Modellansatz 134
This is one of two conversations which Gudrun Thäter recorded alongside the conference Women in PDEs which took place at our faculty in Karlsruhe on 27-28 April 2017. Marie Elisabeth Rognes was one of the seven invited speakers. Marie is Chief Research Scientist at the Norwegian research laboratory Simula near Oslo. She is Head of department for Biomedical Computing there. Marie got her university education with a focus on Applied Mathematics, Mechanics and Numerical Physics as well as her PhD in Applied mathematics at the Centre for Mathematics for Applications in the Department of Mathematics at the University of Oslo. Her work is devoted to providing robust methods to solve Partial Differential Equations (PDEs) for diverse applications. On the one hand this means that from the mathematical side she works on numerical analysis, optimal control, robust Finite Element software as well as Uncertainty quantification while on the other hand she is very much interested in the modeling with the help of PDEs and in particular Mathematical models of physiological processes. These models are useful to answer What if type-questions much more easily than with the help of laboratory experiments. In our conversation we discussed one of the many applications - Cerebral fluid flow, i.e. fluid flow in the context of the human brain. Medical doctors and biologists know that the soft matter cells of the human brain are filled with fluid. Also the space between the cells contains the water-like cerebrospinal fluid. It provides a bath for human brain. The brain expands and contracts with each heartbeat and appoximately 1 ml of fluid is interchanged between brain and spinal area. What the specialists do not know is: Is there a circulation of fluid? This is especially interesting since there is no traditional lymphatic system to transport away the biological waste of the brain (this process is at work everywhere else in our body). So how does the brain get rid of its litter? There are several hyotheses: Diffusion processes, Fast flow (and transport) along the space near blood vessel, Convection. The aim of Marie's work is to numerically test these (and other) hypotheses. Basic testing starts on very idalised geometries. For the overall picture one useful simplified geometry is the annulus i.e. a region bounded by two concentric circles. For the microlevel-look a small cube can be the chosen geometry. As material law the flow in a porous medium which is based on Darcy flow is the starting point - maybe taking into account the coupling with an elastic behaviour on the boundary. The difficult non-mathematical questions which have to be answered are: How to use clinical data for estabilishing and testing models How to prescribe the forces In the near future she hopes to better understand the multiscale character of the processes. Here especially for embedding 1d- into 3d-geometry there is almost no theory available. For the project Marie has been awarded a FRIPRO (...)
Erschienen: 25.05.2017
Dauer: 35:37
Modellansatz 133
This is one of two conversations which Gudrun Thäter recorded alongside the conference Women in PDEs which took place at our Department in Karlsruhe on 27-28 April 2017. Maria Lopez-Fernandez from the University La Sapienza in Rome was one of the seven invited speakers. She got her university degree at the University of Valladolid in Spain and worked as an academic researcher in Madrid and at the University of Zürich. Her field of research is numerical analyis and in particular the robust and efficient approximation of convolutions. The conversation is mainly focussed on its applications to wave scattering problems. The important questions for the numerical tools are: Consistency, stability and convergence analysis. The methods proposed by Maria are Convolution Quadrature type methods for the time discretization coupled with the boundary integral methods for the spatial discretization. Convolution Quadrature methods are based on Laplace transformation and numerical integration. They were initially mostly developed for parabolic problems and are now adapted to serve in the context of (hyperbolic) wave equations. Convolution quadrature methods introduce artificial dissipation in the computation, which stabilzes the numerics. However it would be physically more meaningful to work instead with schemes which conserve mass. She is mainly interested in fast algorithms with reduced memory requirements and adaptivity in time and space. The motivational example for her talk was the observation of severe acoustic problems inside a new building at the University of Zürich. Any conversation in the atrium made a lot of noise and if someone was speaking loud it was hard to understand by the others. An improvement was provided by specialised engineers who installed absorbing panels. From the mathematical point of view this is an nice application of the modelling and numerics of wave scattering problems. Of course, it would make a lot of sense to simulate the acoustic situation for such spaces before building them - if stable fast software for the distribution of acoustic pressure or the transport of signals was available. The mathematical challenges are high computational costs, high storage requirements and and stability problems. Due to the nonlocal nature of the equations it is also really hard to make the calculations in parallel to run faster. In addition time-adaptive methods for these types of problems were missing completely in the mathematical literature. In creating them one has to control the numerical errors with the help of a priori and a posteriori estimates which due to Maria's and others work during the last years is in principle known now but still very complicated. Also one easily runs into stability problems when changing the time step size. (...)
