Forschung und Veröffentlichungen

Die Forschung an der Hochschule Wismar soll in hohem Maße die Studierenden einbinden. Im Aufbau befindet sich eine studentische Gruppe zu Surrogat­modellen und Klassifikation mit künstlichen neuronalen Netzwerken. In diesem Rahmen wurden das interne Forschungsvorhaben "Verbesserung der Mess­daten­verarbeitung" erfolgreich beantragt.

Messdaten aus Raman-Spektros­kopie und Körperschall (beides in Zusammen­arbeit mit der Werkstofftechnik unter Prof. Schwerdt), von Schwingungen, Leistungsaufnahme uvm. an Werk­zeug­maschinen in Zusammen­arbeit mit der Fertigungstechnik unter Prof. Schimmelpfennig und aus Prozessen der Ver­fahrens­technik sollen einer Auswertung jenseits der eindimensionalen Regression und Korrelationsanalyse unterzogen werden. Dazu gehört die Erstellung  von Surrogat­modellen aus Regression mit neuronalen Netzwerken und klassischen spektralen Zerlegungen, Dekomposition von Mischsignalen und nun bald die Optimierung der Zielgrößen mit diesen Modellen. Ferner sollen in der Fertigungstechnik versteckte Parameter identifiziert werden. Im Rahmen der internen Forschungsförderung sind zwei Studierende als Hilfswissenschaftler beschäftigt. Darüberhinaus arbeiten drei weitere Studenten in Synergie mit dem Forschungsvorhaben an ihren studentischen Projekten.

Der Kontakt zur und Austausch mit der Gruppe von Prof. Hornberger besteht, der zur Verfahrenstechnik wird im Herbst 2022 durch Zusammenarbeit mit Prof. Hillmann ausgebaut. Hier besteht die Hoffnung, neuronale Netzwerke erfolgreich zur Suche nach versteckten Parametern einsetzen zu können.

Hierzu relevante Veröffentlichungen:

Finding hidden-feature depending laws inside a data set and classifying it using Neural Network

Diese Veröffentlichung beschreibt eine Methode zum sukzessiven Finden von Gesetzen in einer Menge von Parameter-Messungs-Paaren, die aus mehreren a priori nicht unterscheidbaren Populationen stammen. In dem Zuge, in dem man die für die einzelnen Populationen gültigen Gesetze findet, unterscheidet man auch die Populationen, die diesen Gesetzen gehorchen. Ermöglicht wird dies durch Verwendung der Logcosh-Loss-Funktion, die eine Regression durch den jeweils schwersten Cluster durchführt anstatt durch das Mittel, wie dies quadratische Loss-Funktionen tun.

Autoren
Thilo Moshagen
Nihal Acharya Adde
Ajay Navilarekal Rajgopal

arXiv:2101.10427
Submitted 25 January, 2021; originally announced January 2021

Abstract

The logcosh loss function for neural networks has been developed to combine the advantage of the absolute error loss function of not overweighting outliers with the advantage of the mean square error of continuous derivative near the mean, which makes the last phase of learning easier. It is clear, and one experiences it soon, that in the case of clustered data, an artificial neural network
with logcosh  loss learns the bigger cluster rather than the mean of the two. Even more so, the ANN, when used for regression of a set-valued function, will learn a value close to one of the choices, in other words, one branch of the set-valued function, while a mean-square-error NN will learn the value in between. This work suggests a method that uses artificial neural networks with logcosh loss to find the branches of set-valued mappings in parameter-outcome sample sets and classifies the samples according to those branches.


Classification based on invisible features and thereby finding the effect of tuberculosis vaccine on COVID-19

Dies ist die Anwendung des Verfahrens aus Finding hidden-feature depending laws inside a data set and classifying it using Neural Network auf Daten des COVID-Infektionsgeschehens in Deutschland. Ziel war es, festzustellen, ob Ost- und Westdeutschland bezüglich des COVID-Infektionsgeschehens unter­schied­liche Populationen darstellen - der verdeckte Parameter wäre dann die Tuber­kuloseimpfung, die in Ostdeutschland häufiger ist. Ergebnis ist, dass ein Effekt der Tuberkuloseimpfung sicher ausgeschlossen werden kann.

Autoren
Nihal Acharya Adde
Thilo Moshagen

arXiv:2011.07332
Submitted 14 November, 2020; originally announced November 2020

Abstract

In the case of clustered data, an artificial neural network with logcosh loss function learns the bigger cluster rather than the mean of the two. Even more so, the ANN when used for regression of a set-valued function, will learn a value close to one of the choices, in other words, it learns one branch of the set-valued function with high accuracy. This work suggests a method that uses artificial neural networks with logcosh loss to find the branches of set-valued mappings in parameter-outcome sample sets and classifies the samples according to  those branches. The method not only classifies the data based on these branches but also provides an accurate prediction for the majority cluster. The method successfully classifies the data based on an invisible feature. A neural network was successfully established to predict the total number of cases, the logarithmic total number of cases, deaths, active cases and other relevant data of the coronavirus  for each German district from a number of input variables. As it has been speculated that the Tuberculosis vaccine provides protection against the virus and since East Germany was vaccinated before reunification, an attempt was made to classify the Eastern and Western German districts by considering the vaccine information as an invisible feature.


Weitere Forschungsinteressen/Weitere Veröffentlichungen:

Diffuse Grenzflächen thermodynamisch scharf: Ein voll physikalisch eingebettetes Multiphasenfeldmodell

Dissertationsschrift

Abstract

Motivated by the problem of distortion occuring during heat treatment of steel, the mutual influence of phase changes and stresses in metals is examined on the length scale of several grains, the mesoscopic length scale, using a multi phase field method. The metalurgical motivation of this work makes it necessary to derive governing equations from entropy maximization as well as from free energy minimization. The inner energy and the entropy of the system, thus the free energy, are as far as possible put together from well-known physical expressions. Commonly stated thermodynamical relations between the contributions are examined for their domain of validity, then this validities are proven between the chosen contributions to inner energy and entropy where they should account. New insights on the thermodynamics of phase changes are achieved. The phasefield itself is chosen such that one component of it symbolizes one phase in each grain, i.e. two components for each grain are needed. To deal with this amount of components and stresses and temperature, a FEM software with the capacity to deal with an arbitrary number of components is designed. Results of the simulations are presented.


Moshagen, Thilo. "Convergence of explicitly coupled simulation tools (co-simulations)" Journal of Numerical Mathematics, vol. 27, no. 1, 2019, pp. 23-36.
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On Meeting Energy Balance Errors in Co-Simulations
Thilo Moshagen (2019) On Meeting Energy Balance Errors in Co-Simulations, Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, 25:2, 139-166.
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