Lehrstuhl für Mechatronik

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  8. Julius Aka

Julius Aka M. Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Lehrstuhl für Mechatronik
Telefon: +49 821 907598 69299
E-Mail:
Raum: 3052 (W)
Adresse: Am Technologiezentrum 8, 86159 Augsburg

Lebenslauf

Lebenslauf

 

seit 2024 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Mechatronik, Universität Augsburg
2021-2024 M.Sc. Energietechnik an der Technischen Universität Hamburg (TUHH)
2021-2022 Austauschjahr an der University of California, Berkeley
2017-2021 B.Sc. Allgemeine Ingenieurwissenschaften, spezialisiert auf Energie- und Umwelttechnik

 

Berufserfahrung

 

2022-2024 Werkstudent, XRG Simulation, Hamburg
2022 Lawrence Berkeley National Laboratory Affiliate
2021 Praktikum, Siemens Gamesa ETES (Electrical Thermal Energy Storage, Hamburg)
2018-2020 Wissenschaftliche Hilfskraft und Tutor am Institut für Technische Thermodynamik, StartING Tutor, Technische Universität Hamburg (TUHH)

Forschungsschwerpunkte

  • Modellierung von (thermischen) Energiesystemen
  • Schnelle Surrogatmodelle mit Scientific Machine Learning
  • Optimales Design und optimale Steuerung für Energiesysteme

Lehrveranstaltungen

Aktuelles Semester

(Angewandte Filter: Semester: aktuelles | Institutionen: Ingenieurinformatik mit Schwerpunkt Mechatronik | Dozenten: Julius Aka | Vorlesungsarten: alle)
Name Semester Typ
Objektorientierte Modellbildung und Simulation: Theorie und Praxis Wintersemester 2024/25 Vorlesung
Praktikum zu Objektorientierte Modellbildung und Simulation: Theorie und Praxis Wintersemester 2024/25 Praktikum
Übung zu Objektorientierte Modellbildung und Simulation: Theorie und Praxis Wintersemester 2024/25 Übung

Nächstes Semester

Keine Vorlesungen vorhanden.


Publikationen

2024 | 2023

2024
Aka, Julius, Brunnemann, Johannes, Eiden, Jörg, Speerforck, Arne, & Mikelsons, Lars (in press). Balanced Neural ODEs: nonlinear model order reduction and Koopman operator approximations. preprint. https://doi.org/10.48550/arXiv.2410.10174
BibTeX | RIS | DOI

2023
Aka, Julius, Brunnemann, Johannes, Freund, Svenne, & Speerforck, Arne (2023). Efficient global multi parameter calibration for complex system models using machine-learning surrogates. Dirk Müller, Antonello Monti, Andrea Benigni (Eds.), Proceedings of the 15th International Modelica Conference 2023, October 9-11, Aachen, Germany(pp. 107-120). Linköping: Linköping University Electronic Press. https://doi.org/10.3384/ecp204107
PDF | BibTeX | RIS | DOI

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