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Paving the way for scientific foundation models : constraint-aware learning for enhancing generalization in data-scarce multi-physics systems
(2025) Kotchourko, Serge
Partial differential equations (PDEs) are a fundamental tool for describing a wide array of physical phenomena. Obtaining analytical solutions to these equations is often infeasible due to their inherent complexity, such as non-linearity and high dimensionality. As a result, researchers frequently rely on numerical solvers, which, while more practical, often demand extensive expertise and substantial computational resources to achieve the desired levels of accuracy and resolution.
Scientific machine learning is an emerging field that seeks to address the limitations of conventional numerical solvers by utilizing data-driven models to solve systems governed by PDEs efficiently. Building on the success of foundation models in domains such as computer vision and natural language processing, scientific foundation models (SciFM) are emerging as a promising tool for learning transferable representations across a diverse set of PDEs. However, akin to the challenges faced by foundation models in other domains, training SciFM requires large amounts of solution data, which are scarce and computationally expensive to generate, given the need to cover a significant range of different parameterizations and PDE operators.
To address these challenges, we propose incorporating constraints imposed by the physical systems into the pre-training of SciFM, either as the sole loss signal or in combination with data loss as a hybrid approach, to overcome the limitations of solution-data dependence and introduce a cost-efficient way to train SciFM in multi-physics environments.
We evaluate the proposed constraint-aware pre-training across three key benchmarks: (i) adaptation to new physics introduced by parameter shifts within physical systems seen during pre-training, specifically when these parameters lie outside the pre-training distribution; (ii) generalization towards entirely new system operators, introducing new dynamics with respect to pre-training data; and (iii) robustness against noisy fine-tuning data, ensuring stability in real-world downstream applications.
Our results demonstrate that incorporating PDE constraints during pre-training significantly enhances model generalization. Specifically, constraint-aware models consistently outperform models trained solely on solution data, exhibiting stronger learning of transferable representations without relying on large solution-driven datasets. These findings highlight the effectiveness of our constraint-aware pre-training method as a vital component for SciFM, offering a scalable and data-efficient approach to developing generalizable PDE solvers.
Design approach for an advanced multi-channel pyrometer for bulk oven processes
(2024) Fritzsche, Rune; Kaiser, Clemens F.; Herdrich, Georg
Secure cryptographic hardware : assessing logic-locking and fault attack vulnerabilities
(2025) Upadhyaya, Devanshi; Polian, Ilia (Prof. Dr. rer. nat. habil.)
The protection of hardware implementations of cryptographic primitives against physical attacks and supply-chain threats remains a critical challenge. This thesis investigates the fault attack vulnerabilities and the secure composability of various countermeasures, with a particular focus on logic-locking - a widely adopted design-for-trust technique aimed at safeguarding against intellectual property piracy and overproduction.
One of the primary objectives of this work is to explore whether protecting a circuit against one threat inadvertently makes it more vulnerable to another, particularly when logic locking is applied to cryptographic circuits. Two novel attacks that exploit the presence of logic-locking circuitry are introduced as a major contribution of this thesis. Logic-locking typically serves to protect circuits by allowing them to function only when the correct locking key is provided. However, it is demonstrated that the ability to unlock the circuit incorrectly can provide adversaries with new and effective attack vectors. The first attack, Locking Enabled Differential Fault Analysis (LEDFA), is shown to make incorrectly unlocked circuits more susceptible to fault attacks due to the introduction of new propagation paths by the logic-locking circuitry. Experimental evaluations across various ciphers and logic-locking schemes revealed that fault attacks become either possible or consistently easier in the presence of incorrect unlocking. Moreover, it was found that logic-locking can, in some cases, make circuits vulnerable to classical algebraic attacks without the need for any fault injection, a case referred to as Locking Enabled Differential Analysis (LEDA). This vulnerability results in a significant reduction in the cryptographic strength. The success factors behind LEDA are thoroughly investigated, leading to the proposal of a countermeasure designed to enhance the resilience of logic-locked cryptographic circuits.
This countermeasure involves restricting cryptographic key bits from being directly integrated into locking subcircuits, thereby mitigating the vulnerabilities facilitating LEDA. Additionally, a Test Vector Leakage Assessment (TVLA) of incorrectly unlocked AES implementation is discussed, highlighting that logic-locking significantly influences side-channel leakage. These findings raise concerns regarding the use of logic-locking in cryptographic circuits, suggesting that it, in fact, compromises rather than enhances security.
