Scriptiebank overzicht

De ridge air-filled substrate integrated waveguide (ridge AFSIW) wordt voorgesteld als een oplossing voor de tegenstrijdige vereisten op vlak van lage verliezen en miniaturisatie voor de voedingsstructuren van antenneroosters
bij millimetergolffrequenties (mmWave). Een uitgebreide parameteranalyse leidt tot een pareto-optimale dimensionering. Van een dergelijke ridge AFSIW, geoptimaliseerd voor gebruik op 28 GHz, werd een prototype gemaakt en gekarakteriseerd. Om de toepasbaarheid van de ridge AFSIW in het ontwerp van mmWave-componenten aan te tonen, is een derde-orde gekoppelde-resonatorfilter ontworpen, dat de n257 (26,5 GHz - 29,5 GHz) band afdekt.
De voorgestelde ridge AFSIW maakt dus de weg vrij om geminiaturiseerde mmWave-componenten met lage verliezen te realiseren in next-generation ultra-efficiënte antenneroostersystemen.

Klimaatmodellen voorspellen dat de temperatuur wereldwijd zal blijven stijgen, samen met een toename van de intensiteit en frequentie van hittegolven. Daarbovenop krijgen steden te maken met extra opwarming door het stedelijk hitte-eilandeffect. Met een groeiende stedelijke bevolking, waaronder veel kwetsbare mensen, is het van cruciaal belang om effectieve mitigatiemaatregelen te implementeren om hittestress te verminderen. Hiervoor is temperatuurdata op hoge resolutie noodzakelijk.

Vaak worden numerieke modellen gebruikt om deze data te verkrijgen, maar deze zijn
computationeel zeer intensief, waardoor het moeilijk is om hoge resolutie data te verkrijgen over lange periodes en grote gebieden. Een computationeel goedkoop alternatief voor numerieke modellen zijn statistische modellen, vaak gebaseerd op machine learning technieken. Deze simuleren de temperatuur op basis van datagedreven relaties. De huidige machine learning modellen zijn echter meestal afgestemd op een enkele stad of een beperkte regio, wat resulteert in slechte prestaties voor steden met verschillende karakteristieken. Deze thesis onderzoekt de mogelijkheden om een machine learning model te ontwikkelen dat kan worden toegepast op steden over heel Europa.

De studie gebruikt ruimtelijke en temporele variabelen om een machine learning emulator van het numerieke UrbClim model te construeren. Daarnaast wordt het effect van het aantal steden in de trainingsset bestudeerd. Dit is cruciaal omdat grote datasets met numerieke trainingsdata, zoals die beschikbaar zijn gesteld voor UrbClim, vaak ontoegankelijk of rekenkundig te duur zijn om te verkrijgen

Solar power forecasting is essential for optimizing energy use in residential households.
Machine learning models are promising for this power forecasting because they can
capture its non-linear characteristics. Nonetheless, these models require a significant
amount of data that is unavailable for new installations. To overcome the limited
data availability, this thesis proposes a transfer learning model using Long ShortTerm Memory (LSTM) networks trained on synthetic photovoltaic (PV) generation
provided by the Photovoltaic Geographical Information System. Using the metadata
about a PV installation, this synthetic data simulates the past production of the
new PV installation. The model utilizes Numerical Weather Predictions (NWP)
and autoregressive covariates. This proposed model is compared to benchmarks,
including models trained only on sites’ actual PV power, physical models, and TL
models with no weather covariates.
The research investigates the effect of physics-informed variables on the accuracy
of transfer learning. Furthermore, it examines the usage of reanalysis data to train
with synthetic PV data due to the low accessibility of historical Numerical Weather
Prediction output. Walk-forward validation is employed for forecasting the actual
PV power to simulate real-life conditions and the impact of increasing target data.
The results demonstrate that models trained with historical Numerical Weather
Prediction data achieve higher zero-shot forecasting accuracy. Contrary to expectations, including physics-informed variables did not enhance performance; in fact,
it showed a slight decrease. Additionally, models trained on reanalysis data catch
up with those trained on historical NWP data once limited target data becomes
available.
Discussion highlights include the impact of Storm Darcy in February 2021, which
caused instability in machine learning models and the suitability of other ML models.
The proposed LSTM-based transfer learning model can provide accurate forecasts
even with no or limited actual PV power data, proving its potential for practical
applications in solar power forecasting for residential households.

