Technische Universität Ilmenau

Statische 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 Statische Prozessoptimierung im Studiengang Master Wirtschaftsingenieurwesen 2015 (AT)
ACHTUNG: wird nicht mehr angeboten!
Modulnummer100628
Prüfungsnummer220371
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer 2212 (Prozessoptimierung)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Pu Li
TurnusSommersemester
SpracheDeutsch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)45
Selbststudium (h)105
VerpflichtungPflichtmodul
AbschlussPrüfungsleistung mit mehreren Teilleistungen
Details zum Abschluss

1) schriftliche Prüfung, 90 min. und

2) Unbenoteter Schein (Testat) für Praktikum. Praktikum umfasst zwei Versuche und findet nur im Sommersemester statt.

Link zum Moodle-Kurs
Lehrende
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl30
Vorkenntnisse

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

Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

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 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 lineare Programmierung (MILP):
Formulierung, Branch-and-Bound-Methode,  Master-Problem, Optimierungssoftware GAMS, Anwendung im Design industrieller Prozesse

Praktikum: Zwei Versuche: StatPO-1: Nichtlineare Optimierung, Stat-PO2: Programmierung und numerische Lösung von statischen nichtlinearen Optimierungssproblemen mittels Standardsoftware

Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form

Präsentation, Vorlesungsskript, Tafelanschrieb, Praktikum im PC-Pool

https://www.tu-ilmenau.de/prozessoptimierung/lehre/vorlesungen-seminare-und-praktika/sommersemester/

Link zum Moodle-Kurs:

https://moodle2.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=2536

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. München. 2006

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

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