Technische Universität Ilmenau

Prozessoptimierung 1 - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln sind ein Informationsangebot zu unseren Studiengängen. Rechtlich verbindliche Angaben zum Verlauf des Studiums entnehmen Sie bitte dem jeweiligen Studienplan (Anlage zur Studienordnung). Bitte beachten Sie diesen rechtlichen Hinweis. Angaben zum Raum und Zeitpunkt der einzelnen Lehrveranstaltungen entnehmen Sie bitte dem aktuellen Vorlesungsverzeichnis.

Fachinformationen zu Prozessoptimierung 1 im Studiengang Bachelor Informatik 2010
Fachnummer1469
Prüfungsnummer2200024
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer 2212 (Prozessoptimierung)
Fachverantwortliche(r)Prof. Dr. Pu Li
TurnusSommersemester
SpracheDeutsch
Leistungspunkte3
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)56
VerpflichtungWahlpflicht
Abschlussmündliche Prüfungsleistung, 30 Minuten
Details zum Abschluss
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl30
Vorkenntnisse

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

Lernergebnisse

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.

Inhalt

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.

Medienformen

Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb

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 Verlag. München. 2006

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

Lehrevaluation

Pflichtevaluation:

SS 2015 (Fach)

Freiwillige Evaluation:

SS 2010 (Übung)

WS 2010/11 (Übung)

WS 2012/13 (Übung)

SS 2016 (Vorlesung)

Hospitation:

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modul- und Fachbeschreibungen durch den Modul- oder Fachverantwortlichen finden Sie auf den Infoseiten zum Modulkatalog.