fundament der künftigen energetischen Entwicklung der Kommunen darstellen. Für eine gezielte Validierung der Ergebnisse und der Ableitung potentieller Maßnahmen werden für die Erprobung Modellkommunen in Thüringen, Bayern und Hessen als Reallabore einbezogen. Das Tool steht bisher zunächst nur den beteiligten Modellkommunen zur Verfügung. Die entwickelte Softwarelösung soll künftig Schritt für Schritt allen interessierten Kommunen mit diversen Hilfsmitteln und einer Vielzahl anderer praktischer Bestandteile zur Verfügung gestellt werden. KW - Modellierung KW - Kommune KW - Energiewende KW - Transformation KW - ländlicher Raum Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20220617-46566 SN - 978-3-95974-176-7 SN - 2363-8206 PB - Eigenverlag Technische Universität Kaiserslautern CY - Kaiserslautern ER - TY - JOUR A1 - Guo, Hongwei A1 - Alajlan, Naif A1 - Zhuang, Xiaoying A1 - Rabczuk, Timon T1 - Physics-informed deep learning for three-dimensional transient heat transfer analysis of functionally graded materials JF - Computational Mechanics N2 - We present a physics-informed deep learning model for the transient heat transfer analysis of three-dimensional functionally graded materials (FGMs) employing a Runge–Kutta discrete time scheme. Firstly, the governing equation, associated boundary conditions and the initial condition for transient heat transfer analysis of FGMs with exponential material variations are presented. Then, the deep collocation method with the Runge–Kutta integration scheme for transient analysis is introduced. The prior physics that helps to generalize the physics-informed deep learning model is introduced by constraining the temperature variable with discrete time schemes and initial/boundary conditions. Further the fitted activation functions suitable for dynamic analysis are presented. Finally, we validate our approach through several numerical examples on FGMs with irregular shapes and a variety of boundary conditions. From numerical experiments, the predicted results with PIDL demonstrate well agreement with analytical solutions and other numerical methods in predicting of both temperature and flux distributions and can be adaptive to transient analysis of FGMs with different shapes, which can be the promising surrogate model in transient dynamic analysis. KW - Wärmeübergang KW - Deep Learning KW - Modellierung KW - physics-informed activation function KW - heat transfer KW - functionally graded materials Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:gbv:wim2-20230517-63666 UR - https://link.springer.com/article/10.1007/s00466-023-02287-x VL - 2023 SP - 1 EP - 12 PB - Springer CY - Berlin ER -