Markus Schubert

The reliable design of multiphase micro‐structured apparatus requires a precise knowledge of the internal flow regime. Previous research indicated that classifiers based on artificial neural networks (ANN) are relatively simple to develop and provide a reasonable accuracy when trained with data for specific inlet designs. This paper introduces advanced ANN classifiers capable of predicting all relevant flow regimes regardless of the inlet design with a recall of 94 % and above for Taylor, churn, dispersed, rivulet, and parallel flows, between 89 % and 94 % for annular and bubbly flows, and 83 % for Taylor‐annular flow. These classifiers were trained and validated by using more than 13,000 experimental data points extracted from 97 flow maps.

An der Technischen Hochschule Dresden, der Vorgängereinrichtung der TU Dresden, wurde 1953 mit der Besetzung der Fachprofessur für Verfahrenstechnik eine Fachrichtung „Ingenieur für Verfahrenstechnik“ eingerichtet und das heutige Institut für Verfahrenstechnik und Umwelttechnik begründet. Seitdem wurde das Profil in Ausbildung und Forschung des Instituts innerhalb der Fakultät Maschinenwesen der Technische Universität Dresden (TUD) erheblich weiterentwickelt. Ausgehend von dieser Entwicklung werden die heutigen Forschungsschwerpunkte der fünf Professuren und Arbeitsgruppen vorgestellt.