The second major contribution of this thesis is the development of a methodology for evaluating the vulnerability of cryptographic circuits to fault injection attacks facilitated by clock manipulation. It is well recognized that state-of-the-art fault attacks typically require either a large number of low-precision fault injections (statistical attacks) or very few injections using sophisticated equipment (algebraic attacks) to breach modern cryptosystems. For instance, a well-known fault attack on AES-128 requires only a single fault injection, provided that the fault effects are confined to a specific 8-bit nibble of the state. This research aimed to optimize the probability of achieving the desired faulty state bit patterns during low-cost clock manipulation, thereby combining the advantages of both statistical and algebraic attacks. For this purpose, a comprehensive methodology is developed, which involves extending formal Boolean satisfiability (SAT) models initially designed for waveform-accurate automatic test pattern generation (ATPG) procedures to fault attacks on cryptographic hardware. A distinguishing feature of this analysis is the presence of fixed-yet-unknown secret cryptographic bits that influence the faulty state bit patterns. A model-counting (MC) approach is utilized to calculate the probability of success across different secret cryptographic bit combinations using a novel Vulnerability Index (VI). This methodology provides a robust framework for assessing the susceptibility of cryptographic circuits to such fault injection attacks. The practical implications of these findings are significant for both cryptographic hardware designers and security analysts. A structured approach is offered for security analysts to evaluate and strengthen cryptographic systems against fault injection attacks, ensuring a comprehensive defense strategy.
Analyse und Bewertung von Leichtbaupotenzial
(Stuttgart : Institut für Konstruktionstechnik und Technisches Design, 2025) Laufer, Felix; Binz, Hansgeorg (Prof. Dr.-Ing)
Leichtbau wird als Konstruktionstechnik für die Erreichung verschiedenster Ziele eingesetzt, die sich in die Felder Ökologie, Ökonomie und Technik einteilen lassen. Der erbrachte Nutzen des Leichtbaus sowie der zu investierende Aufwand für den Einsatz muss sich an diesen Zielen messen lassen. Die Ziele lassen sich in sogenannte Leichtbaumotivatoren übersetzen, die im Rahmen von Analysen dazu verwendet werden, Leichtbaupotenzial abzuleiten. Dieses Potenzial gibt einen Hinweis darauf, an welcher Stelle im Produkt Leichtbau den größten Nutzen erbringt. Eine Untersuchung des Stands der Technik und Forschung hat offengelegt, dass bestehende Methoden zum Ableiten von Leichtbaupotenzial unflexibel gegenüber verschiedenen Zusammensetzungen von Leichtbaumotivatoren sind und somit fallspezifisch ungenaue oder teilweise falsche Ergebnisse ausweisen. Des Weiteren zeigen die Untersuchungen die Eindimensionalität bei der Betrachtung von Produktmasse im Leichtbaukontext. Werden die Motivatoren und damit die Ziele des Leichtbaueinsatzes als Grundlage herangezogen, ist eine Zielerreichung teilweise neben einer reinen Reduzierung auch durch eine Umverteilung von Produktmasse erreichbar. Dieser mehrdimensionale Blickwinkel auf verschiedene Optionen des Produktentwicklers, Leichtbauziele zu erreichen, wird in der Analyse von Leicht-baupotenzial bisher nicht berücksichtigt.
