Aktuelle Projekte

ALOP — Algorithmic Optimization

Graduiertenkolleg (GRK 2126)
 

LeistungsträgerDeutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
SprecherProf. Dr. Volker Schulz
Principal InvestigatorProf. Dr. Nicole Marheineke
MitwirkendeMarc Harmening, Lukas Kannengiesser, Lukas Mich, Britta Schmitt
Zeitrahmen2017 – 2025

Mathematical optimization is a discipline of high importance for economy, science, industry, policy support, and the public and private sector. Due to practical demand and the rise of computing capabilities, experts proficient in this field are needed in research and development. This research training group (RTG) therefore focuses on education in the field of algorithmic optimization.

ElAN — Effiziente lokale Abwärmenutzung in Niedertemperaturnetzen

Teilvorhaben: Strukturerhaltende Approximationen

 

LeistungsträgerBundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
PartnerUniversität Konstanz, Universität Stuttgart, Fraunhofer ITWM, Rechenzentrum für Versorgungsnetze Wehr GmbH
MitwirkendeProf. Dr. Nicole Marheineke, Andres Ortegon
Zeitrahmen2022 – 2025

Ziel des Teilprojekts ist die Entwicklung und Analyse strukturerhaltender Approximationen für Niedertemperatursubnetze mit fester Flussrichtung und ihre Anwendung in der Zustandsschätzung für die modellprädiktive Regelung. Die anvisierte daten(snapshot-)basierte Reduktion unter Kompatibilitätsbedingungen umfasst Galerkin-Projektionen für räumliche Diskretisierung und Modellordnungsreduktion sowie Komplexitätsreduktion für die Nichtlinearitäten.

Abgeschlossene Projekte

MathEnergy — Mathematische Schlüsseltechniken für Energienetze im Wandel

Teilvorhaben: Analyse und Anwendung reduzierter Modelle

LeistungsträgerBundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)
PartnerFraunhofer SCAI, Fraunhofer ITWM, Max-Planck-Institut Magdeburg, TU Berlin, TU Dortmund, HU Berlin, PSI AG
MitwirkendeProf. Dr. Nicole Marheineke, Björn Liljegren-Sailer, Nadine Stahl
Zeitrahmen2016 – 2021

Das Kernziel dieses mathematisch orientierten Teilvorhabens ist die Methodenentwicklung und Analyse reduzierter Modelle bzw. Modellhierarchien und ihrer Anwendung zur dynamischen Zustandsschätzung in einer modellprädiktiven Regelung.

EiFer — Energieeffizienz durch intelligente Fernwärmenetze

Teilvorhaben: Entwicklung und numerische Umsetzung von Modellhierarchien

 

LeistungsträgerBundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
PartnerTU Berlin, FAU Erlangen-Nürnberg, Fraunhofer ITWM, Technische Werke Ludwigshafen
MitwirkendeProf. Dr. Nicole Marheineke, Sarah Hauschild
Zeitrahmen2018 – 2021

Ziel des Teilprojektes ist der Aufbau und die Analyse von Modellhierarchien für Fernwärme-Stromnetze. Für die Ausprägung einer effizienten Simulationsfähigkeit werden in Rahmen eines port-Hamiltonischen Ansatzes Diskretisierungen, Modellreduktionstechniken und Fehlerschätzer entwickelt.

proMT — Prognostische modellbasierte online MR-Thermometrie bei minimalinvasiver Thermoablation zur Behandlung von Lebertumoren

Teilvorhaben: Modellreduktion zur prognostischen online MR-Thermometrie

LeistungsträgerBundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
PartnerTU Kaiserslautern, Fraunhofer ITWM, In­sti­tut für Dia­gnos­ti­sche und In­ter­ven­tio­nel­le Ra­dio­lo­gie Uni­kli­nik Frank­furt, Siemens Healthcare GmbH
MitwirkendeProf. Dr. Nicole Marheineke, Kevin Tolle
Zeitrahmen2016 – 2020

In Hinblick auf die angestrebte prognostische Online-Simulationsfähigkeit zielt dieses Teilprojekt auf die Entwicklung und Analyse reduzierter Modelle mittels Techniken der Modellordnungsreduktion (MOR). Die Kombination von MOR und Space-Mapping lässt eine weitere Steigerung der Performance erhoffen, die für die konkrete Anwendung der MR-Thermometrie qualitativ und quantitativ bewertet wird.

