Der Vergleich von experimentellen Daten und Ergebnissen aus numerischen Simulationen - und damit die vollumfängliche Beschreibung eines physikalischen Vorganges - ist oftmals schwierig, da aus den Experimenten meist nur zweidimensionale Informationen gewonnen werden können.  Im Rahmen des Vorhabens sollen daher innovative Modellbildungsansätze erarbeitet werden, die ein umfassenderes Bild der zu untersuchenden physikalischen Phänomene ermöglichen.  Diese basieren auf dem Zusammenspiel von Direkten Numerischen Simulationen (DNS), bildgebenden experimentellen Untersuchungen sowie der Rekonstruktion der im Experiment gewonnenen Daten mittels künstlicher Intelligenz (KI).  Dieser kombinierte Ansatz wird hier angewendet, um die physikalischen Vorgänge im Zusammenhang mit dem Einschluss einer Blase in einem Tropfen nach dessen Aufprall auf eine glatte oder strukturierte Wand besser zu verstehen und dann auch beschreiben zu können.