Teamleiterin MOR

Dr. Lihong Feng
Dr. Lihong Feng
Teamleiter

Telefon: +49 391 6110-379
Raum: S3.12

Teammitglieder

Shaimaa Monem
Telefon: +49 391 6110-808
Raum: S1.05
Prof. Dr. Peter Benner
Prof. Dr. Peter Benner
Telefon: +49 391 6110-450
Raum: S2.15
M.Sc. Sridhar Chellappa
M.Sc. Sridhar Chellappa
Telefon: +49 391 6110-384
Raum: S3.09
Dr. Karim Cherifi
Telefon: +49 391 6110-464
Raum: S2.09
Dr. Pawan Goyal
Dr. Pawan Goyal
Telefon: +49 391 6110-386
Raum: S3.09
Dr. Carmen Gräßle
Dr. Carmen Gräßle
Telefon: +49 391 6110-395
Raum: S3.13
Links: ORCID
Dr. Sara Grundel
Dr. Sara Grundel
Teamleiter

Telefon: +49 391 6110-475
Raum: S2.11
Dr. Christian Himpe
Dr. Christian Himpe
Telefon: +49 391 6110-364
Raum: S2.19
Manuela Hund
Manuela Hund
Telefon: +49 391 6110-492
Raum: S2.09
Links: ORCID
Harshit Kapadia, M.Sc.
Harshit Kapadia, M.Sc.
Telefon: +49 391 6110-230
Raum: S3.14
Petar Mlinarić
Petar Mlinarić
Telefon: +49 391 6110-346
Raum: S1.05
Dr. Igor Pontes Duff Pereira
Telefon: +49 391 6110-474
Raum: S2.14
Jennifer Przybilla
Jennifer Przybilla
Telefon: +49 391 6110-377
Raum: S 3.14
Dr. Jens Saak
Dr. Jens Saak
Teamleiter

Telefon: +49 391 6110-216
Raum: S2.20
Steffen Werner, M.Sc.
Steffen Werner, M.Sc.
Telefon: +49 391 6110-484
Raum: S2.09

Modellordnungsreduktion

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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

Seit: 12.2019Kontakt: Karim CherifiGefördert durch: MPI

Model Order Reduction for Battery Models

Seit: 12.2019
Kontakt
: Karim Cherifi
Gefördert durch: MPI
Seit: 04.2017Kontakt: Sridhar Chellappa, Lihong FengGefördert durch: MPIPartner: OvGU, Technische Hochschule Bingen

Adaptive Modellreduktion für parametrische nichtlinear Systeme

Seit: 04.2017
Kontakt:
Sridhar Chellappa, Lihong Feng
Gefördert durch: MPI
Partner: OvGU, Technische Hochschule Bingen

[mehr]
Seit: 09.2014Kontakt: Sridhar ChellappaGefördert durch: MPIPartner: MPI/MSD, Technische Hochschule Bingen

Modellreduktion in der Prozesstechnik, Molekulardynamik-Simulationen

Seit: 09.2014
Kontakt
: Sridhar Chellappa
Gefördert durch: MPI
Partner: MPI/MSD, Technische Hochschule Bingen

Abgeschlossene Projekte

 
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