Modellordnungsreduktion

Modellordnungsreduktion

In vielen Anwendungsfeldern sind Simulationen ein unvermeidliches Werkzeug, um tiefere Einsichten in unterliegende Prozesse, deren Dynamik oder in die Struktur der Systeme zu erhalten. Die mathematischen Modelle bestehen dabei in der Regel aus Systemen partieller Differentialgleichungen. Diese müssen zunächst ortsdiskretisiert werden, was zu sehr großen und komplexen Systemen mit enormen Anzahlen von Gleichungen führt. Dadurch wird die Simulation schnell zeitaufwändig.

Entwickelt aus wohletablierten mathematischen Theorien und robusten numerischen Verfahren, wird die Modellordnungsreduktion heute als ein wichtiges Instrument bei der effizienten Simulation technischer und naturwissenschaftlicher Prozesse wahrgenommen. Mit Hilfe der Modellordnungsreduktion werden Systeme aus viel weniger Gleichungen, also mit viel weniger Unbekannten, berechnet, die das originale, sehr große und komplexe System in schnellen Simulationen mit hinreichender Genauigkeit ersetzen können. Damit lassen sich gewöhnlich Beschleunigungen von mehreren Größenordnungen erreichen.

Projekte

Model Order Reduction for Battery Models

Model Order Reduction for Battery Models

Gefördert durch: MPI
Förderperiode: seit 12.2019
Kontakt: Karim Cherifi, Lihong Feng
Adaptive Model Order Reduction for Parametric Nonlinear Systems
Partner: OvGU, Technische Hochschule Bingen
Gefördert durch: MPI
Förderperiode: seit 04.2017
Kontakt: Sridhar Chellappa, Lihong Feng



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<p>Damping Optimization of Mechanical Systems using the Reduced Basis Method</p>
Gefördert durch: MPI
Förderperiode: seit 11.2019
Kontakt: Jennifer Przybilla, Peter Benner mehr
P2Chem: Neue gemischt-ganzzahlige Optimierungsmethoden zur effizienten Synthese und flexiblen Führung von Power-to-Chemicals Prozessen
Partner:  Prof. Dr. Peter Benner (MPI Magdeburg, OvGU), Prof. Dr. Sebastian Sager (OvGU), Prof. Dr. Kai Sundmacher (MPI Magdeburg, OvGU), Prof. Dr. Martin Stoll (TU Chemnitz) 
Industriepartner:  AVACON und BASF 
Gefördert durch: BMBF
Kontakt: 
Peter Benner, Lihong Feng, Shaima Monem  
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<span>Adaptive und daten-informierte Modellreduktion für Optimalsteuerung komplexer Systeme</span>
Gefördert durch: MPI
Förderperiode: seit 07.2019
Kontakt: Carmen Gräßle, Peter Benner mehr

Abgeschlossene Projekte

Modellreduktion in der Prozesstechnik, Molekulardynamik-Simulationen
Partner: OvGU, Technische Hochschule Bingen, MPI Leipzig
Gefördert durch:
MPI/IMPRS
Förderperiode:
2014-2019
Kontakt
Cleophas Kweyu


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