Technische Universität Ilmenau

Statische Prozessoptimierung - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modulbeschreibungen durch die Modulverantwortlichen finden Sie unter Modulpflege.

Hinweise zu fehlenden oder fehlerhaften Modulbeschreibungen senden Sie bitte direkt an modulkatalog@tu-ilmenau.de.

Modulinformationen zu Statische Prozessoptimierung im Studiengang Bachelor Elektrotechnik und Informationstechnik 2013
Modulnummer200005
Prüfungsnummer220425
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer 2212 (Prozessoptimierung)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Pu Li
TurnusSommersemester
SpracheDeutsch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)45
Selbststudium (h)105
VerpflichtungPflichtmodul
AbschlussPrüfungsleistung mit mehreren Teilleistungen
Details zum Abschluss

Das Modul Statische Prozessoptimierung mit der Prüfungsnummer 220425 schließt mit folgenden Leistungen ab:

  • mündliche Prüfungsleistung über 30 Minuten mit einer Wichtung von 100% (Prüfungsnummer: 2200633)
  • Studienleistung mit einer Wichtung von 0% (Prüfungsnummer: 2200634)



Details zum Abschluss Teilleistung 2:

Testat für Praktikum

Alternative Abschlussform aufgrund verordneter Corona-Maßnahmen inkl. technischer Voraussetzungen
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse

Grundlagen der Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Regelungs- und Systemtechnik 1 + 2

Lernergebnisse und erworbene KompetenzenDie 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.

Die
Studierenden haben in der Vorlesung Problemformulierungen für lineare, lineare
gemischt-ganzzahlige, und nichtlineare bzw. statische Optimierungsaufgabenstellungen erfahren.
Sie können verschiedene Methoden und Algorithmen zur Lösung der Problemstellungen
wahrnehmen. In den Übungen wurden sie durch akademische, niedrigdimensionale
Beispiele angesprochen und können Anteil an der Aufbereitung zur Lösung
höherdimensionaler Probleme nehmen. Im Praktikum können sie typische nichtlineare unbeschränkte und
beschränkte, teilweise praxisorientierte Probleme ein und schätzen Ergebnisse
richtig einstufen. Sie sind fähig, nichtlineare  Optimierungsprobleme zu erarbeiten , sie zu implementieren, sie unter Verwendung vorhandener
Optimierungssoftwarezu lösen und die Ergebnisse evaluieren.
Inhalt

Optimierung des Designs und des Betriebs industrieller Prozesse
. Lineare und Nichtlineare Programmierung
. Mixed-Integer-Optimierung
. Anwendung von Optimierungswerkzeugen (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 (Sequentielle 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

Praktikum (2 Versuche: StatPO-1: Nichtlineare Optimierung, Stat-PO2: Programmierung und numerische Lösung von statischen nichtlinearen Optimierungssproblemen mittels Standardsoftware)

Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form

Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb, Praktikum im PC-Pool

Literatur

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. München. 2006

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

Lehrevaluation