Veranstaltung: Computational Engineering 1

Nummer:
141377
Lehrform:
Vorlesung und Übungen
Medienform:
rechnerbasierte Präsentation, Tafelanschrieb
Verantwortlicher:
Priv.-Doz. Dr. Jürgen Geiser
Dozent:
Priv.-Doz. Dr. Jürgen Geiser (ETIT)
Sprache:
Englisch
SWS:
2
LP:
3
Angeboten im:
Sommersemester

Termine im Sommersemester

  • Vorlesung: Montag den 16.09.2019 ab 09:00 bis 16.00 Uhr im ID 03/445
  • Vorlesung: Dienstag den 17.09.2019 ab 09:00 bis 16.00 Uhr im ID 03/445
  • Vorlesung: Mittwoch den 18.09.2019 ab 09:00 bis 16.00 Uhr im ID 03/445
  • Vorlesung: Donnerstag den 19.09.2019 ab 09:00 bis 16.00 Uhr im ID 03/445
  • Vorlesung: Freitag den 20.09.2019 ab 09:00 bis 16.00 Uhr im ID 03/445

Prüfung

Termin wird vom Dozenten bekannt gegeben

Prüfungsform:schriftlich
Prüfungsanmeldung:Direkt bei der Dozentin bzw. dem Dozenten
Dauer:60min

Ziele

  • Ableitung von Modellgleichungen im Bereich der Fluid- und Elektrodynamik.
  • Einführung in numerische Lösungsverfahren für die partiellen Differentialgleichungen, z.B. für die Raumdiskretisierung finite Differenzenverfahren und finite Elemente-Verfahren und spezielle steife Löser für die Zeitdiskretisierung.
  • Konsolidierung von speziellen Multiskalenlösern, z.B. HMM (Heterogeneous Multiscale Method), EFM (Equation-Free Method), MISM (Multiscale Iterative Splitting Method).
  • Testbeispiel im Bereich des Flüssigkeitstransports (Transport-Reaktionsgleichung) und der elektromagnetischen Feldern (Maxwellgleichung) und deren Kopplung, d.h. Teilchentransport in einem elektromagnetischen Feld.
  • Programmierübungen in MATLAB.

Inhalt

  • Modellierung von elektromagnetischen Problemen und Transportproblemen, z.B. mittels Maxwell- und der Transport-Reaktionsgleichung.
  • Vorbereitung der theoretischen Grundlagen zur Lösung der Modellierungsgleichungen, d.h. partiellen Differentialgleichungen mit unterschiedlichen Raum- und Zeitskalen (Einstieg in die Multiscalentheorie).
  • Einführen und Anwenden von numerischen Lösungsverfahren für effizente und robuste Simulationsalgorithmen.
  • Einführen und Anwenden von sogenannte Multiskalenlösern, z.B. HMM-Löser (Heterogeneous Multiscale Methods), mit denen die Ergebnisse der mikroskopischen (feine Skala) und makroskopische (grobe Skala) Modelle koppeln und als Gesamtmodell lösen kann.
  • Einführung in kommerzielle Software-Programme, wie z.B. MATLAB oder Python, für die Lösung der verwendeten partiellen Differentialgleichungen.

Voraussetzungen

none

Empfohlene Vorkenntnisse

Inhalte der Module Mathematik 1-3

Sonstiges

Die Vorlesung wird als Blockvorlesung gegeben. Die Prüfung findet am Ende des Vorlesungsblocks, d.h. am Freitag statt. Im Kurs wird ein Manuskript verwendet, welches auch als Buch (J.Geiser, Computational Engineering: Theorie und Praxis der Transportmodelle, Springer Vieweg, 2018) erschienen ist. Weil die Teilnehmeranzahl begrenzt ist, sollen sich interessierte Teilnehmer vorab bis 13.09.2019 im Sekretariat bei Elke Konhaeuser (konhaeuser@tet.ruhr-uni-bochum.de) anmelden.

Termine im Winter-Semester 2019:
  • Montag 16.09.2019, 09:00-16.00, im Raum ID 03/445
  • Dienstag 17.09.2019, 09:00-16.00, im Raum ID 03/445
  • Mittwoch 18.09.2019, 09:00-16.00, im Raum ID 03/445
  • Donnerstag 19.09.2019,09:00-16.00, im Raum ID 03/445
  • Freitag 20.09.2019, 09:00-16.00, im Raum ID 03/445

Die praktischen Übungen finden in MATLAB statt und sind im Raum ID 1/104 (CIP Raum).

Der Kurs wurde mehrfach mit dem eLearning Label der RUB von 2016-2018 ausgezeichnet. Im SS2016 hat der Kurs den eLearning Preis im SS2016 (18th elearning-prize) mit dem "in-class and out-of-class"-Konzept gewonnen.