Science meets Engineering

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1 Science meets Engineering Kaiserslauterer Innovationszentrum Applied System Modeling Fast jedes innovative Produkt enthält Software und Informationstechnologie und/oder beruht in seiner Entwicklung auf virtuellem Design- und Auslegungsschritten (Simulation). Am Anfang fast jeder Systemmodellierung steht mathematische Modellierung und Algorithmenentwicklung. Die Umsetzung in anwendungsorientierte Softwaresysteme bildet die essentielle Grundlage zur ingenieurmäßigen Entwicklung hoch komplexer, interdisziplinärer Systeme und adressiert somit eine zentrale Herausforderung der Systementwicklung des nächsten Jahrzehnts.

2 Kaiserslauterer Innovationszentrum Applied System Modeling Science meets Engineering Ziel: Das Zentrum soll bereits vorhandene Kooperationen über gemeinsame Strategien, Projekte und Nachwuchsförderung stärken und weiterentwickeln mit dem Ziel der Schaffung neuer/erweit. Geschäftsfelder. Partner: Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE Fraunhofer-Institut für Physikalische Messtechnik IPM, Freiburg, Abt. Terahertz, Kaiserslautern TU Kaiserslautern, FB Mathematik TU Kaiserslautern, FB Informatik Laufzeit: Finanzvolumen: gesamt: 15,8 Mio Euro davon Fraunhofer und Rheinland-Pfalz: 12,8 Mio 2

3 Durchgängige Projektstruktur im Innovationszentrum Innovationszentrum hat eine durchgängige Projektstruktur Aktuell sind 8 Projekte definiert und genehmigt. Projektleitung liegt jeweils bei einem der drei Fraunhofer-Institute Projektfinanzierung (grob): Anschubfinanzierung ¼ zentrale Fraunhofer-Mittel ¼ Eigenleistung der Fraunhofer-Institute ¼ Landesmittel zum Aufbau/Ergänzung universitärer Lehrstühle ¼ Landesmittel für Forschung (i.d.r. Promotionsstipendien) Zusätzlich werden über die Projektlaufzeit signifikante Drittmittel erwartet. Innovationszentrum ist offen für weitere Projekte. Aktuelle Planung für vier Jahre. Verstetigung ist Ziel. Es gibt ein Querschnittsprojekt P0 (bescheidenes Budget) 3

4 Kaiserslauterer Innovationszentrum Applied System Modeling Science meets Engineering Erfolgskriterien: signifikante Drittmittelerträge (insbesondere Industrie) Verzahnung der Kompetenz zw. Fraunhofer und TU KL Nachwuchsförderung und -ausbildung: Promotionen Sprecherrat: Leitungsrat: Prof. B. Hillebrands (Vizepräsident Forschung TU KL) Prof. D. Prätzel-Wolters (Leiter Fraunhofer ITWM) Prof. D. Rombach (Leiter Fraunhofer IESE) Prof. K. Berns (Dekan FB Informatik) Prof. R. Korn (Dekan FB Mathematik) Prof. R. Beigang (Vertreter Abt. Terahertz des Fraunhofer IPM) Prof. P. Liggesmeyer (Vertreter Fraunhofer IESE) Dr. K. Steiner (Vertreter Fraunhofer ITWM) 4

5 Querschnittsprojekt P0: Nachwuchsförderung und Weiterbildung Das Projekt umfasst die übergreifenden Aktivitäten der Partner im Innovationszentrum. Ziele: Nachwuchsförderung / Weiterbildung koordinieren Rekrutierung von Studentinnen und Studenten Personelle Verzahnung zwischen TU Kaiserslautern und Fraunhofer stärken Maßnahmen: Seminare Lehrveranstaltungen Kompaktkurse Sommerschulen Gästeprogramm Partner: Science Alliance (CM)² Felix-Klein-Zentrum für Mathematik Promotionsprogramm Informatik Graduiertenkollegs u.v.m. Wesentlich: Koordination und Abstimmung bestehender Maßnahmen 5

6 Mathematik-Projekte (Fraunhofer ITWM TU-KL, FB Mathematik) unter Einbeziehung der Professoren aus der Mathematikinitiative P1: Applied System Modeling für erneuerbare Energien Scientific Computing, Finanzmathematik, HPC, FM, SYS Kooperation mit Informatik Leitung: Dr. Franz-Josef Pfreundt P2: Applied System Modeling für Multiskalenmaterialien Bildverarbeitung, Technomathematik, BV, SMS Kooperation mit Maschinenbau, Bauingenieuren und Physik Leitung: Dr. Konrad Steiner P3: Applied System Modeling für das Engineering stochastischer Prozesse Technomathematik, Computational Stochastics, TV, SMS Kooperation mit Verfahrenstechnik und Graphische Datenverarbeitung Leitung: Dr. Raimund Wegener P4: Virtuelle Produktentwicklung für Fahrzeugtechnologien DAE-Systeme, Optimierung, MDF, OPT Kooperation mit Maschinenbau und ZNT Leitung: Dr. Klaus Dreßler 6

7 Informatik-Projekte (Fraunhofer IESE TU-KL, FB Informatik) P5: Applied System Modeling für eingebetteter Softwaresysteme Modell-basierte Entwicklung sicherheitskritischer eingebetteter Systeme Kooperation mit E-Technik; Maschinenbau Leitung: Dr. Mario Trapp P6: Software-Konstruktion für parallele Rechnerarchitekturen und ihre Anwendungen Effiziente Softwareentwicklung für parallele Rechnerarchitekturen und ambiente Systeme Kooperation mit E-Technik Leitung: Dr. Thomas Kuhn P7: Applied System Modeling für große Informationssysteme zunächst zurückgestellt P8: Living Lab Embedded Systems für Zukunftsbranchen Living Lab für Automotive, Ambient Systems und Energiemanagement Kooperation mit E-Technik und ZNT Leitung: Dr. Mario Trapp Geplant ist die Einbindung neuer Professoren aus der Informatikinitiative 7

