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Dr.-Ing. Isabella Lau (l.) und Dr.-Ing. Iulia Dan (r.) Bild: VDEFuhrländer hat in ihrer Dissertation klassische Computersimulationen mit einem auf Machine Learning basierenden Approximationsmodell kombiniert, um Unsicherheiten im Produktdesign durch Ungenauigkeiten im Herstellungsprozess oder variable Materialeigenschaften schneller präzise berücksichtigen zu können als bisher. Das Verfahren hilft dabei, schnell einen Überblick über solche Unsicherheiten zu erhalten und Probleme auszuschließen.
Lau zeigt, wie man Simulationsfehler in der Entwicklung von Hochfrequenzbauteilen reduzieren kann. In ihrer Dissertation beschäftigte sie sich mit der Frage, wie sich systematische Fehler bei der Vermessung von Dielektrika minimieren lassen. Materialproben unterscheiden sich sehr stark, gleichzeitig werden an die Messung selbst unterschiedliche Anforderungen gestellt. Daher ist kein universell nutzbares Messgerät verfügbar. Ihre Dissertation zielt darauf ab, den Einsatz von Materialmessungen in Kombination mit akkuraten Simulationen zu erleichtern. So lassen sich in der Entwicklung von HF-Bauelementen Re-Designs, Zeit und Ressourcen einsparen.
Dan widmet sich in ihrer Dissertation der Frage, welche Architekturen in einem Terrahertz-Kommunikationssystem für 6G-Netzwerke zum Einsatz kommen und welche wesentlichen Komponenten dabei genutzt werden könnten.
