Publikationen

Journale

• Heringhaus, Monika E., Yi Zhang, André Zimmermann, and Lars Mikelsons. 2022. “Towards Reliable Parameter Extraction in MEMS Final Module Testing Using Bayesian Inference” Sensors 22, no. 14: 5408. https://doi.org/10.3390/s22145408
  • Blog Post: MEMS schwimmen in BayesFlow

Preprints

• Yi Zhang, Lars Mikelsons. “Sensitivity-Guided Iterative Parameter Identification and Data Generation with BayesFlow and PELS-VAE for Model Calibration”, 17. August 2022, PREPRINT (Version 1) available at Research Square https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1898389/v1
  • Blog Post: Kalibrierung komplexer Systemmodelle mit Deep Learning

Konferenzen

• Schatz, H.; Varchmin, A.: “Einsatz neuronaler Netze in der Betriebsstrategie und Regelung von CO2-Kältekreisläufen”, 10. VDI-Fachkonferenz Thermomanagement für elektromotorisch angetriebene PKW, Nürnberg, 9.-10. März 2022
  • Der Vortrag ist nicht online. Auf Nachfrage kann der Vortrag aber herausgegeben werden.
• Hübel, Moritz, Nirmala Nirmala, Michael Deligant, and Lixiang Li. “Hybrid physical-AI based system modeling and simulation approach demonstrated on an automotive fuel cell.” In Modelica Conferences, pp. 157-163. 2022. https://doi.org/10.3384/ecp193157
  • Blog Post: Trainieren eines neuronalen Netzwerks basierend auf detailliertem Modell

Workshops

• Andreas Heuermann, Philip Hannebohm, Bernhard Bachmann. “Replacing Strong Components with ANN”. 31. Januar 2022, OpenModelica Annual Workshop 2022, presentation https://openmodelica.org/images/M_images/OpenModelicaWorkshop_2022/1355_Replacing_Strong_Components_with_ANN.pdf
  • Blog Post: Workflow zum Ersetzen algebraischer Schleifen präsentiert
• Karim Abdelhak, Philip Hannebohm, Bernhard Bachmann. “Status of the New Backend”. 6. Februar 2023, OpenModelica Annual Workshop 2023, Präsentation https://openmodelica.org/images/M_images/OpenModelicaWorkshop_2023/status_of_new_backend.pdf
  • Blog Post: E-Graphs für symbolische Vereinfachung