Den beschriebenen Defiziten begegnet die vorliegende Arbeit. Das übergeordnete Ziel ist es, dem Produktentwickler eine Methodik bereitzustellen, mit dem in frühen Entwicklungsphasen eine Aussage über das Leichtbaupotenzial von Produktkomponenten sowie eine Entscheidung für die Umsetzung bestimmter Leichtbaukonzepte getroffen werden kann. Hierbei sollen Massenreduktion und Massenumverteilung gleichermaßen Berücksichtigung finden. Die Anwendung dieser Unterstützung hat zum Ziel, die Effizienz und die Effektivität von Leichtbaukonzepten zu vergrößern. Damit soll ein Beitrag zur Leichtbauproduktentwicklung im Allgemeinen und zur Leichtbaupotenzialanalyse im Speziellen geleistet werden. Die im Rahmen der Arbeit entwickelte Methodik zur Analyse und Bewertung von Leichtbaupotenzial setzt dazu vier unterstützende Bausteine ein, die teilweise konsekutiv oder parallel durchgeführt werden. Im ersten Schritt werden durch eine Analyse der Situation inklusive aller Stakeholder die Leichtbaumotivatoren abgeleitet und zusammengetragen. Hierfür wird sowohl ein Vorgehen als auch eine Motivatorensammlung mit gegenseitigen Abhängigkeiten zur Verfügung gestellt. Der nächste Bau-stein ist eine Methode zur Analyse der Massenreduktionspotenziale. Aufbauend auf einem vereinheitlichenden Abstraktionslevel können beliebige Motivatoren kombiniert und ein Leichtbaunutzen errechnet werden, der dem Massenreduktionspotenzial entspricht. Parallel sieht die Methodik einen Baustein zur Analyse von Massenumverteilungspotenzialen vor. Mittels einer Design Structure Matrix werden verschiedene durch Massenumverteilung beeinflussbare Motivatoren durch Abhängigkeiten zwischen Komponenten interpretiert und die Abhängigkeiten bewertet. Ein Clusteralgorithmus bildet Module, die Hinweise auf zweckmäßige Umverteilungen von Komponentenmasse geben. Nach einer, in dieser Arbeit nicht unterstützten, ersten Konzeptualisierung von Leichtbaulösungen, die auf den Analyseergebnissen aufbauen, ermöglicht der letzte Methodikbaustein eine Bewertung der unterschiedlichen Konzepte durch die Ableitung von Aufwands- und Risikokennzahlen. Final wird der Produktentwickler so zu einem Kosten-Nutzen-Vergleich befähigt und kann eine systematische Entscheidung für oder gegen eine Massenreduzierung oder Massenumverteilung hinsichtlich neuer Konzeptlösungen treffen.
Die gesamte Methodik sowie einzelne Methodikbausteine wurden im Rahmen von fünf Industriekooperationen evaluiert. In zwei studentischen Praktikumsversuchen konnten zudem beide Potenzialanalysebausteine evaluiert werden. Die Ergebnisse weisen eine signifikante Unterstützung bezüglich der Anwendung aus. Hinsichtlich des Erfolgs wurden initiale Evaluationsaktivitäten durchgeführt. Der übergeordnete, langfristige Erfolg, der erst mit der Implementierung sowie der wiederholten Anwendung in den Unternehmen hervortritt, konnte im Zuge dieser Arbeit nicht geleistet werden. Des Weiteren ist die Methodik hinsichtlich ihrer Flexibilität in verschiedenen Branchen und Produktkontexten weiter zu evaluieren. Dennoch konnte ein konkreter Erfolg beider Potenzialanalysebau-steine in zwei Projekten mit zwei Industriepartnern nachgewiesen werden, da hier ein angepasster Entwurf entwickelt bzw. ein erster Prototyp gefertigt wurde. Beide angepassten Produkte wurden nach Aussage der Befragten maßgeblich durch die angewandten Unterstützungen beeinflusst.
Initial ist somit gezeigt worden, wie Produktentwickler die Abhängigkeiten von Massenreduktion und Massenumverteilung im Hinblick auf ihre Leichtbauziele ausnutzen können und dadurch in der Lage sind, Leichtbaupotenzial zu analysieren und es zu bewerten.
Schaustücke : Einblicke in wissenschaftliche Sammlungen der Universität Stuttgart
(Stuttgart : Universität Stuttgart, 2025) Wiatrowski, Frank (Gestaltung; Engstler, Katja Stefanie (Gestaltung); Ceranski, Beate (Vorwort); Rambach, Christiane (Vorwort)
Die wissenschaftlichen Sammlungen der Universität zeugen von einer langen Lehr- und Forschungstradition. In Fakultäten und Instituten, in der Universitätsbibliothek und im Universitätsarchiv sind vielfältige Sammlungen beheimatet, zum Teil mit ungewöhnlichen oder gar einzigartigen Objekten. Die Broschüre gibt Einblicke in diese vielfach versteckte Welt der universitären Sammlungen in Stuttgart.
