Jan Eric Marquardt, M.Sc.

Jan Eric Marquardt, M.Sc.

  • Straße am Forum 8
    76131 Karlsruhe

Forschungsinteresse

Modellierung und Simulation von partikulären Strömungen

Partikuläre Strömungen sind in der Natur, der Technik und der Industrie allgegenwärtig. Untersuchungen dieser sind wichtig, da sie erhebliche Auswirkungen auf die Umwelt, die menschliche Gesundheit, Sicherheit, Fertigungsprozesse und viele andere Anwendungen haben. Daher ist die Fähigkeit, realistische partikelbeladene Strömungen numerisch zu untersuchen, ein wichtiger Aspekt. Aus diesem Grund ist es für solche numerischen Studien unerlässlich, komplexe Partikelformen verwenden zu können, auch in Systemen mit hohen Partikelvolumenanteilen. Denn die Kopplung zwischen dem umgebenden Fluid und einem Partikel hängt stark von der Form des Partikels ab, was sich bspw. im Strömungswiderstand zeigt. Darüber hinaus sind auch die Wechselwirkungen mit anderen Partikeln und Hindernissen, wie z. B. einer Wand, von der Form abhängig.

Die Berücksichtigung beliebiger Partikelformen ist zwar wichtig, stellt aber nach wie vor eine große Herausforderung dar. Aus diesem Grund ist es von großer Bedeutung, die bereits bestehenden Modelle und Methoden zu verbessern oder neue zu entwickeln, die genaue Studien von partikulären Strömungen ermöglichen. Hier geht es in erster Linie darum, grob disperse Suspensionen zu betrachten. Es ist jedoch anzunehmen, dass die daraus resultierenden neuen Entwicklungen auch auf andere Anwendungen anwendbar sind.


zu vergebende Studien- Bachelor, Master und Diplomarbeiten
Titel Typ Datum
Bachelor- oder Masterarbeit (simulativ) ab sofort

Publikationsliste


  1. Simulation of Dynamic Rearrangement Events in Wall-Flow Filters Applying Lattice Boltzmann Methods
    Hafen, N.; Marquardt, J. E.; Dittler, A.; Krause, M. J.
    2023. Fluids, 8 (7), Art.-Nr.: 213. doi:10.3390/fluids8070213
  2. Simulation of Particulate Matter Structure Detachment from Surfaces of Wall-Flow Filters for Elevated Velocities Applying Lattice Boltzmann Methods
    Hafen, N.; Marquardt, J. E.; Dittler, A.; Krause, M. J.
    2023. Fluids, 8 (3), Art.-Nr.: 99. doi:10.3390/fluids8030099
  3. A discrete contact model for complex arbitrary-shaped convex geometries
    Marquardt, J. E.; Römer, U. J.; Nirschl, H.; Krause, M. J.
    2022. Particuology. doi:10.1016/j.partic.2022.12.005
  4. Optimization of a Micromixer with Automatic Differentiation
    Jeßberger, J.; Marquardt, J. E.; Heim, L.; Mangold, J.; Bukreev, F.; Krause, M. J.
    2022. Fluids, 7 (5), Art.-Nr.: 144. doi:10.3390/fluids7050144
  5. Numerical and experimental examination of the retention of magnetic nanoparticles in magnetic chromatography
    Marquardt, J. E.; Arlt, C.-R.; Trunk, R.; Franzreb, M.; Krause, M. J.
    2021. Computers and Mathematics with Applications, 89, 34–43. doi:10.1016/j.camwa.2021.02.010
  6. OpenLB—Open source lattice Boltzmann code
    Krause, M. J.; Kummerländer, A.; Avis, S. J.; Kusumaatmaja, H.; Dapelo, D.; Klemens, F.; Gaedtke, M.; Hafen, N.; Mink, A.; Trunk, R.; Marquardt, J. E.; Maier, M.-L.; Haussmann, M.; Simonis, S.
    2021. Computers and mathematics with applications, 81, 258–288. doi:10.1016/j.camwa.2020.04.033
  7. Towards the simulation of arbitrarily shaped 3D particles using a homogenised lattice Boltzmann method
    Trunk, R.; Marquardt, J.; Thäter, G.; Nirschl, H.; Krause, M. J.
    2018. Computers & fluids, 172, 621–631. doi:10.1016/j.compfluid.2018.02.027

Konferenzbeiträge


  1. Numerische Studie des Segré-Silberberg Effekt mit der Homogenised Lattice Boltzmann Methode
    Marquardt, J.
    2021, März 10. Jahrestreffen der ProcessNet-Fachgruppen "Abfallbehandlung und Wertstoffrückgewinnung, Energieverfahrenstechnik, Gasreinigung, Hochtemperaturtechnik, Rohstoffe" (2017), Frankfurt am Main, Deutschland, 21.–23. März 2017