Dynamische 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 Dynamische Prozessoptimierung im Studiengang Diplom Elektrotechnik und Informationstechnik 2021 | |
|---|---|
| Modulnummer | 200006 |
| Prüfungsnummer | 220426 |
| 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 Dynamische Prozessoptimierung mit der Prüfungsnummer 220426 schließt mit folgenden Leistungen ab:
Testat für Praktikum. Praktikum umfasst zwei Versuche. |
| 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, Statische Prozessoptimierung |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | Die Studierenden können
Die Studierenden haben in der Vorlesung Problemformulierungen für dynamische, unbeschränkte, steuerungs- und zustandsbeschränkte Optimierungsaufgabenstellungen unter verschiedenen Zielstellungen erfahren. Sie nehmen indirekte und direkte Verfahren zur Lösung der Problemstellungen wahr. In den Übungen wurden sie durch akademische, niedrigdimensionale Beispiele angesprochen und können an der Aufbereitung zur Lösung höherdimensionaler Probleme Anteil nehmen. Im Praktikum stuften sie typische Zielstellungen, beschränkte, teilweise praxisorientierte Probleme ein, Sie können diese unter Verwendung vorhandener Optimierungssoftware numerisch lösen und Ergebnisse richtig einschätzen. Sie können dynamische Optimierungsprobleme erarbeiten, sie implementieren und die Ergebnisse evaluieren. |
| Inhalt | Indirekte Verfahren - Variationsverfahren, Optimalitätsbedingungen - Das Maximum-Prinzip - Dynamische Programmierung - Riccati-Optimal-Regler Direkte Verfahren - Methoden zur Diskretisierung, Orthogonale Kollokation - Lösung mit nichtlinearen Programmierungsverfahren - Simultane und Sequentielle Verfahren Anwendungsbeispiele - Prozesse in der Luft- und Raumfahrtindustrie - Prozesse in der Chemieindustrie - Prozesse in der Wasserbewirtschaftung Praktikum (2 Verusche: DynPO-1: Numerische Lösung von Optimalsteuerungsaufgaben, DynPO-2: Programmierung und numerische Lösung von Optimalsteuerungsproblemen |
| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb, Praktikum im PC-Pool |
| Literatur |
D. G. Luenberger. Introduction to Dynamic Systems. Wiley. 1979 A. C. Chiang. Elements of Dynamic Optimization. McGraw-Hill. 1992 D. P. Bertsekas. Dynamic Programming and Stochastic Control. Academic Press. 1976 M. Athans, P. Falb. Optimal Control. McGraw-Hill. 1966 A. E. Bryson, Y.-C. Ho. Applied Optimal Control. Taylor & Francis. 1975 O. Föllinger. Optimale Regelung und Steuerung. Oldenbourg. 1994 R. F. Stengel. Optimal Control and Estimation. Dover Publications. 1994 J. Macki. Introduction to Optimal Control Theory. Springer. 1998 D. G. Hull. Optimal Control Theory for Applications. Springer. 2003 M. Papageorgiou, M. Leibold, M. Buss. Optimierung. 4. Auflage. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46936-1 (Campus-Lizenz TU Ilmenu) |
| Lehrevaluation | |