Peter Toson

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Simulations-Allrounder

Ein Simulations-Allrounder für Probleme, die sonst niemand übernimmt.

FEM. DEM. LBM. Welche Methode gerade gebraucht wird.

Ich habe keinen festen Forschungsschwerpunkt. Ich gehe dorthin, wo das numerische Problem unangenehm genug ist, dass die meisten es nicht anfassen wollen — Magnete, Pulver, Bioreaktoren — und baue Modelle, die abbilden, wie sich physikalische Systeme tatsächlich verhalten.

Nischen, in die ich mich eingearbeitet habe

keine Spezialisierung, nur wo die letzten harten Probleme zufällig lagen

Materialwissenschaften: Permanentmagnete

Simulation von ferromagnetischen Materialien auf mehreren Skalen: Von Dichtefunktionaltheorie bis hin zum Finite-Elemente-Mikromagnetismus. Optimierung von Nd-Fe-B-Magneten und Entwicklung von seltenerdfreien Alternativen.

DFT · FEM · LLG · Mikromagnetismus

Theorie → Simulation → Ergebnis, Schritt für Schritt

  1. Daten: Kristallstruktur

    Fe2B/Co2B Elementarzelle — [1]
  2. Simulation: Dichtefunktionaltheorie (DFT)

    (Fe1-xCox)2B Bandstruktur — [2]
  3. Daten: Magnetische Materialeigenschaften

    Fe2B/Co2B Materialeigenschaften aus DFT Simulationen — [1]
  4. Simulation: Finite-Elemente-Mikromagnetik

    Magnetische Momente in einem Co Nanostäbchen — [3]
    Mesh einer gepackten Nano-Struktur — [5]
    Realistische Materialstruktur mit Körnern und Korngrenzen aus Voronoi Zellen — [3]
  5. Daten: Hystereseschleife, Energiedichteprodukt

    Hystereseschleife und Energiedichteprodukt für gepackte Co-Nanostäbchen — [4]

Quellen

  1. P. Toson, "Multiscale modelling of advanced hard magnets," TU Wien, 2015. doi: 10.34726/HSS.2015.27907.
  2. A. Edström et al., "Magnetic properties of (Fe1-xCox)2B alloys and the effect of doping by 5d elements," Phys. Rev. B - Condens. Matter Mater. Phys., vol. 92, no. 17, 2015. doi: 10.1103/PhysRevB.92.174413.
  3. P. Toson, G. A. Zickler, and J. Fidler, "Do micromagnetic simulations correctly predict hard magnetic hysteresis properties?," Phys. B Condens. Matter, vol. 486, pp. 142–150, Apr. 2016. doi: 10.1016/j.physb.2015.10.013.
  4. P. Toson, W. Wallisch, A. Asali, and J. Fidler, "Modelling of Packed Co Nanorods for Hard Magnetic Applications," EPJ Web Conf., vol. 75, p. 03002, 2014. doi: 10.1051/epjconf/20147503002.
  5. P. Toson, A. Asali, W. Wallisch, G. Zickler, and J. Fidler, "Nanostructured Hard Magnets: A Micromagnetic Study," IEEE Trans. Magn., vol. 51, no. 1, pp. 1–4, Jan. 2015. doi: 10.1109/TMAG.2014.2359093.

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Pharmatechnik: Pulververarbeitung

Diskrete-Elemente-Modelle von kontinuierlichen Pulver-Grundoperationen: dosieren, mischen, tablettieren. Von der Pulvercharakterisierung bis zur Wirkstoffgleichförmigkeit im finalen Produkt.

DEM · digitale Zwillinge · Kalibrierung

Theorie → Simulation → Ergebnis, Schritt für Schritt

  1. Daten: Pulvercharakterisierungs-Experimente

    Vergleich zwischen Scherzell-Experiment und DEM Simulationen — [1]
  2. Simulation: DEM-Kalibrierung

    DEM Kalibrierung mit Verdichtung, Scherzelle, und dynamischem Böschungswinkel — [3]
  3. Daten: Kontaktmodell-Parameter

    Kohäsives DEM Kontaktmodell — [2]
    DEM Kontaktparameter für Formulierungen mit unterschiedlichen Wirkstoff-Chargen — [1]
  4. Simulation: DEM-Prozesssimulation

