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Originaltitel:
Kinetic Monte Carlo Simulation of Electrochemical Systems
Originaluntertitel:
Novel Algorithms for an Optimized Runtime Efficiency
Übersetzter Titel:
Simulation von Elektrochemischen Systemen mittels Kinetischer Monte Carlo Methode
Übersetzter Untertitel:
Innovative Algorithmen für eine Optimierte Laufzeiteffizienz
Autor:
Gößwein, Manuel Otto Walter
Jahr:
2025
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Simulation von Nanosystemen für Energiewandlungen (Prof. Gagliardi)
Betreuer:
Gagliardi, Alessio (Prof. Dr.)
Gutachter:
Gagliardi, Alessio (Prof. Dr.); Bandarenka, Aliaksandr (Prof. Dr.); Reale, Andrea (Assoc. Prof.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik
Stichworte:
Kinetic Monte Carlo; Electrochemical Systems; Temporal Acceleration; Automated Parametrization; Solid-State Electrolytes; Hybrid Organic/Aqueous Electrolyte Devices
Übersetzte Stichworte:
Kinetische Monte Carlo Methode; Elektrochemische Systeme; Beschleunigungsalgorithmen; Automatisierte Parametrisierung; Festkörperelektrolyte; Hybride organische Bauelemente
TU-Systematik:
TEC 030
Kurzfassung:
In this thesis, we present two distinct methodologies to improve the runtime efficiency of the original kMC algorithm for electrochemical systems. Firstly, we introduce a novel local temporal acceleration scheme to bridge the time scale disparaty between fast charge and mass transport phenomena and slow reaction dynamics. Secondly, we present an innovative and robust data-driven optimization pipeline to automate the parametrization of kMC models.
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit werden zwei neuartige Methoden vorgestellt, um die Laufzeit von kMC Simulationen für elektrochemische Systeme effizienter zu gestalten. Zunächst wird ein neuartiger lokaler Beschleunigungsalgorithmus eingeführt mit dem Ziel, die Zeitskalendifferenz zwischen schnellen Ladungs-/Massentransport und langsamer Reaktionsdynamik zu reduzieren. In einem zweiten Schritt wird eine innovative und robuste datengestützte Optimierungsstrategie präsentiert, um die Parametrisierung von kMC Mode...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1749579
Eingereicht am:
06.08.2024
Mündliche Prüfung:
18.02.2025
Dateigröße:
11726166 bytes
Seiten:
117
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250218-1749579-0-4
Letzte Änderung:
28.03.2025
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