Erschienen: 18.05.2017
Dauer: 30:32
Modellansatz 132
Die Arbeit von Staffan Ronnas in der Münchner Firma Brainlab befasst sich mit der Anwendung von Augmented Reality (AR) in der Chirurgie - vor allem in der Neurochirurgie. Ziel ist es, virtuelle, präoperativen Daten mit der "Realität" in Form von live Video auf dem chirurgischen Mikroskop so zu verblenden, dass der Chirurg vor und während der OP einen Nutzen davon hat. Staffan stammt aus Schweden und hat in Karlsruhe in Mathematik in der Arbeitsgruppe promoviert in der auch Gudrun Thäter und Sebastian Ritterbusch tätig waren. Nach seiner Verteidigung 2012 hat er einige Zeit als Postdoc in Karlsruhe und Heidelberg gearbeitet, bevor er zur Firma COMSOL in Stockholm ging. Seit September 2015 wohnt er in München und bringt seine Fähigkeiten als Softwareingenieur bei Brainlab ein. Welche Rolle spielt denn AR zur Zeit in der Chirurgie? Digitale Daten sind schon weit verbreitet in der Medizintechnik und insbesondere in der Chirurgie. Dabei handelt es sich z.B. um CT- oder MR-Bilder, aus denen man virtuelle Objekte durch Segmentierung gewinnen kann. Diese Daten können vor oder während der Behandlung (prä-/intraoperativ) entstehen und werden zur Planung der OP oder zur Navigation während des Eingriffs verwendet. Zum größten Teil werden sie klassisch auf Bildschirmen dargestellt und zur Interaktion dienen eine Maus oder ein Touchscreen oder auch Instrumente, die über Infrarotkameras getracked werden. Speziell in der Neurochirurgie kommen große Mikroskope zum Einsatz, die auch Video aufnehmen können. Das Ziel von Staffans Arbeit ist dabei präoperative virtuelle Daten mit Videodaten zu verblenden um eine erweiterte Darstellung zu zeigen, mit der der Chirurg während der OP navigieren kann. Zu dieser Zweck werden nützliche Informationen wie die aktuelle Position, das Zielobjekt und dazwischen liegende Strukturen im Video dargestellt. Um ein solches System umsetzen zu können, werden Methoden aus vielen verschiedenen Bereichen der angewandten Mathematik benötigt, wie z.B. Bildbehandlung, geometrische Modellierung, 3D Grafik und Computer Vision. Themen wie maschinelles Lernen und Robotik spielen auch eine zunehmend wichtige Rolle. Eine grundlegende Fragestellung mit der sich Staffan viel beschäftigt hat, ist die Modellierung der Optik chirurgischer Mikroskope mit variablem Fokus und Zoom. Ein genaues Modell wird benötigt, um die Lage und Größe der virtuellen Daten bei der Verblendung mit dem Videobild bestimmen zu können. Als grundlegendes Kameramodell dient das Pinholemodell, d.h. eine perspektivische Projektion von Punkten gemessen in einem 3D Koordinatensystem auf die planare Bildebene. Extrinsische Parameter sind dabei die Lage und Orientierung der Kamera im Raum (die Richtung der "optische Achse"). Die intrinsischen Parameter sind abhängig von der Optik z.B. die Brennweite (Skalierung von mm auf pixel-Maß) und verschiedene Arten von Verzerrung. (...)
