Die Verleihung der Preise erfolgt im Rahmen der Eröffnungsfeier des DLRK2023. Die DGLR gratuliert den Preiträgern recht herzlich.
Die prämierten Dissertationen, Studien- Bachelor-, Master- und Diplomarbeiten sind Bestandteil des
wissenschaftlichen Vortragsprogramms.
(Änderungen vorbehalten; Es gilt die Darstellung in der Programmübersicht.)
Titel der Arbeit: Development of novel Reynolds-averaged Navier–Stokes turbulence models based on Lie symmetry constraints
Titel der Arbeit: Turbulenzproduktion stromab einer hochbelasteten Niederdruckturbinenkaskade unter Einfluss der Profilbelastung und des Seitenwandgrenzschichtzustandes
Titel der Arbeit: Einfluss des Triebstrangs auf die Schwenkbewegung von Hubschrauberrotoren
Titel der Masterarbeit: Experimentelle Untersuchungen eines Windkanalmodells zur Analyse von Fluid-Struktur-Wechselwirkung aufgrund des Einflusses von Vorderkantenwirbelsystemen
Titel der Masterarbeit: Design of two Speed Brake based Airspeed Control Laws for Civil High Precision Flight Maneuvers
Titel der Arbeit: Development and Validation of a Surface Tension Model for the Meshless-Finite-Mass Method
Titel der Masterarbeit: Designstudie eines Kamerasystems als Nutzlast der Kleinsatellitenmission ROMEO
Titel der Masterarbeit: Development and Verification of a Software Tool for Conceptual Design of a Satellite Service Module
Titel der Bachelorarbeit: Entwicklung eines INDI Backup-Flugreglers für ein Fixed-Wing UAV
Titel der Masterarbeit: Fehlertolerante Verfahren zur Einhaltung von Geofences für unbemannte Kippflügelflugzeuge
Titel der Masterarbeit: Nutzung von Methoden des Maschinellen Lernens für die Werkstückqualität- und Werkzeugverschleißvorhersage bei semi-automatischen Bohrprozessen
Titel der Masterarbeit: Terrain Mapping for Autonomous Navigation of Lunar Rovers
Titel der Bachelorarbeit: Implementierung einer Entwurfsmethodik zur Rotorblattauslegung
Titel der Masterarbeit: Einfluss der Radumströmung auf die Fahrzeugaerodynamik: eine numerische Studie mittels wirbelauflösender Turbulenzmodelle
Titel der Studienarbeit: Optimal Sensor Placement For Active Flow Control With Deep Reinforcement Learning
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