Eva Dierkes
Wissenschaftliche Mitarbeiterin der AG Optimierung und Optimale Steuerung, Research Training Group π3E-Mail: eva.dierkes@uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-64357
ORCID iD: 0000-0002-9243-1494
Lebenslauf
Abschlussarbeiten
- Masterarbeit (12/2018)
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Identifikation und Kartierung von Umgebungsparametern, basierend auf Optimalsteuerung und maschinellem Lernen
Betreuer: Dr. Kathrin Flaßkamp, Prof. Dr. Christof Büskens
Universität Bremen - Bachelorarbeit (08/2016)
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Akustische Ortung im Raum
Betreuer: Prof. Dr. Christof Büskens, Dr. Matthias Knauer
Universität Bremen
Arbeit & Forschung
- Doktorandin im RTG π3 (seit 09/2019)
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R2-7: Parameter and Structure Identification for Complex Dynamical Systems
Zentrum für Technomathematik
Universität Bremen - Wissenschaftlicher Mitarbeiterin (seit 01/2019)
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Optimierung und Optimale Steuerung
Zentrum für Technomathematik
Universität Bremen - Praktikum (08/2017 - 10/2017)
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Modellbildung industrieller Produktionsprozesse mit künstlichen Neuronalen Netzen
IAV GmbH
Giffhorn, Germany - Studentische Hilfskraft (06/2015 - 12/2018)
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CAUSE-Cognitive Autonomous Subsurface Exploration
Optimierung und Optimale Steuerung
Universität Bremen
Forschungsgebiete
- Parameteridentifikation in dynamischen Systemen
- Optimierung
- Optimale Steuerung
Projekte
- SmartDrive (01.11.2018 - 30.04.2020)
- CAUSE-Cognitive Autonomous Subsurface Exploration (01.04.2015 - 30.09.2018)
Publikationen (Auswahl)
- E. Dierkes, F. Jung, C. Büskens.
Data-based models of drive technology for automation in automotive production.
GAMM 91st Annual Meeting of the international Association of Applied Mathematics and Mechanics, online, 15.03.2021 - 19.03.2021.
Proceedings in Applied Mathematics & Mechanics, 20(1), WILEY-VCH, 2021. - E. Dierkes, C. Meerpohl, K. Flaßkamp, C. Büskens.
Estimation and Mapping of System-Surface Interaction by Combining Nonlinear Optimization and Machine Learning.
Third IFAC Conference on Modelling, Identification and Control of Nonlinear Systems, 15.09-17.09.2021.
- E. Dierkes, K. Flaßkamp.
Learning Mechanical Systems by Hamiltonian Neural Networks.
GAMM 92st Annual Meeting of the international Association of Applied Mathematics and Mechanics, online, 15.03.2021 - 19.03.2021.
Proceedings in Applied Mathematics & Mechanics, 21(1), WILEY-VCH, 2021. - E. Dierkes, K. Flaßkamp.
Learning Hamiltonian Systems considering System Symmetries in Neural Networks.
The 7th IFAC Workshop on Lagrangian and Hamiltonian Methods for Nonlinear Control, 11.10-13.10.2021, Berlin, Deutschland.