Erschienen: 11.05.2017
Dauer: 38:24
Weitere Informationen zur Episode "Augmented Reality in der Chirurgie"
Modellansatz 131
Diese Folge ist eines von drei Gesprächen mit Mathematikerinnen und Mathematikern an der TU München in Garching bei München, die Gudrun am 10. April 2017 dort geführt hat. Christina Kuttler enwickelt und untersucht mathematische Modelle, die helfen, Bakterien-Kommunikation besser zu verstehen. Ausgangspunkt des Forschungsthemas war die Beobachtung, dass bestimmte Meeresbakterien (nämlich Aliivibrio fischeri) im Leuchtorgan des Tintenfisches Euprymna scolopes Licht aussenden können, sobald genug von ihnen vorhanden sind. Natürlich stellte sich die Frage: Wie stellen sie fest, dass sich leuchten lohnt, d.h. dass genug Bakterien ihrer Art versammelt sind? Biologie musste also durch gezielte Experimente und allgemeine Beobachtungen klären: Was und wie kommunizieren diese und andere Bakterien? Die typischen Antwort im Umfeld der Arbeitsgruppe von Christina Kuttler sind: Bakterien eruieren über chemische Signalstoffe, die in den Zellen produziert und ausgetauscht werden, ob in örtlicher Nähe noch mehr Bakterien ihrer Art vorhanden sind und in welcher Konzentration. Dafür haben sie Rezeptoren in den Zellen, die die Signalstoffkonzentration messen. Auf die gleiche Weise können sich auch bestimmte Krankheitserreger zunächst vermehren ohne den Wirt anzugreifen. Erst wenn eine gewisse Schwelle überschritten wird, ändern sie ihr Verhalten und beginnen ihre Wirkung zu entfalten. Die Änderung des Verhaltens unter den Bedingungen "ich bin fast allein" bzw. "wir sind viele" erfolgt über Genregulationssysteme, d.h. konkrete Informationen auf den Genen werden aktiviert oder ausgeschaltet - je nachdem welche Signalstoffkonzentration gemessen wird. In diese Prozesse kann man durch Marker in experimentellen Untersuchungen eingreifen und dadurch auch messen. Die dabei gewonnenen Daten werden in Modelle gegossen, die so komplex sind, dass man sich dafür Mathematiker und Mathematikerinnen ins Team holt. Meist werden große Systeme von Differentialgleichungen aufgestellt und durch Untersuchung der Lösungseigenschaften der Gleichungen kann man überprüfen, welche Experimente noch weiter Aufschluss darüber geben können, ob das System ein gutes Modell für das Verhalten der Bakterien ist. Hierzu sind einerseits qualitative Untersuchungen der Gleichungen hilfreich, die z.B. Bereiche finden, in denen bestimmte Werte steigen oder fallen (und wie schnell, d.h. in welcher Ordnung) oder wo Stabilitätseigenschaften vorliegen. Es kommt dabei z.B. vor, dass Stabilitätsbereiche mathematisch detektiert werden, die erst später durch Experimente nachgestellt und dadurch verifiziert werden. Andererseits erfolgt eine quantitative Untersuchung, d.h. die Systeme von Differentialgleichungen werden numerisch (näherungsweise) gelöst. Es ist möglich auf diese Weise auch für verschiedene dem Prozess inhärente Zeitskalen die Modelle zu simulieren, denn dafür stehen gute und gut verstandene numerische Verfahren zur Verfügung. (...)
Erschienen: 04.05.2017
Dauer: 30:00
Modellansatz 130
Der March for Science am 22. April 2017 hat auch in Deutschland ein großes Echo gefunden. Es gab Veranstaltungen in Berlin, Bonn, Dresden, Frankfurt/Main, Freiburg/i.Br., Göttingen, Greifswald, Hamburg, Heidelberg, Helgoland, Jena, Kassel, Koblenz, Leipzig, München, Rostock, Stuttgart, Trier und Tübingen mit schließlich über 37.000 Teilnehmern. Unter dem Eindruck der Vorbereitungen auf den 22. April haben sich Gudrun Thäter und Annette Leßmöllmann zum Gespräch getroffen. Sie teilen das Interesse an den Fragen: Welche Rolle hat Wissenschaft in unserer Gesellschaft? Welche Rolle sollte sie haben? Wie nimmt Wissenschaftskommunikation darauf Einfluß? Dabei haben sie unterschiedliche Rollen und Erfahrungen, die im Gespräch zu einer persönlichen Einschätzung des Status quo und der Wünsche für die Zukunft zusammengeführt werden. Annette Leßmöllmann leitet die Abteilung Wissenschaftskommunikation im Institut für Germanistik des KIT, das heißt sie forscht und lehrt im Bereich Wissenschaftskommunikation. Ihr Interesse lässt sich kurz fassen als: Was nehmen die Konsumenten wissenschaftlicher Botschaften für ihren Alltag mit? Drei Gedanken stehen am Anfang des Gespräches: Die Rolle von Wissenschaft ist auch eine ökonomische Frage: Wer stellt Geld für Wissenschaft bereit und mit welchen Zielen? Was ist wissenschaftliches Erkennen und was ist ihr Vorteil als Sicht der Welt? Demokratie und Pressefreiheit sind nicht