Technische Universität Ilmenau

Static Process Optimization - Modultafeln of TU Ilmenau

The module lists provide information on the degree programmes offered by the TU Ilmenau.

Please refer to the respective study and examination rules and regulations for the legally binding curricula (Annex Curriculum).

You can find all details on planned lectures and classes in the electronic university catalogue.

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module properties Static Process Optimization in degree program Bachelor Technische Kybernetik und Systemtheorie 2021
module number200005
examination number220425
departmentDepartment of Computer Science and Automation
ID of group 2212 (Simulation and Optimal Processes)
module leaderProf. Dr. Pu Li
term summer term only
languageDeutsch
credit points5
on-campus program (h)45
self-study (h)105
obligationobligatory module
examexamination performance with multiple performances
details of the certificateDas Modul Statische Prozessoptimierung mit der Prüfungsnummer 220425 schließt mit folgenden Leistungen ab:
  • schriftliche Prüfungsleistung über 90 Minuten mit einer Wichtung von 100% (Prüfungsnummer: 2200633)
  • Studienleistung mit einer Wichtung von 0% (Prüfungsnummer: 2200634)


Details zum Abschluss Teilleistung 2:

Testat für Praktikum

signup details for alternative examinations
maximum number of participants
previous knowledge and experience

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

learning outcomeDie 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.
content

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)

media of instruction

Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb, Praktikum im PC-Pool

literature / references

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

evaluation of teaching