Proton exchange membrane-like alkaline water electrolysis using flow-engineered three-dimensional electrodes
(2024) Rocha, Fernando; Georgiadis, Christos; Van Droogenbroek, Kevin; Delmelle, Renaud; Pinon, Xavier; Pyka, Grzegorz; Kerckhofs, Greet; Egert, Franz; Razmjooei, Fatemeh; Ansar, Syed-Asif; Mitsushima, Shigenori; Proost, Joris
For high rate water electrolysers, minimising Ohmic losses through efficient gas bubble evacuation away from the active electrode is as important as minimising activation losses by improving the electrode’s electrocatalytic properties. In this work, by a combined experimental and computational fluid dynamics (CFD) approach, we identify the topological parameters of flow-engineered 3-D electrodes that direct their performance towards enhanced bubble evacuation. In particular, we show that integrating Ni-based foam electrodes into a laterally-graded bi-layer zero-gap cell configuration allows for alkaline water electrolysis to become Proton Exchange Membrane (PEM)-like, even when keeping a state-of-the-art Zirfon diaphragm. Detailed CFD simulations, explicitly taking into account the entire 3-D electrode and cell topology, show that under a forced uniform upstream electrolyte flow, such a graded structure induces a high lateral velocity component in the direction normal to and away from the diaphragm. This work is therefore an invitation to start considering PEM-like cell designs for alkaline water electrolysis as well, in particular the use of square or rectangular electrodes in flow-through type electrochemical cells.
Comparisons between upright and reclined seating positions in autonomous vehicles
(2022) Reinhard, René; Emmerich, Sebastian; Blumhofer, Benjamin; Kleer, Michael
In highly automated vehicles (SAE level 3 and up), the relinquishing of control allows its passengers to engage in non-driving-related tasks, including resting. Consequently, seat positions like a reclined seat may become more prevalent, which can in turn impact the passenger. The current study explored possible effects on comfort perceptions and the evaluation of the autonomous system in a driving simulator study. Here, 37 participants were seated on an off-the-shelf driver’s seat inside the RODOS driving simulator. They experienced three short driving scenarios that each included a swerving manoeuvre with noticeable lateral accelerations and yaw rotations in three different seating conditions: (1) an alert condition, with their hands on the steering wheel; (2) a hands free condition, where they were still seated upright, but were no longermonitoring the autonomous driving system; (3) a reclined seating condition, where they lay back in a reclined seat. They evaluated their experience with regard to overall comfort, the localisation of discomfort feelings, their trust in the autonomous driving system, and their perceived safety. Significant differences were found in comfort ratings and trust between the alert and hands free conditions, but not between the upright and reclined seating conditions.
Electronic moment tensor potentials include both electronic and vibrational degrees of freedom
(2024) Srinivasan, Prashanth; Demuriya, David; Grabowski, Blazej; Shapeev, Alexander
We present the electronic moment tensor potentials (eMTPs), a class of machine-learning interatomic models and a generalization of the classical MTPs, reproducing both the electronic and vibrational degrees of freedom, up to the accuracy of ab initio calculations. Following the original polynomial interpolation idea of the MTPs, the eMTPs are defined as polynomials of vibrational and electronic degrees of freedom, corrected to have a finite interatomic cutoff. Practically, an eMTP is constructed from the classical MTPs fitted to a training set, whose energies and forces are calculated with electronic temperatures corresponding to the Chebyshev nodes on a given temperature interval. The eMTP energy is hence a Chebyshev interpolation of the classical MTPs. Using the eMTP, one can obtain the temperature-dependent vibrational free energy including anharmonicity coming from phonon interactions, the electronic free energy coming from electron interactions, and the coupling of atomic vibrations and electronic excitations. Each of the contributions can be accessed individually using the proposed formalism. The performance of eMTPs is demonstrated for two refractory systems which have a significant electronic, vibrational and coupling contribution up to the melting point-unary Nb, and a disordered TaVCrW high-entropy alloy. Highly accurate thermodynamic and kinetic quantities can now be obtained just by using eMTPs, without any further ab initio calculations. The proposed construction to include the electronic degree of freedom can also be applied to other machine-learning models.