Deze masterproef onderzoekt de effectiviteit van de online wiskunderemediëringsleerpaden Newton en Isaac aan de Universiteit Gent, geïmplementeerd voor eerstejaarsstudenten die falen voor de starttoets of geen (juiste) starttoets afleggen. Deze leerpaden zijn opgezet om de geconstateerde daling in wiskundige geletterdheid bij jongeren aan te pakken, wat een negatieve invloed heeft op de slaagkansen aan de universiteit. Door middel van learning analytics werd data verzameld over de interacties van studenten met de leerpaden, inclusief de bestede tijd aan verschillende modules, eindtestscores en wiskundescores van het eerste semester. Semigestructureerde interviews boden aanvullende kwalitatieve inzichten.

In mijn thesis analyseer ik de gammastraling van een selectie gammaflitsen, in de hoop turbulentiekenmerken terug te vinden die iets kunnen vertellen over het ontstaan van de gammastraling. Ik vergelijk de kenmerken ook voor verschillende types van gammaflitsen. Deze kenmerken heb ik inderdaad gevonden, maar niet voor alle gammaflitsen, zoals zeer heldere flitsen of de voorloperflits.

Met behulp van de geofysische methodes elektriciteit resistiviteit tomografie en spontaan potentiaal is onderzoek uitgevoerd naar het vulkanisch hydrothermaal systeem van Gunnuhver in IJsland. Verschillende types elektriciteit resistiviteit tomografie modelleringen zijn onderzocht.

Deze scriptie bundelt de bestaande literatuur over het Jackiw-Teitelboim zwaartekrachtmodel, met een bijzondere focus op de groepentheoretische behandeling. Deze achtergrond dient als basis voor een alternatieve beschrijving van de kwantumoplossingen van zwarte gaten, evenals de incorporatie van supersymmetrie in deze context.

In mijn thesis werd onderzocht wat de detectielimiet is voor verschillende types supernovae met de geplande Einstein Telescope, gevoelig voor zwaartekrachtsgolven. Verder werd er onderzocht in hoeverre machine learning de verschillende eigenschappen van de supernovae kan achterhalen door te kijken naar hun zwaartekrachtsgolfsignaal. Er werd geconcludeerd dat er niet genoeg supernova modellen bestaan om machine learning op dit moment al toe te passen, maar dat als de training set wel groot genoeg is, dit wel mogelijk moet zijn.

Onze natuur redden en intussen wetenschappen en wiskunde leren? Het kan! In STEM-lessenpakketten gebruiken leerlingen wetenschappelijke en technische kennis om maatschappelijke problemen op te lossen. De educatieve masterscriptie onderzoekt de criteria voor doeltreffende STEM-projecten en ontwikkelt een lessenpakket over een brandend actueel milieuprobleem: verdroging.

In deze scriptie worden nieuwe oplossingen van de snaartheorie, bekend als 'holographic RG flows', geconstrueerd aan de hand van methodes geïnspireerd door algoritmes uit het domein van machine learning.

Het NV centrum in diamant is een veelbelovend systeem voor verschillende kwantum applicaties. Deze scriptie handelt over hun gebruik in een kwantum Otto motor en toont een aantal fundamentele onderdelen van deze motorwerking experimenteel.

Deze scriptie omvat een studie van de positiemetingen in de LHC deeltjesversneller. Die metingen zijn een vereiste om nauwkeurig de afmetingen van de protonen pakketjes in de LHC te bepalen en zo precies fyische kansen te kunnen meten.

