PORTFELJ / SVEUČILIŠNI PROJEKTI

Istraživački projekti 2025.-2029.

Unaprijeđenje razvoja multidisciplinarnih istraživanja strujanja fluida u makro i mikro sustavima primjenom super-računalnih simulacija i umjetne inteligencije

Područje tehničkih znanosti/uniri projekti iskusnih znanstvenika

Početak projekta: 1.10.2025.

Kompleksne pojave strujanja fluida u makro i mikro sustavima mogu se analizirati Računalnom dinamikom fluida (RDF,  eng. CFD). Navedeno rezultira zahtjevnim numeričkim simulacijama koje se najčešće izvode u superračunalnom okruženju. Cilj projekta je tri područja makro i mikro sustava unaprijediti primjenom rezultata CFD simulacija te uspostaviti racionalniji pristup numeričkim istraživanja primjenom umjetne inteligencije. Uočeno je da odabrana područja nemaju jednake razine tehnološkog napretka te se planiranim interdisciplinarnim transferom znanja planira značajan znanstveno-istraživački doprinos CFD istraživanjima u tim područjima. Zbog potrebe za fleksibilnom proizvodnjom električne energije u hidroelektranama analizirat će se utjecaj geometrijskih parametara vodne turbine na povećanje korisnosti u širem radnom području uzimanjem u obzir ekoloških učinaka. Drugo područje predstavlja ispitivanje hidrodinamike pomorskih objekata. CFD simulacije omogućavaju ispitivanje parametarskog ljuljanja brodova koje se javlja nepogodnom kombinacijom prirodnih, operacijskih i dizajnerskih parametara, a optimizacijom oblika trupa u fazi projektiranja se može izbjeći. Simulacije će se provesti i za optimizaciju oblika brodskog trupa u svrhu minimiziranja hidrauličkih gubitaka kao i pojava kavitacije kod brodskog propelera. Multidisciplinarni pristup u istraživanju dinamike fluida afirmirao je numeričke simulacije i na polju biomedicine. CFD analize endodontske irigacije modelirane uz uporabu mikro CT skeniranih endodontskih prostora provedena u kombinaciji s optimizacijom geometrijskih i parametara irigacije produbit će znanstvene spoznaje primjenjive i u kliničkoj praksi. Za razliku od prethodnih istraživanja koja su se bazirala na modelima endodontskih prostora, u ovom slučaju koristit će se realni modeli. U svim navedenim optimizacijskim postupcima primijenit će se metode strojnog učenja u svrhu smanjenja računalnih resursa za brže operativno djelovanje. 

Istraživački tim

Voditelj projekta

SURADNICI
DOKTORANDI

Bože Lučin