Technische Universität Ilmenau

Optimierung und Inverse Felder in der Elektrotechnik - Modultafeln der TU Ilmenau

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Fachinformationen zu Optimierung und Inverse Felder in der Elektrotechnik im Studiengang Master Elektrotechnik und Informationstechnik 2014 (ATE)
Fachnummer100477
Prüfungsnummer2100443
FakultätFakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Fachgebietsnummer 2117 (Theoretische Elektrotechnik)
Fachverantwortliche(r)Prof. Dr. Hannes Töpfer
TurnusSommersemester
Sprachedeutsch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)45
Selbststudium (h)105
VerpflichtungPflicht
Abschlussmündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten
Details zum Abschluss
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl10
Vorkenntnisse

Theoretische Elektrotechnik (Theorie elektromagnetischer Felder)

Lernergebnisse

1. Fachkompetenz:

  • Anwendungsbereite Grundlagen der elektromagnetischen Feldtheorie
  • Einbindung in die Bewertung technischer Aufgabenstellungen

2. Methodenkopmpetenz:

  • Systematische Anwendung von Methoden zur Analyse und Bewertung elektromagnetischer Feldprobleme
  • Systematisches Erschließen und Nutzen des Fachwissens/Erweiterung des Abstraktionsvermögens
  • Methoden zur systematischen Behandlung von Ingenieurproblemen zum elektromagnetischen Feld

3. Systemkompetenz:

  • Fachübergreifendes system- und feldorientiertes Denken, Training von Entwurfskreativität

4. Sozialkompetenz:

  • Lernvermögen, Flexibilität
  • Arbeitstechniken, Mobilität, Kommunikation
  • Teamwork, Präsentation, Durchsetzungsvermögen

 

Inhalt

Inverse Feldprobleme im elektromagnetischen CAD-Prozess, Feldquellenidentifikation, Rekonstruktion von Feldquellen, "shapeoptimization", deterministische und stochastische Optimierungsverfahren, Regularisierungsverfahren, Lösung inverser Feldprobleme mit der Boundary-Element-Methode (BEM), Anwendung in der zerstörungsfreien Materialprüfung (NDE), Biomedizin etc.

Medienformen

Vorlesungsskript zur Lehrveranstaltung, Folien

Literatur
  1. Bäck, T., H.-P. Schwefel (1996): Evolutionary algorithms in theory and practice: evolution strategies, evolutionary programming, genetic algorithms. Oxford University Press, New York
  2. Fletcher, R. (1987): Practical Methods of Optimization. John Wiley&Sons, Chichester Vol. 1 (1980): Unconstrained Optimization; Vol. 2 (1981): Constrained Optimization
  3. Goldberg, D.E. (1989): Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning. Addison-Wesley Publishing Company, Reading
  4. Michalewicz, Z. (1996): Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs (3rd Ed.). Springer-Verlag Berlin-Heidelberg
  5. Neittaanmäki, P.; M. Rudnicki; A. Savini (1996): Inverse problems and optimal design in electricity and magnetism. Clarendon Press, Oxford
  6. Rahmat-Samii, Y.; E. Michielssen (1999): Electromagnetic Optimization by Genetic Algorithms.Wiley, New York
  7. Rechenberg, I. (1994): Evolutionsstrategie ´94. Frommann-Holzboog, Stuttgart-Bad Cannstadt
  8. Rudnicki, M., S. Wiak (2003): Optimization and Inverse Problems in Electromagnetism. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht
  9. Schwefel, H.-P. (1995): Evolution and optimum seeking. Wiley, New York

 

Lehrevaluation

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