C. Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses
3. Qualitative Analyse der CFD-MRI Methode
Die Herausforderung für die gekoppelte Methode besteht darin, dass die MRT-
Daten nur zweidimensional im Raum und eindimensional in der Geschwindigkeit
sind. Die Methode startet bei einem Fehler zwischen Simulation und MRT-Daten
von 41,72 %, jedoch nach nur 5 Optimierungsschritten halbiert sich der Fehler
und erreicht dann nach 18 Schritten 11,94 %. Der Fehler bleibt dann in diesem
Bereich, aber wie in den Abbildungen 2 und 3 zu sehen ist, wird das Messrauschen
deutlich reduziert. In Abbildung 4 sind die Ergebnisse für die Objektidentifikation
dargestellt. Im Hintergrund ist ein Segment der MRT-Daten zu sehen, davor ein
Ausschnitt der Simulation, dargestellt als Punkte, die die Durchlässigkeit zeigen.
Nach nur 5 Schritten ist der Grundriss des Objektes gefunden, jedoch mit ho-
her Durchlässigkeit. Nach 8 Schritten findet die Methode eine feste Schale. Nach
18 Schritten ist sowohl die Innen- als auch die Außenschicht fast komplett un-
durchlässig. Entsprechend den gleichen Schritten zeigt Abbildung 5 das Ergebnis
für die Strömungsgeschwindigkeitscharakterisierung. Es ist zu erkennen, dass die
Strömung sehr genau berechnet wird, nachdem das Objekt gefunden wurde. Die
CFD-MRT-Methode war in der Lage, das Objekt zu lokalisieren und die Flüssig-
keitsströmung recht genau zu bestimmen, obwohl nur 2D-räumlich aufgelöste
MRT-Daten veiwendet wurden. Das Messrauschen wurde dabei signifikant re-
duziert.
Abb. 2: Vergleich des Geschwindigkeitsprofils entlang einer Linie der Ebene (weiße Linie in der rechten Abbil-
dung). Die experimentellen Daten werden als helle Linie dargestellt und die Simulationsergebnisse als dunkle
Linie. Hier zeigt sich eine deutliche Reduzierung des Messrauschens.
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3. Qualitative Analyse der CFD-MRI Methode
Die Herausforderung für die gekoppelte Methode besteht darin, dass die MRT-
Daten nur zweidimensional im Raum und eindimensional in der Geschwindigkeit
sind. Die Methode startet bei einem Fehler zwischen Simulation und MRT-Daten
von 41,72 %, jedoch nach nur 5 Optimierungsschritten halbiert sich der Fehler
und erreicht dann nach 18 Schritten 11,94 %. Der Fehler bleibt dann in diesem
Bereich, aber wie in den Abbildungen 2 und 3 zu sehen ist, wird das Messrauschen
deutlich reduziert. In Abbildung 4 sind die Ergebnisse für die Objektidentifikation
dargestellt. Im Hintergrund ist ein Segment der MRT-Daten zu sehen, davor ein
Ausschnitt der Simulation, dargestellt als Punkte, die die Durchlässigkeit zeigen.
Nach nur 5 Schritten ist der Grundriss des Objektes gefunden, jedoch mit ho-
her Durchlässigkeit. Nach 8 Schritten findet die Methode eine feste Schale. Nach
18 Schritten ist sowohl die Innen- als auch die Außenschicht fast komplett un-
durchlässig. Entsprechend den gleichen Schritten zeigt Abbildung 5 das Ergebnis
für die Strömungsgeschwindigkeitscharakterisierung. Es ist zu erkennen, dass die
Strömung sehr genau berechnet wird, nachdem das Objekt gefunden wurde. Die
CFD-MRT-Methode war in der Lage, das Objekt zu lokalisieren und die Flüssig-
keitsströmung recht genau zu bestimmen, obwohl nur 2D-räumlich aufgelöste
MRT-Daten veiwendet wurden. Das Messrauschen wurde dabei signifikant re-
duziert.
Abb. 2: Vergleich des Geschwindigkeitsprofils entlang einer Linie der Ebene (weiße Linie in der rechten Abbil-
dung). Die experimentellen Daten werden als helle Linie dargestellt und die Simulationsergebnisse als dunkle
Linie. Hier zeigt sich eine deutliche Reduzierung des Messrauschens.
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