Dynamic Process Optimization - Interactive curriculae of TU Ilmenau

The interactive curriculae 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 course catalogue.

Please note that this page is no longer updated. All modules and study plans from PO version 2021 onwards (Bachelor and Master study programs) are now available on the Campus Portal.

module properties Dynamic Process Optimization in degree program Master Technische Kybernetik und Systemtheorie 2021
module number	200006
examination number	220426
department	Department of Computer Science and Automation
ID of group	2212 (Simulation and Optimal Processes)
module leader	Prof. Dr. Pu Li
term	summer term only
language	Deutsch
credit points	5
on-campus program (h)	45
self-study (h)	105
obligation	obligatory module
exam	examination performance with multiple performances
details of the certificate	Das Modul Dynamische Prozessoptimierung mit der Prüfungsnummer 220426 schließt mit folgenden Leistungen ab: schriftliche Prüfungsleistung über 120 Minuten mit einer Wichtung von 100% (Prüfungsnummer: 2200635) Studienleistung mit einer Wichtung von 0% (Prüfungsnummer: 2200636) Details zum Abschluss Teilleistung 2: Testat für Praktikum. Praktikum umfasst zwei Versuche.
link to Moodle course
teacher	Prof. Dr. Li, Pu
signup details for alternative examinations
maximum number of participants
previous knowledge and experience	Grundlagen der Mathematik, Physik, Elektrotechnik; Regelungs- und Systemtechnik, Statische Prozessoptimierung
learning outcome	Die Studierenden können die Grundlagen, Problemstellungen und Methoden der dynamischen Prozessoptimierung klassifizieren, Methoden und Werkzeuge anwenden, unterschiedliche Problemstellungen und mathematische Herleitungen analysieren und generieren optimale Steuerungen berechnen sowie Anwendungsfälle für industrielle Prozesse analysieren, entwickeln und bewerten 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.
content	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 mittels Standardsoftware)
media of instruction and technical requirements for education and examination in case of online participation	Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb, Praktikum im PC-Pool
literature / references	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)
evaluation of teaching