Process Optimization 1 - Interactive curriculae of TU Ilmenau

Grundlagen der Mathematik, Physik,  Elektrotechnik, Regelungs- und Systemtechnik

Die Studierenden können

• die Grundlagen, Problemstellungen und Methoden der statischen Prozessoptimierung klassifizieren,
• Methoden und Werkzeuge anwenden,
• unterschiedliche Problemstellungen und mathematische Herleitungen  analysieren und generieren sowie

Anwendungsfälle für industrielle Prozesse analysieren, entwickeln und bewerten.

Optimierung des Designs und des Betriebs industrieller Prozesse
• Lineare und Nichtlineare Programmierung
• Mixed-Integer Optimierung
• Anwendung von Optimierwerkzeugen (GAMS) am Rechner
• Praktische Anwendungsbeispiele

Lineare Programmierung:
Theorie der linearen Programmierung, Freiheitsgrad, zulässiger Bereich, graphische Darstellung/Lösung, Simplexmethode, Dualität, Mischungsproblem, optimale Produktionsplanung.

Nichtlineare Optimierung:
Konvexitätsanalyse, Probleme ohne und mit Nebenbedingungen, Optimalitätsbedingungen, Methode des goldenen Schnitts, das Gradienten-, Newton-, Quasi-Newton-Verfahren, Probleme mit Nebenbedingungen, Kuhn-Tucker-Bedingungen, SQP-Verfahren (Sequentiell Quadratische Programmierung), „Active-Set“-Methode, Approximation der Hesse-Matrix, Anwendung in der optimalen Auslegung industrieller Prozesse.

Mixed-Integer Nichtlineare Programmierung (MINLP):
Mixed-Integer Lineare und Nichtlineare Programmierung (MILP, MINLP), Branch-and-Bound-Methode,  Master-Problem, Optimierungssoftware GAMS, Anwendung im Design industrieller Prozesse.

Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb

https://www.tu-ilmenau.de/prozessoptimierung/lehre/vorlesungen-seminare-und-praktika/sommersemester/

Link zum Moodle-Kurs:

https://moodle2.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=2536

U. Hoffmann, H. Hofmann: Einführung in die Optimierung. Verlag Chemie. Weinheim. 1982

T. F. Edgar, D. M. Himmelblau. Optimization of Chemical Processes. McGraw-Hill. New York 1989

K. L. Teo, C. J. Goh, K. H. Wong. A Unified Computational Approach to Optimal Control Problems. John Wiley & Sons. New York. 1991

C. A. Floudas: Nonlinear and Mixed-Integer Optimization. Oxford University Press. 1995

L. T. Biegler, I. E. Grossmann, A. W. Westerberg. Systematic Methods of Chemical Process Design. Prentice Hall. New Jersey. 1997

M. Papageorgiou. Optimierung. Oldenbourg Verlag. München. 2006

J. Nocedal, S. J. Wright. Numerical Optimization. Springer-Verlag. 1999