Uncertainty-biased molecular dynamics for learning uniformly accurate interatomic potentials
(2024) Zaverkin, Viktor; Holzmüller, David; Christiansen, Henrik; Errica, Federico; Alesiani, Francesco; Takamoto, Makoto; Niepert, Mathias; Kästner, Johannes
Efficiently creating a concise but comprehensive data set for training machine-learned interatomic potentials (MLIPs) is an under-explored problem. Active learning, which uses biased or unbiased molecular dynamics (MD) to generate candidate pools, aims to address this objective. Existing biased and unbiased MD-simulation methods, however, are prone to miss either rare events or extrapolative regions-areas of the configurational space where unreliable predictions are made. This work demonstrates that MD, when biased by the MLIP’s energy uncertainty, simultaneously captures extrapolative regions and rare events, which is crucial for developing uniformly accurate MLIPs. Furthermore, exploiting automatic differentiation, we enhance bias-forces-driven MD with the concept of bias stress. We employ calibrated gradient-based uncertainties to yield MLIPs with similar or, sometimes, better accuracy than ensemble-based methods at a lower computational cost. Finally, we apply uncertainty-biased MD to alanine dipeptide and MIL-53(Al), generating MLIPs that represent both configurational spaces more accurately than models trained with conventional MD.
Untersuchungen zur Auslegung und Gestaltung von zylindrischen Pressverbindungen mit elastisch-plastisch und vollplastisch beanspruchten Naben
(Stuttgart : Institut für Konstruktionstechnik und Technisches Design, 2025) Falter, Jan; Binz, Hansgeorg (Prof. Dr.-Ing.)
Aufgrund ihrer geometrischen Einfachheit und der damit verbundenen wirtschaftlichen Herstellung sind Pressverbindungen eine häufig in der Praxis eingesetzte Welle-Nabe-Verbindung. Infolge steigender Anforderungen an die Leistungsdichte von Maschinenelementen stößt die etablierte Auslegungsmethode von rein elastisch beanspruchten Pressverbindungen jedoch an ihre Grenzen, sodass andere Lösungsansätze erforderlich sind. Neben der elastischen Auslegung sind verschiedene Auslegungsmethoden für Pressverbindungen mit elastisch-plastisch beanspruchten Naben bekannt. Diese finden in der industriellen Praxis aufgrund verschiedener Defizite jedoch nur selten Anwendung, wobei insbesondere verlässliche Auslegungsgrenzen, Kenntnisse über versagenskritische Spannungen und eine experimentelle Absicherung fehlen.
Die vorliegende Arbeit stellt Auslegungs- und Prozessgrenzen für Pressverbindungen mit elastisch-plastisch und vollplastisch beanspruchten Naben bereit, um die Werkstoffausnutzung und die Leistungsdichte von Pressverbindungen zu steigern. Hierbei liegt der Fokus auf numerischen Untersuchungen zur Fugendrucksteigerung, zur Ermittlung von Auslegungsgrenzen und zur daraus resultierenden Nabenbeanspruchung. Zudem beinhaltet die Arbeit zahlreiche experimentelle Untersuchungen, die zur Validierung der numerischen Ergebnisse und der Ermittlung von Prozessgrenzen beim Fügen und Lösen der Pressverbindungen dienen. Zunächst wird der Aufbau geeigneter nichtlinearer Werkstoffmodelle beschrieben. Diese werden anschließend herangezogen, um die werkstoff- und geometrieabhängige Fugendrucksteigerung, die Nabenbeanspruchung und verschiedene Auslegungsgrenzen zu ermitteln. Darauf folgen numerische und experimentelle Untersuchungen zum Füge- und Lösevorgang. Dabei werden mithilfe von numerischen Berechnungen verschiedene Ansätze zur Geometrieoptimierung untersucht, die sowohl einen hohen und gleichmäßigen Fugendruck als auch ein sicheres Fügen ermöglichen. Die durchgeführten Experimente liefern wichtige Erkenntnisse zu Prozessgrenzen für das Fügen und Lösen der Pressverbindungen, zu geeigneten Schmierstoffen, zur Glättung der Rauheitsspitzen, zu Haft- und Gleitreibwerten und zum statischen Grenzdrehmoment. Die Arbeit endet mit einer Diskussion der Ergebnisse und Gestaltungsempfehlungen für zylindrische Pressverbindungen mit elastisch-plastisch und vollplastisch beanspruchten Naben.