Doktorsvörn í reikniverkfræði - Seyedreza Hassanianmoaref

Doktorsefni:
Seyedreza Hassanianmoaref

Heiti ritgerðar:
Hönnun og prófun á samhliða skalanlegum vélnámsaðferðum í beitingu tölulegrar straumfræði

Andmælendur:
Dr. Andrea Beck, prófessor í Tölulegum aðferðum í straumfræði við the Institute of Aerodynamics and Gas Dynamics and the Stuttgart Center for Simulation Science háskóla í Stuttgart, Þýskalandi, dr. Amir Hossein Shiravi, prófessor í vélaverkfræðideild, Jundi Shapur háskóla í Íran

Leiðbeinandi:
Dr. Morris Riedel prófessor við Iðnaðarverkfræði-, vélaverkfræði- og tölvunarfræðideild Háskóla Íslands og Head of High Productivity Data Processing research group við  Juelich Supercomputing Centre í Þýskalandi

Einnig í doktorsnefnd:
Dr. Ásdís Helgadóttir, dósent í Iðnaðarverkfræði-, vélaverkfræði og tölvunarfræðideild við Háskóla Íslands, Dr. Pedro Simões Costa, lektor í vélaverkfræðideild TU Delft, Hollandi

Stjórnandi varnar:
Dr. Rúnar Unnþórsson prófessor og deildarforseti Iðnaðarverkfræði-, vélaverkfræði- og tölvunarfræðideildar Háskóla Íslands

Ágrip:
Iðustreymi, vel þekkt óleyst eðlisfræðilegt viðfangsefni, fyrirfinnst í fjöldamörgum iðnaði og náttúrulegum aðstæðum. Töluleg straumfræði (CFD) og tilraunir (EFD) eru helstu aðferðir til að kanna iðustreymi en báðar hafa takmarkanir vegna stöðu fræðilegrar þekkingar, stærðarskala og kostnaðar. Þar sem iðustreymi er handahófskennt og ólínulegt verður greining með þessum aðferðum enn flóknari. Nýlega hefur djúpnám þó gefið góða raun í að spá fyrir um ólínuleg fyrirbæri. Í þessari ritgerð er sett fram og þróuð ný aðferð til að tengja saman Lagrangian agnamælingar (LPT) í straumfræði við runubundin djúpnámslíkön (DL) til að spá fyrir um iðustreymi. Háafkastatölvur (HPC) eru nauðynlegar fyrir þessi djúpnámslíkön og þessi rannsókn nýtir sér kerfi háafkastatölva í fremstu röð sem koma frá EuroCC 1 og 2. Niðurstöður þessar ritgerðar eru einnig hluti af verkefninu CoE-RAISE. Með því að nota tilraunagögn frá rannsókn fyrri doktorsnema, gátu djúpnámslíkön – sérstaklega minnugt endurkvæmnis tauganet (LSTM), hlið endurtekin eining (GRU) og breytir (Transformer) – sýnt ótrúlegan árangur í að spá fyrir um iðustreymi. Auk þess var gerð tilviksrannsókn um vindorku þar sem aðferðunum kynntum í ritgerðinni var beitt á verkfræðilegt viðfangsefni. Fræðasamfélag iðustreymisrannsókna hefur viðurkennt framlag þessarar ritgerðar með birtingum í þó nokkrum virtum rannsóknartímaritum og fjölda ráðstefna.

Um doktorsefnið:
Seyedreza (Reza) fæddist í Sary í Íran árið 1985. Hann lauk B.Sc. í vélaverkfræði frá Chamran háskóla í Ahwaz í Íran árið 2009 og eftir það fór að vinna að rannsóknum og þróun á straumfræði og lausnum í orkugeiranum. Árið 2020 lauk Reza meistarargráðu í endurnýjanlegri orku við Háskólann í Reykjavík og fór strax á eftir í doktorsnám í reikniverkfræði við Háskóla Íslands. Rannsóknir hans fjalla að mestu um tölulega straumfræði (CFD) og beitingu djúpnáms (DL) til að greina og skilja betur viðfangsefni í iðustreymi. Auk þess hefur hann beitt háafkastatölvum til að hraða, besta og skala aðferðirnar sem hann hefur þróað. Reza á tvö börn og í frítíma sínum hefur Reza gaman að því að verja tíma með þeim og eiginkonu sinni.