Research Focus

Nuclear power will be still a part of national power production until 2022. Ensuring system and reactor safety for the remaining runtime is one of the key topics of this department.

For more than 15 years, we have been working on nuclear safety research projects that mainly focus on the controllability of loss-of-coolant accidents. Both experimentally and simulatively, we contribute to this in proven cooperation with the Helmholtz Centre Dresden-Rossendorf (HZDR) and the TU Dresden.

Another core theme of the department is Soft Computing. While the Machine Learning branch is experiencing an overwhelming renaissance right now, the department already has longtime and extensive experience, among others with modeling and practical application of artificial neural networks and fuzzy logic.

Nuclear safety research

• assured sump intake, Loss-of-Coolant-Accidents with particle formation and release, methodical and experimental investigation of particle flows

System and reactor safety

• safety and reliablility analysis of components and systems
• modeling/simulation (model-based measurement methods, soft computing)
• thermohydraulics

Soft computing, maschine learning

• Fuzzy systems (Mamdani, Takagi-Sugeno-Kang)
• Maschine learning: artificial neuronal networks (multilayer perceptron, self-organising map... )
• Support-vector machines (SVM)

non-linear systems

• genetic algorithms
• fractal algorithms
• multi-agent systems

Control engineering, process control

• power and processing technology

Image processing

• object recognition
• tracking
• optical quality control

Theoretical and experimental investigation

• two-phase flows water/steam/gases

Simulation systems

• simulation codes ATHLET, RELAP, CFD, COCOSYS

Bis zum Jahr 2023 war die Kernenergie noch an der nationalen Stromerzeugung beteiligt. Die für die verbleibende Laufzeit zu gewährleistende Anlagen- und Reaktorsicherheit war einer der Schwerpunkte des Fachgebiets Kerntechnik/Soft Computing.

Seit mehr als 20 Jahren bearbeiten wir Projekte der nuklearen Sicherheitsforschung, die hauptsächlich auf die Beherrschbarkeit von Kühlmittelverluststörfällen abzielen. Sowohl experimentell als auch simulativ leisten wir dazu in bewährter Kooperation mit dem Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) und der TU Dresden unseren Anteil.

Ein weiterer Schwerpunkt des Fachgebiets ist das Soft Computing. Während das Teilgebiet „Machine Learning“ aktuell eine überwältigende Renaissance erfährt, kann das Fachgebiet hier bereits auf langjährige und umfangreiche Erfahrungen zurückgreifen, u. a. in der Modellierung und praktischen Anwendung von Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) sowie Fuzzy-Technologien.

Nukleare Sicherheitsforschung

• Gesicherte Sumpfansaugung, Kühlmittelverluststörfälle mit Partikelentstehung und -freisetzung, methodische und experimentelle Untersuchungen zu Partikelströmungen

Anlagen- und Reaktorsicherheit

• Sicherheits- und Zuverlässigkeitsanalysen zu Komponenten und Systemen
• Modellierung/Simulation (Modellgestützte Messverfahren, Soft Computing)
• Thermohydraulik

Soft Computing, Maschinelles Lernen

• Fuzzy-Systeme (Mamdani, Takagi-Sugeno-Kang)
• Maschinelles Lernen: Künstliche Neuronale Netze (Multilayer Perzeptron, Self-Organising Map... )
• Support Vector Machines (SVM)

Nichtlineare Dynamische Systeme

• Genetische Algorithmen
• Fraktale Algorithmen
• Multi Agenten Systeme

Regelungstechnik, Prozessführung

• Energie- und Verfahrenstechnik

Bildverarbeitung

• Objekterkennung
• Tracking
• Optische Qualitätskontrolle

Theoretische und experimentelle Untersuchungen

• Zweiphasenströmungen Wasser/Dampf/lnertgase

Simulationstechnik

• Simulationscodes ATHLET, RELAP, CFD, COCOSYS, DynStar