Simulation hochdynamischer Spinnprozesse unter Turbulenzeinfluss

LeistungsträgerDeutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
PartnerFraunhofer ITWM
MitwirkendeProf. Dr. Nicole Marheineke, Manuel Wieland
Zeitrahmen2014 – 2018

Das Ziel dieses Projektes ist die Simulation hochdynamischer Spinnprozesse. Es orientiert sich an der zentralen Herausforderung, den Melt-Blowing-Prozess mit seinen komplexen Abhängigkeiten zu den antreibenden turbulenten heißen Luftströmungen und den auftretenden sehr großen Verstreckungen des flüssigen Faserjets abzubilden. Dazu werden für das zugrundeliegende instationäre viskose Cosserat-Rod Modell, System partieller und gewöhnlicher Differentialgleichungen mit stochastischem Quellterm, numerische Verfahren mit geeigneten Adaptivitätsstrategien entwickelt.

Mathematische Modellierung, Simulation und Optimierung am Beispiel von Gasnetzwerken

TP C02: Hierarchische PDAE-Surrogate-Modellierung und stabile PDAE-Diskretisierung zur Simulation großer instationärer Gasnetzwerke

LeistungsträgerSonderforschungsbereich (SFB) / Transregio 154
PartnerFAU Erlangen-Nürnberg, HU Berlin, TU Berlin, TU Darmstadt, ZIB, WIAS, Univ. Duisburg-Essen
MitwirkendeProf. Dr. Nicole Marheineke, Björn Liljegren-Sailer, Prof. Dr. Caren Tischendorf (HU Berlin)
Zeitrahmen2014 – 2018 (Ausscheiden wegen Universitätswechsel)

Ziel des Projektes ist eine stabile und schnelle Simulation großer instationärer Gasnetzwerke, die effizient für eine parametrische Optimierung oder Regelung eingesetzt werden kann. Zentrale Punkte sind hierbei die Entwicklung einer an die Netzwerktopologie angepassten numerischen Diskretisierung des gekoppelten Systems partieller differential-algebraischer Gleichungen in Ort und Zeit sowie die hierarchische Modellierung verschiedener Netzwerkelemente (Rohr, Verdichter etc.) und Teilnetzstrukturen mittels Modelordnungsreduktionstechniken und Input-Output-Surrogate Modellen.

OPAL – Optimierung von Airlay-Prozessen

TP1: Kinetische Modellierung und Simulation faserbeladener Strömungen

LeistungsträgerBundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
PartnerFAU Erlangen-Nürnberg, TU Kaiserslautern, Fraunhofer ITWM, Autefa Solutions Germany GmbH, IDEAL Automotive GmbH
MitwirkendeProf. Dr. Nicole Marheineke, Alexander Vibe
Zeitrahmen2013 – 2016

Die Produktion moderner Leichtbauteile basiert oft auf aerodynamischen Ablageprozessen. Im Airlay-Prozess wird dabei aus einem faserbeladenen Luftstrom eine poröse Struktur auf einem Förderband erzeugt und anschließend verfestigt. Die Materialeigenschaften des fertigen Produkts, wie Festigkeit oder Kompressionsmodul, hängen stark von den einzelnen Prozessparametern ab. Mit der durchgängigen mathematischen Abbildung der Produktionskette wird in OPAL die Fähigkeit zur Optimierung des Herstellungsprozesses und der Materialeigenschaften ausprägt. Im Fokus des Teilprojekts steht die kinetische Modellierung der faserbeladenen Strömung.

Mathematische Modellierung und Numerische Simulation von Stahlwalzprozessen

LeistungsträgerSiemens AG
MitwirkendeProf. Dr. Nicole Marheineke, Kevin Meligan
Zeitrahmen2013 – 2014

ProFil – Stochastische Produktionsprozesse zur Herstellung von Filamenten und Vliesstoffen

TP3: Turbulente Filament- and Aerodynamik

LeistungsträgerBundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
PartnerTU Kaiserslautern, Univ. Kassel, Fraunhofer ITWM, ADVANSA GmbH, Johns Manville GmbH, Oerlikon Neumag
MitwirkendeProf. Dr. Nicole Marheineke, Thomas Cibis
Zeitrahmen2010 – 2013

Bei der Herstellung von Vliesstoffen werden aus einer Polymerschmelze durch aerodynamischen Verzug Filamente gesponnen, anschließend durch turbulente Luftströmungen verwirbelt und auf ein Band abgelegt. Die Produktqualität wird dabei wesentlich von den stochastischen Einflüssen des Produktionsprozesses geprägt. Durch die mathematische Modellierung und numerische Simulation der Prozesskette – Schmelzen-Spinnen-Verwirbeln-Ablegen – trägt ProFil zu Innovationen auf diesem Gebiet im Hinblick auf Rohstoffeinsparungen und Qualitätsverbesserungen bei. Dieses Teilprojekt beschäftigt sich mit den Faser-Turbulenz-Wechselwirkungen.