Forschung

Die Ziele des Vorhabens stehen in Bezug zu den folgenden mathematischen Methodenfeldern und Anwendungsbereichen:

  • Modellierung, Simulation und Optimierung unter Unsicherheiten
    es wird die Quantifizierung von Unsicherheiten sowie Ausfallwahrscheinlichkeiten und der Einsatz von robusten Optimierungsverfahren für multiphysikalische Modelle (elektrische Maschinen) erforscht.
  • Gekoppelte Multiphysik-Systeme
    die Systemsimulation von Maschinen umfasst Elektromagnetismus, Mechanik, Thermodynamik und Schaltungsmodelle.
  • Modellierung und Numerik von Multiskalen- und hybriden Systemen
    es werden lineare und nicht-lineare, räumlich-verteilte und konzentrierte
    Modelle (Partielle Algebrodifferentialgleichungen) deterministische und stochastische Verfahren, sowie volle und reduzierte Modelle gekoppelt, simuliert und mit ihnen optimiert.
  • Modellreduktion und -adaptation
    es wird untersucht, in wieweit Modellreduktion mittels Interpolation und klassische Ordnungsreduktion zu verwenden ist, um die Optimierung und Statistik zu beschleunigen.
  • Hochdimensionale Problemstellungen
    zum einen führt die hochauflösende zwei- und dreidimensionale Ortsdiskretisierung von elektrischen Maschinen zu impliziten Gleichungssystemen mit 10e6-10e8 Freiheitsgraden, die wiederholt im Zeitbereich gelöst werden müssen, zum anderen sind die Parameterräume für Optimierung und Unsicherheitsanalyse groß. Das verlangt die Neu- und Weiterentwicklung von adaptiven Methoden.%Typischerweise 20 und mehr Parameter.