CFD/CSD Coupling for an Isolated Rotor Using preCICE

Modeling a rotor blade flow field involves computing the blade motion, elastic deformation, and the three-dimensional forces and moments for specific trim conditions. Such a complex multiphysics problem, which includes a strong fluid-structure interaction, should be modeled by coupling separate solvers which are specialized on solving single-physics problems. In this work, we present a modular and extensible TAU-CAMRAD II coupling environment using the preCICE coupling library [1]. In this coupling, the aerodynamic forces and moments were computed with the CFD solver TAU. The blade control angle for the CFD simulation were determined by the CSD solver CAMRAD II. We validated the implementation using a modified model of the HART-II rotor at an advancing ratio of µ=0.3. Besides the potential that this work unlocks for future simulations of an active rotor, it also serves as an example of using preCICE for geometric multi-scale (1D-3D) coupling of closed-source solvers for periodic phenomena

Study and design of data mining methods and applications to metabolomics problems

135 σ.H διπλωματική αυτή εργασία εστίασε στην επιστημονική περιοχή της Εξόρυξης Δεδομένων, με ενδελεχή μελέτη των διαθέσιμων αλγορίθμων, ανάπτυξη αλγόριθμου επιλογής μεταβλητών και εφαρμογές σε προβλήματα Μεταβολομικής. Συγκεκριμένα, μια σειρά μεθόδων μηχανικής μάθησης εφαρμόστηκαν σε δύο αρκετά διαφορετικά σύνολα δεδομένων, με στόχο την ταξινόμηση αγνώστων δειγμάτων σε προκαθορισμένες κλάσεις. Το πρώτο προέρχεται από δημοσιευμένη εργασία σχετικά με την πρόβλεψη της μετεγχειρητικής οξείας νεφρικής βλάβης (AKI). Περιέχει 106 φάσματα NMR από ανθρώπινα ούρα, με 701 χαρακτηριστικά και 2 κλάσεις. Εξετάστηκαν αρχικά αλγόριθμοι ταξινόμησης στο λογισμικό εξόρυξης δεδομένων WEKA και έπειτα εξήχθησαν συναινετικά μοντέλα με βάση τα αποτελέσματα από τα προηγούμενα μοντέλα, δημιουργώντας κατάλληλο λογιστικό φύλλο. Το δεύτερο σύνολο δεδομένων παραχωρήθηκε από το Τμήμα Φαρμακευτικής του Εθνικού Καποδιστριακού Πανεπιστημίου Αθηνών, και αφορά την επίδραση της ολευρωπαΐνης στην χρόνια καρδιακή ανεπάρκεια που προκαλεί η χορήγηση αδριαμυκίνης. Περιέχει 40 φάσματα NMR από εκχυλίσματα ιστών επιμύων, με 38 χαρακτηριστικά και 6 κλάσεις. Αρχικά χρησιμοποιήθηκε το εξειδικευμένο λογισμικό μεταβολομικής ανάλυσης MetaboAnalyst για τη διερεύνηση της ικανότητας διαχωρισμού των δεδομένων με συμβατικές μεθόδους. Στη συνέχεια, εξετάστηκαν αλγόριθμοι ταξινόμησης στη WEKA καθώς και συναινετικά μοντέλα που προέκυψαν χρησιμοποιώντας τα διαθέσιμα σε αυτήν εργαλεία. Τέλος, αναπτύχθηκε ένας αλγόριθμος επιλογής μεταβλητών με γενετική έρευνα και εκπαίδευση μοντέλων με μια υλοποίηση μηχανών διανυσμάτων υποστήριξης (Support Vector Machines, SVM). Τα αποτελέσματα της διπλωματικής εργασίας, έδειξαν ότι οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης μπορούν να δώσουν λύσεις σε προβλήματα ανάλυσης δεδομένων Μεταβολομικής, με την ανάπτυξη μοντέλων μεγαλύτερης ακρίβειας σε σχέση με αυτά που παράγονται από συμβατικές στατιστικές μεθόδους.This diploma thesis focused on the scientific area of Data Mining, with in-depth study of the available algorithms, on the development of a variable selection algorithm and on applications to Metabolomics. Namely, a series of machine learning methods was applied to two very different datasets, in order to classify unknown samples to pre-set classes. The first one comes from a published work about predicting Acute Kidney Injury (AKI). It contains 106 human urine NMR spectra, with 701 attributes and 2 classes. At first, classification algorithms of the data mining software WEKA were used. Then, consensus models were built using the results of the previous models, creating a suitable spreadsheet. The second dataset was given from the faculty of Pharmacy of the University of Athens and concerns the effect of the Oleuropein to chronic doxorubicin-induced cardiomyopathy. It contains 40 NMR spectra of rat tissue extracts, with 38 attributes and 6 classes. At first, the Metabolomics-specific software MetaboAnalyst was used to investigate the ability to separate the data with conventional methods. Then, WEKA classification algorithms were examined, as well as consensus modelling using its tools. Finally, a variable selection algorithm was developed using genetic search and a support vector machines (SVM) implementation. The results of this diploma thesis showed that the machine learning methods can provide solutions to Metabolomics data analysis problems, by building models of higher accuracy than those built from conventional statistical methods.Γεράσιμος Α. Χουρδάκη

An environment for sustainable research software in Germany and beyond: current state, open challenges, and call for action

Research software has become a central asset in academic research. It optimizes existing and enables new research methods, implements and embeds research knowledge, and constitutes an essential research product in itself. Research software must be sustainable in order to understand, replicate, reproduce, and build upon existing research or conduct new research effectively. In other words, software must be available, discoverable, usable, and adaptable to new needs, both now and in the future. Research software therefore requires an environment that supports sustainability. Hence, a change is needed in the way research software development and maintenance are currently motivated, incentivized, funded, structurally and infrastructurally supported, and legally treated. Failing to do so will threaten the quality and validity of research. In this paper, we identify challenges for research software sustainability in Germany and beyond, in terms of motivation, selection, research software engineering personnel, funding, infrastructure, and legal aspects. Besides researchers, we specifically address political and academic decision-makers to increase awareness of the importance and needs of sustainable research software practices. In particular, we recommend strategies and measures to create an environment for sustainable research software, with the ultimate goal to ensure that software-driven research is valid, reproducible and sustainable, and that software is recognized as a first class citizen in research. This paper is the outcome of two workshops run in Germany in 2019, at deRSE19 - the first International Conference of Research Software Engineers in Germany - and a dedicated DFG-supported follow-up workshop in Berlin