Analytische en numerieke studie van lichttrajecten rondom zwarte gaten die niet voorkomen in Algemene Relativiteit. Hieruit halen we fotonringen, om hun breedte te bestuderen en te vergelijken met de voorspellingen van Algemene Relativiteit. Het doel is deze fotonringen te halen uit foto's van zwarte gaten op de horizonschaal, zoals sinds recent mogelijk is met de Event Horizon Telescope.

Aan de hand van machine learning algoritmes wordt informatie gehaald uit gesimuleerde waarnemingen van zwaartekrachtsgolven afkomstig van supernovae. Het slagen hiervan bewijst dat het mogelijk is om de nodige zaken te leren uit een detectie, ook al kan er op voorhand geen exact passend model voor worden opgesteld.

In mijn masterthesis verkende ik de mogelijke toepassingen van natural language processing (NLP) in de materiaalfysica. Meer bepaald ging ik na in hoeverre woordvectoren fysisch bruikbare info over materialen bevatten.

Kunnen we de binnenkant van een zwart gat reconstrueren aan de hand van haar Hawkingstraling? Hiertoe berekenen we de entropie van een verdampend zwart gat in Jackiw-Teitelboim zwaartekracht. We maken expliciet gebruik van een gerenormaliseerde entropie en voegen geen extern warmtebad toe.

Deze thesis combineert de wetenschapstakken 'quantum computing' en 'machine learning' met als doel om onze klassieke computers te overklassen. De focus ligt op het ontwerpen en analyseren van een nieuw rekenkundig model.

Deze verhandeling biedt een nieuwe analyse van het tragische die een correctie aanbrengt op de
nietzscheaanse interpretatie van de tragedie als het overwegend dionysische principe in de cultuur. De
deconstructie van de dionysische oorsprongsmythe van de tragedie leert dat deze nietzscheaanse visie
kadert binnen de grote breuklijnen van de moderniteit: de tegenstelling tussen Verlichting en
Romantiek, ratio en betovering, logos en mythos. Nietzsches interpretatie van het dionysisch-tragische
als het irrationele tegenprincipe van het rationalisme en de metafysica maakt zelf deel uit van de moderne
funderingsmythe, en houdt zo de moderne breuklijnen in stand.

Dit werk is een poging om de breuklijnen te doorbreken vanuit een inclusieve reconstructie van het
tragische levensgevoel van de Oude Grieken. Ik vertrek vanuit het filosofische kader van de betovering
en onttovering van de wereld om de verschillen tussen het Oudgriekse tragische en de moderniteit te
duiden, en breng de tragedie in verband met de betovering, de mythe, de filosofie, de metafysica en de
polis. Via een labyrintische zoektocht tussen mythos en logos ga ik op zoek naar een nieuw en
authentieker begrip van het tragische levensgevoel; en naar de mogelijkheden en uitdagingen voor het
authentieke tragische om opnieuw een betekenisvolle plaats op te eisen in onze (post)moderne cultuur.

Een antenne die in toekomstige generaties fusiereactors kan helpen met plasma positionering werd ontworpen en getest. Een 'ray tracing' simulatiecode, R2P2, werd ontwikkeld en leverde ontwerpcriteria voor de antenne. Deze werden omgezet naar een prototype dat in experimenten met een referentieantenne werd vergeleken.

Schuifbewegingen van twee oppervlakken over elkaar zijn vandaag in vele aspecten nog een mysterie. De gekko gebruikt deze schuifbeweging om op plafonds en muren te lopen. Op een andere schaal veroorzaakt de beweging van tektonische platen in de aardkorst aardbevingen. In deze thesis wordt een computersimulatie voorgesteld die zulke schuifbewegingen ontrafelt: hoe de oppervlakken van elkaar loskomen weer vasthechten. We ondervinden dat het weer vasthechten cruciaal is voor de beweging. Met deze informatie kunnen we allerlei glijdende systemen beter begrijpen.