8 P1: Applied System Modeling für erneuerbare Energien Herausforderung Systemsimulation und Regelungsstrategien des Energiesystems aus Erzeugern und Verbrauchern Prognosemodelle zur Verfügbarkeit erneuerbarer Energien insbesondere der fluktuierenden Energien Finanzmarkt für erneuerbare Energien (Preismodellierung) Fundierte Systemlösungen für Energieversorgung SmartGrid als lokales Versorgungsunternehmen ITWM: High Performance Computing; Finanzmathematik; Systemanalyse, Prognose und Regelung FB Mathe: Scientific Computing, Finanzmathematik Weitere: Informatik pixelio,m.barnebeck 8

9 P2: Applied System Modeling für Multiskalenmaterialien Herausforderung Simulation heterogener, mehrskaliger Materialien und ihre Eigenschaftenvorhersage 3D-Bildverarbeitung, Strukturanalyse und -modellierung mehrkomponentiger Werkstoffe Upscaling und effiziente numerische Algorithmen zur multifunktionalen Multiskalensimulation Faserverstärkte Materialien, insbesondere Beton Funktionswerkstoffe, z.b. partikelverstärkte Gefüge ITWM: Bildverarbeitung, Material- u. Strömungssimulation FB Mathe: Technomathematik, Bildverarbeitung Weitere: Terahertz-Physik, Technische Mechanik, Werkstoffwissenschaften, Bauingenieure,Institut für Verbundwerkstoffe 9

10 P3: Applied System Modeling für das Engineering stochastischer Prozesse Herausforderung Stochastische Modellierung physikalischer Prozesse Parameteridentifikation in stochastischen Modellen Entwicklung geeigneter visueller Qualitäts- und Bewertungskriterien Filamente in Tropfenschwärmen Fadenziehprozesse in turbulenten Strömungen Größenklassen bei Tropfenpopulationsbilanzen Partikeldynamiken in Suspensionsströmungen Kontinuumsdynamiken granularer Medien Komparative Visualisierung ITWM: Transportvorgänge, Material- u. Strömungssimulation FB Mathe: Technomathematik, Computational Stochastics Weitere: Verfahrenstechnik, Graphische Datenverarbeitung 10

11 P4: Applied System Modeling für Fahrzeugtechnologien Herausforderung Verzahnung von Systemsimulation mit Optimierungsstrategien Hierarchische Systemmodellierung von hochgenau bis hochperformant Modellreduktionstechniken für MKS und FEA Entscheidungsunterstützung durch mehrkriterielle Optimierung Vereinfachte Bauteilprüfungen Systemanregungen für zukünftige Modelle Maßgeschneiderte Komponentenmodelle ITWM: Mathematische Methoden in Dynamik und Festigkeit, Optimierung FB Mathe: DAE-Systeme, Optimierung, Statistik Weitere: Maschinenbau und ZNT 11

12 P5: Applied System Modeling für eingebettete Softwaresysteme Herausforderung Ganzheitliche Entwicklung eingebetteter Systeme Modellierung aller Aspekte eingebetteter Systeme, z. B. Hardware, Software, Mechanik Modellbasierte Evaluations- und Testverfahren Garantierte Qualitätseigenschaften Offene eingebettete Systeme Hybride Systeme Virtuelle Prototypen TU-KL: Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau Weitere: Innovationscluster Digitale Nutzfahrzeugtechnologie 12

13 P6: Software-Konstruktion für parallele Rechnerarchitekturen Herausforderung Effiziente Programmierung zukünftiger Rechnerarchitekturen Effiziente Nutzung existierender Sprachen Integration heterogener Plattformen Berücksichtigung komplexer Networks on Chip Leistungsstarke eingebettete Systeme Hybride Systeme Virtuelle Prototypen TU-KL: Informatik; Elektrotechnik Weitere: Innovationscluster Digitale Nutzfahrzeugtechnologie 13

14 P7: Applied System Modeling für große Informationssysteme Herausforderung Entwicklung großer,verteilter Informationssysteme Integration von mobilen Endgeräten Integration von Kontextwissen Übergreifende Aspekte (Leistung, Sicherheit) Data Privacy Intelligentes Energiemanagement Intelligentes Gesundheitsmanagement TU-KL: Informatik Weitere: Spitzencluster»Software-Innovationen für das Digitale Unternehmen«, DFKI 14

15 P8: Living Lab Embedded Systems für Zukunftsbranchen Herausforderung Realitätsnahe Untersuchung, Erprobung und Darstellung von Entwicklungsansätzen Durchgängige Entwicklungsplattform Realistische Evaluationen Integration von Simulation und realem System Autonome Fahrzeugverbünde Adaptive Ambiente Systeme Intelligentes, wirtschaftliches Energiemanagement TU-KL: Informatik Weitere: Industriepartner 15

16 P9 Applied System Modeling für die Terahertz-Messtechnik Herausforderung Analyse und Modellierung komplexer Zeitbereichsspektren von mehrskaligen Objekten THz-3D-Bildverarbeitung and -analyse Analyse von mehrlagigen und mehrkomponentigen Werkstoffen Faserverstärkte Materialien, insbesondere GFK und CFK Mehrlagige und mehrkomponentige Werkstoffe IPM: Terahertz-Messtechnik ITWM: Bildverarbeitung FB Mathe: Bildverarbeitung, Technomathematik Weitere: Verbundwerkstoffe, Maschinenbau, Physik / Optik, Werkstoffwissenschaften 16