Eva Dierkes

Wissenschaftliche Mitarbeiterin der AG Optimierung und Optimale Steuerung


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Lebenslauf

Abschlussarbeiten

Masterarbeit (12/2018)

Identifikation und Kartierung von Umgebungsparametern, basierend auf Optimalsteuerung und maschinellem Lernen
Betreuer: Prof. Dr. Kathrin Flaßkamp, Prof. Dr. Christof Büskens
Universität Bremen

Bachelorarbeit (08/2016)

Akustische Ortung im Raum
Betreuer: Prof. Dr. Christof Büskens, Dr. Matthias Knauer
Universität Bremen

Arbeit & Forschung

Doktorandin im RTG π³ (seit 09/2019)

R2-7: Parameter and Structure Identification for Complex Dynamical Systems
Zentrum für Technomathematik
Universität Bremen

Wissenschaftlicher Mitarbeiterin (seit 01/2019)

Optimierung und Optimale Steuerung
Zentrum für Technomathematik
Universität Bremen

Praktikum (08/2017 - 10/2017)

Modellbildung industrieller Produktionsprozesse mit künstlichen Neuronalen Netzen
IAV GmbH
Giffhorn, Germany

Studentische Hilfskraft (06/2015 - 12/2018)

CAUSE-Cognitive Autonomous Subsurface Exploration
Optimierung und Optimale Steuerung
Universität Bremen

Forschungsgebiete

• Parameteridentifikation in dynamischen Systemen
• Optimierung
• Optimale Steuerung

Projekte

1. BESTVILLE (01.04.2024 - 31.03.2025)
2. SmartFarm2 (01.02.2021 - 31.08.2024)
3. SmartDrive (01.11.2018 - 30.04.2020)
4. CAUSE-Cognitive Autonomous Subsurface Exploration (01.04.2015 - 30.09.2018)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

1. Leistungsprognose von Photovoltaikanlagen: Vergleich rekurrenter neuronaler Netze und Reservoir Computing Modelle (Tim Meyer)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

1. E. Dierkes, L. Kappertz, V. Solovievskyi, A. Hackenberg, C. Büskens.
   Optimized Self-Consumption of Renewable Energies With Forecast-Based Energy Management for Agricultural Farms.
   GAMM 94th Annual Meeting of the International Association of Applied Mathematics and Mechanics, 01.12.2024, Magdeburg, Deutschland.
   

   DOI: 10.1002/pamm.202400068

2. E. Dierkes, C. Offen, S. Ober-Blöbaum, K. Flaßkamp.
   Hamiltonian neural networks with automatic symmetry detection.
   Chaos: an Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 33(6), 2023.

   DOI: 10.1063/5.0142969

3. 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.

   DOI: 10.1002/pamm.202000286

4. 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.
   

   DOI: 10.1016/j.ifacol.2021.10.342

5. E. Dierkes, K. Flaßkamp.
   Learning Mechanical Systems by Hamiltonian Neural Networks.
   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, 21(1), WILEY-VCH, 2021.

   DOI: 10.1002/pamm.202100116

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