    Dosierprozess mit Visualierung von Materialschichten — [4]
    Partikelbahnen und Geschwindigkeitsfeld in einem vertikalen kontinuierlichen Mischer — [2]
    Partikelgeschwindigkeiten in einem horizontalen kontinuierlichen Mischer — [3]
    CAD Modell einer Tablettenpresse — [5]
  5. Daten: Verweilzeitverteilung

    Verweilzeitverteilung einzelner Materialschichen im Dosierprozess, abhängig vom initialen Füllstand — [4]
    Validierung der Verweilzeitkurven eines Mischprozesses — [2]
  6. Simulation: Fließbild-Modell

    Dämpfung von Dosier-Schwankungen und Antwort auf Sollwert-Änderung — [2]
    Modellvalidierung mit Sprungexperimenten in der Wirkstoffkonzentration — [6]
  7. Daten: Produktqualität

    Analyse der CQA (kritische Qualitätseigenschaft) Wirkstoffgleichheit mittels Dämpfungsverhalten und Pulsantwort im Betriebsbereich des Mischprozesses — [2]

Quellen

  1. P. Toson et al., "Continuous mixing technology: Validation of a DEM model," Int. J. Pharm., vol. 608, p. 121065, Oct. 2021. doi: 10.1016/j.ijpharm.2021.121065.
  2. P. Toson et al., "Detailed modeling and process design of an advanced continuous powder mixer," Int. J. Pharm., vol. 552, no. 1–2, pp. 288–300, Dec. 2018. doi: 10.1016/j.ijpharm.2018.09.032.
  3. D. Jajcevic et al., "Development of a high-fidelity digital twin using the discrete element method for a continuous direct compression process. Part 1. Calibration workflow," Int. J. Pharm., vol. 666, p. 124796, Dec. 2024. doi: 10.1016/j.ijpharm.2024.124796.
  4. P. Toson and J. G. Khinast, "A DEM model to evaluate refill strategies of a twin-screw feeder," Int. J. Pharm., vol. 641, p. 122915, Jun. 2023. doi: 10.1016/j.ijpharm.2023.122915.
  5. E. Siegmann, S. Enzinger, P. Toson, P. Doshi, J. Khinast, and D. Jajcevic, "Massively speeding up DEM simulations of continuous processes using a DEM extrapolation," Powder Technol., vol. 390, pp. 442–455, Sep. 2021. doi: 10.1016/j.powtec.2021.05.067.
  6. D. Jajcevic et al., "Development of a high-fidelity digital twin using the discrete element method for a continuous direct compression process. Part 2. Validation of calibration workflow," Int. J. Pharm., vol. 666, p. 124797, Dec. 2024. doi: 10.1016/j.ijpharm.2024.124797.

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Verfahrenstechnik: Mischprozesse

Der eigene Lattice-Boltzmann Code ist eingeschlafen, jetzt schreibe ich hauptberuflich Software, um standardisierte Simulationen von Mischprozessen aufzusetzen. Und zwischendurch ist Zeit für Exoten wie dieser Filtrationsprozess.

LBM · Mischprozesse · Bioreaktoren

Theorie → Simulation → Ergebnis, Schritt für Schritt

  1. Daten: Geometrie + Fluidrheologie

  2. Simulation: Lattice-Boltzmann-Strömungssimulation

    Visualisierung von Strömungslinien in einem Tulpentank mit Einlass, Auslass und Kurzschluss-Pfad — [1]
  3. Simulation: Reaktornetzwerk- und Filtrationsmodell

    Reaktornetzwerkmodell und Verifizierung mit LBM Ergebnissen — [1]
  4. Daten: Diafiltrationsleistung, Stoffaustauschzeit

    Anstieg der Produktkonzentration am Auslass des Tanks (Einlass des Filters) und Pufferaustauschzeit — [1]

Quellen

  1. P. Toson, D. Jajcevic, M. Iannuccelli, and W. Lang, "Assessing Shortcut Behavior in Tulip Vessels with Lattice Boltzmann Method and Reduced Order Models," presented at the 2025 AIChE Annual Meeting, Boston. Conference paper link.

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Kontakt

Offen für Gespräche über Simulation, wissenschaftliche Software oder Zusammenarbeit.