Statische Prozessoptimierung - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

Die Interaktiven Studienpläne 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.

Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.

Modulinformationen zu Statische Prozessoptimierung im Studiengang Diplom Elektrotechnik und Informationstechnik 2021
Modulnummer	200005
Prüfungsnummer	220425
Fakultät	Fakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer	2212 (Prozessoptimierung)
Modulverantwortliche(r)	Prof. Dr. Pu Li
Turnus	Sommersemester
Sprache	Deutsch
Leistungspunkte	5
Präsenzstudium (h)	45
Selbststudium (h)	105
Verpflichtung	Wahlmodul
Abschluss	Prüfungsleistung 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
Link zum Moodle-Kurs
Lehrende	Prof. Dr. Li, Pu
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse	Grundlagen der Mathematik, Physik, Elektrotechnik, Regelungs- und Systemtechnik 1 + 2
Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen	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. 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
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