Resonanties van structuren in de atmosfeer van de zon zijn een mogelijke kandidaat voor het verklaren van het energietransport dat een rol kan spelen bij de temperatuur van de corona. Dit onderzoek bekijkt de trage resonantie van magnetische poriën, waarbij de bestaande modellen worden uitgebreid om te kunnen omgaan met een inhomogene randlaag die een betere schatting kan maken van de demping door resonanties.

De masterproef analyseert de religieuze aantekeningen in het wetenschappelijke dagboek van Isaac Beeckman - een pionier van de moderne natuurkunde. De thesis onderzoekt de bronnen van Beeckmans theologische en filosofische denken. De invloed van de theologie (van de universiteiten) op zijn mechanische filosofie wordt uitgebreid besproken.

De hoofdvraag van deze scriptie luidt: wat is er nieuw en uniek aan digitale en machinale technieken en welke invloed hebben ze op de beeldhouwkunst?

Geïnspireerd door de fysica van veeldeeltjes-systemen worden agent-gebaseerde modellen voor economische uitwisselingen ontwikkeld. Segregatie tussen economische klassen wordt hierin geïntroduceerd naar analogie met modellen voor magnetisme. De gesegregeerde toestand wordt gekarakteriseerd door een grotere ongelijkheid en een groter onderscheid tussen lokale en globale maatregelen om deze tegen te gaan. Bij toevoeging van thermische fluctuaties (Metropolis algoritme) in de segregatie-dynamica blijkt bovendien een scherpe faseovergang naar lagere ongelijkheid.

Als in de definitie van 'excellentie' rekening wordt gehouden met achtergrond en thuistaal, krijgen we excellerende scholen uit alle onderwijsvormen met leerlingen van diverse achtergrond. Deze scholen scoren bovendien ook goed op gelijke onderwijskansen.

Zoutwaterintrusie is een urgent probleem. In deze thesis werkten we aan een verbeterde methodologie om de elektrische geleidbaarheid van de aardlagen te monitoren. Hiervoor werden metingen uitgevoerd aan de Belgische kust, fysische modellen bestudeerd en een nieuw inversieschema ontwikkeld. Dit project is een mooi voorbeeld van interdisciplinair onderzoek: hydrologie, geologie en fysica versmelten tot hydrogeofysica.

Een artificieel intelligentie model is gebouwd om financiële crashes te voorspellen. Het model slaagt er in om ongeveer 30 % van de crashes van de afgelopen 15 jaar te voorspellen.

Voor onze bachelorproef stapten we af van de klassieke manier van individueel lesgeven. We wilden specifiek experimenteren met STEM en co-teaching door ze aan elkaar te koppelen en aldus in teamverband ons vakoverschrijdend ‘Vissen-STEM-project’ uit te voeren. Daarbij stelden we ons de vraag in hoeverre de combinatie van deze twee werkvormen het welbevinden van zowel leerlingen als leerkrachten zou verhogen. Om tot de beste studie te komen, hebben we dit project eerst alleen uitgevoerd en nadien in co-teaching met een grotere klas.

De geïntegreerde technieken, waarop tegenwoordig wordt ingezet om energiebesparende maatregelen door te voeren, vragen om energiesimulaties van volledige wijken. Deze simulaties nemen veel rekentijd in beslag. Een vereenvoudiging van deze simulaties is dus zeker en vast welkom. In deze scriptie wordt een methode hiervoor — genaamd de ‘op-maat-gemaakte cluster aanpak’ — ontwikkeld en getest.

De Syrische burgeroorlog is een hot topic sinds 2011. Academici en politici geven graag hun mening over de situatie, en de internationale gemeenschap onderhandelt veelvuldig over mogelijke oplossingen voor het probleem. Het vraagstuk Syrië leent zich echter niet tot pasklare oplossingen - deze thesis bekijkt de vele voorstellen tot vrede en vergelijkt beschikbare blueprints voor vrede in Syrië.