Institut für Computational Engineering (NTB)

Das Institut für Computational Engineering ist eines der Institute an der Interstaatlichen Hochschule NTB in Buchs (Kanton St. Gallen). Es ist sowohl forschend als auch in der Studentenausbildung tätig. Institutsleiter ist Prof. Dr. habil. Michael Schreiner.

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1 Aufgabe

Das Institut für Computational Engineering sieht seine Aufgabe darin, anspruchsvollen Herausforderungen in Technik und Wirtschaft durch die Anwendung moderner Verfahren im Bereich der Simulation und Datenanalyse zu begegnen, die Verfahren durch innovative Anstösse zu verbessern und nutzbar zu machen, um sie gemeinsam mit Partnern aus der Industrie, Wirtschaft und Verwaltung nutzbar zu machen.

2 Kompetenzbereiche

Modellierung und Simulation
Datenanalyse und Statistik
Optimierung

2.1 Modellierung und Simulation

Modellierung - also die Übersetzung der Realität in ein mathematisches Modell - ist die Grundlage dafür, dass Simulationen überhaupt angewandt werden können. Bei der Modellierung geht es darum, den Grad der Detailtreue zu erreichen, der für die jeweiligen Aufgabenstellungen der Kunden angemessen ist. Simulation steht daher für eine ganze Skala von Methoden. Von einem Algorithmus auf einem Embedded System bis hin zu zeitintensiven Berechnungen auf einem Super-Computer. Das Ziel dabei ist, das Verhalten realer Systeme vorauszusagen, um Prozesse zu entwickeln, eine Machbarkeit zu überprüfen, Varianten zu testen oder Produkte zu optimieren. Projekterfahrungen gibt es in der Strömungsmechanik, der Strukturmechanik, der Thermodynamik und der Elektrodynamik. Insbesondere steht die Lösung gekoppelter Probleme (Multiphysics) im Fokus des Instituts für Computational Engineering.

2.2 Datenanalyse und Statistik

In vielen Fällen ist die Modellierung auf physikalischer Grundlage nur teilweise möglich. Dann bietet es sich an, Modelle mit gemessenen Daten zu erstellen. Dabei treten naturbedingt Messunsicherheiten auf, für deren quantitative Behandlung statistische Methoden anzuwenden sind. Dieses Themengebiet wird sehr breit gesehen: Von der Analyse einzelner Messungen, über das Planen und Auswerten von Versuchen mit Methoden des Design of Experiments (DoE) bis hin zu modernen Methoden des Data Mining. Als sehr erfolgreich haben sich auch hybride Ansätze erwiesen, bei denen datenbezogene mit physikalischen Ansätzen kombiniert werden.

2.3 Optimierung

Simulationsmethoden können nicht nur ein Verhalten vorhersagen, sondern auch zur Optimierung von Prozessen oder Systemen verwendet werden. In der Simulation ist die Variation von Parametern zur Bestimmung von optimalen Einstellungen wesentlich einfacher und preiswerter als in der Realität. Dadurch wird auch die Umkehrung des üblichen Entwicklungsprozesses möglich: Man gibt vor, was ein System leisten soll, und versucht, durch Simulation von Design, Bauteilen, Werkstoffen und Produktionsprozessen dem Ziel möglichst nahe zu kommen.

3 Softwarekompetenzen

Am Institut für Computational Engineering ICE werden verschiedene Softwarepakete zur numerischen Simulation eingesetzt. Je nach Anwendungszweck kommen Ansys Classic, Ansys Workbench, Ansys CFX, Matlab oder COMSOL Multiphysics zur Anwendung. Bei Optimierungs-, Datenanalyse- und Statistikaufgaben kommen Tools wie Matlab oder Statistica zum Einsatz.

4 Satellitengradiometrie

Set Jahren arbeitet das Institut für Computational Engineering mit der AG Geomathematik der TU Kaiserslautern im Bereich der Satellitengradiometrie zusammen. Das Ziel der Gradiometrie ist, das Schwerefeld der Erde global und in einer hohen Auflösung zu beobachten. Änderungen im Gravitationsfeld geben Aufschlüsse über die Masseströme der Erde, die wiederum für aktuelle Klimamodelle von großer Bedeutung sind.