selbstverständlich. Tatsächlich wird die Arbeit mit Studierenden immer politischer, was sich erst kürzlich am großen Interesse am Vortrag von Michael Blume zum Themenfeld "Wahrheit" zeigte. Am Beispiel der Mathematik zeigen sich konträre Eintwicklungen. Einerseits durchlaufen alle in Deutschland eine mathematische Schulbildung von 10-13 Jahren und setzen das häufig in Ausbildung oder Studium fort. Gesellschaftlich akzeptiert ist jedoch die Aussage: "Das brauche ich später sowieso nicht..." Was noch nie zutreffend war, aber mit der aktuellen Entwicklung in Alltag und Technik immer unwahrer wird, denn fast jede/r muss mit Wahrscheinlichkeiten hantieren und Daten deuten, Kausalität von Korrelation unterscheiden, Entscheidungen beurteilen oder treffen, die auf Computer-Simulationen beruhen. Man bräuchte dafür auch psychologische Forschung, z.B. um den Umgang von Menschen mit Risikobotschaften besser zu verstehen. Denn wir treffen häufig sehr wichtige Entscheidungen unter Zeitdruck und mit nur teilweise zugänglichen Informationen. Dem trägt inzwischen auch ein von der DFG finanziertes Schwerpunktprogramm Rationalität Rechnung. Durchdringung der Berufswelt mit Hochtechnologie und Computern führt zu Monitorrückseitenberatung bei Banken/Reisebüros etc. inkl. dem Effekt "the computer says no". Damit wird Erfahrungs- und IInsiderwissen der klassischen Berufsausbildung in Deutschland entwertet. (...)
Erschienen: 27.04.2017
Dauer: 1:00:44
Weitere Informationen zur Episode "Wissenschaftskommunikation"
Modellansatz 129
Diese Folge ist eines von drei Gesprächen mit Mathematikerinnen und Mathematikern an der TU München (TUM) in Garching bei München, die Gudrun am 10. April 2017 dort geführt hat. Paul Stursberg - hat an der TUM Mathematik studiert und promoviert dort am Lehrstuhl Angewandte Geometrie und Diskrete Mathematik. Wir haben uns über Gruppenentscheidungsmodelle (Social Choice) unterhalten, in denen mitunter auch der Zufall Hilfestellung gibt. Da auch Zuordnung nach Vorlieben (allocation) auf das gleiche Grundproblem führt, wird das Thema unter den Forschungsinteressen von Paul Stursberg als Randomized Social Choice/Ressource Allocation aufgeführt. Das grundlegende Ziel bei Entscheidungen in einer Gruppe ist es, Einzelmeinungen zu einem fairen Gesamturteil zusammen zu führen. Am einfachsten ist es, einer als Anführer von allen anerkannten Person in ihrer Meinung zu folgen. Dieses Modell hat gute mathematische Eigenschaften, funktioniert immer, ist aber leider nicht besonders demokratisch. Je nachdem ob die Leitperson zur Gruppe gehört oder nicht wird es als Modell des internen/externen Diktators bezeichnet. Ein zunächst nahe liegender Zugang zur bestmöglichen Entscheidung in einer Gruppe wäre, eine Nutzenfunktion auzufstellen und danach zu optimieren. Das klingt überzeugend ist aber oft ein unmögliches Unterfangen, weil es sich als sehr schwierig erweist, Vorlieben so zu quantifizieren dass man über die Gruppe konstante Zahlenwerte für einen entstehenden Nutzen findet. Deshalb kann man statt dessen mit ordinalen Präferenzrelationen arbeiten, d.h. im einfachsten Fall mit einer gewünschten Reihenfolge aller Optionen für jede Person der Gruppe. Bevor man über Verfahren sprechen und diese bewerten kann, braucht man Kriterien, die Wahlverfahren (idealerweise) erfüllen sollen. Man muss definieren: Was ist eine gute und faire Entscheidung? Ein grundlegendes Kriterium wäre beispielsweise: Wenn alle der gleichen Meinung sind, sollte diese Meinung auch immer als Ergebnis der Gruppenentscheidung erscheinen. Ein etwas weitergehendes Kriterum könnte exemplarisch auch verlangen, dass das Ergebnis Pareto-optimal ist, es also kein anderes Ergebnis gibt, mit dem jedes Gruppenmitglied zufriedener wäre. Nachdem ein Katalog von Kriterien aufgestellt wurde, kann man sich unter anderem folgende Fragen stellen: Finden wir Wahlverfahren, die all diese Kriterien erfüllen? Wenn ja, welche Wahlverfahren sind das? Können wir sie charakterisieren? Wenn nein, lässt sich zeigen, dass kein Wahlverfahen alle Kriterien zugleich erfüllen kann? Ein bekanntes Beispiel für den letzten Fall ist der Satz von Arrow - ein Unmöglichkeitsresultat, das besagt, dass eigentlich sinnvolle Bedingungen an ein Wahlergebnis für mehr als zwei Optionen nicht gleichzeitig erfüllbar sind. Hinsichtlich der Fairness kommen Wahlverfahren intuitiv schon an ihre Grenzen, wenn sich zwei Leuten abstimmen sollen, die gegensätzliche Wünsche haben: Jede (deterministische) Entscheidung bevorzugt offensichtlich (...)
Erschienen: 20.04.2017
Dauer: 38:50
Modellansatz 128
Mit Teresa Beck setzt Gudrun das 2014 mit Tobias Hahn geführte Gespräch fort. Die Software ChromX zur Computersimulation von Chromatographie-Säulen ist inzwischen Teil des Portfolios einer Ausgründung aus dem KIT mit dem Namen GoSilico. Neben Thiemo Huuk, der gleichzeitig mit Tobias Hahn im Rahmen seiner biotechnologischen Promotion die Kundenbedürfnisse für Chromatographie-Simulationen erforscht hat, und Tobias Hahn ist Teresa als dritte im Team Gründerin der im Januar 2016 an den Start gegangenen GmbH. Tobias ist Diplom-Mathematiker. 2010-2015 modellierte er im Rahmen seiner Promotion Aufreinigungsprozesse mit modernen mathematischen Simulationswerkzeugen. Es erwies sich als sinnvoll, dafür schließlich ganz in die Bio-Verfahrenstechnik zu wechseln. Teresa Beck ist hingegen Diplom-Meteorologin, deren Faszination für die Modellierung der Wetterphänomene am Computer schließlich zu einer Promotion in Mathematik am EMCL (erst in Karlsruhe und dann in Heidelberg) führte. Einige Zeit haben Gudrun, Tobias und Teresa in der gleichen Gruppe am Institut für Angewandte und Numerische Mathematik am KIT gearbeitet, bevor sich die Wege wieder trennten. Der Kern des Programms ChromX ist eine parallelisierte Finite Elemente Simulationssoftware für die Advektions-Diffusions-Gleichungen in Aufreinigungsprozessen. Die Benutzer sind jedoch keine mathematischen Experten, sondern in der Regel Laborantinnen und Laboranten. Deshalb ist es genauso wichtig, eine funktionierende Simulation zu realisieren, wie eine grafische Oberfläche zu schaffen, die ganz intuitiv die Laborerfahrung nachbildet und dabei die Mathematik "versteckt". Schließlich sollen teure Experimente ersetzt werden und dafür muß die Bedienung den Personen im Labor leicht fallen und möglichst Freude machen. Alle eigentlich für die Mathematik wichtigen Parameter, die auf Parallelisierung, Wahl nichtlinearer Löser oder schlechte Kondition des Problemes Einfluß nehmen, muss das Programm eigenständig sinnvoll setzen, denn für den normalen Benutzer sind diese unverständlich. Dafür müssen Parameter-Konfigurationen, die für die Bedienung gesetzt werden, von vornherein sinnvoll eingeschränkt werden, um die Stabilität und Korrektheit der Simulation zu gewährleisten. Daneben gibt es jedoch auch eine Experten-Lösung, wo ein Parameterfile direkt übergeben werden kann. Es ist immer etwas ungewiß, wie erfolgreich Ideen aus der Forschung in ein florierendes Unternehmen übersetzt werden können. Für die Gründung von GoSilico war aber in der ganzen Entwicklungsphase schon die Industrie-Tauglichkeit mitgedacht und geeignete Partner mit am Tisch. Durch die Präsentation der Erfolge mit der Forschungssoftware auf Tagungen gab es auch schon vor der Ausgründung viel Interesse an einer zukünftigen Zusammenarbeit. Deshalb lagen zur Gründung viele Letters of intent vor. Wichtiger Teil des Alltages im Unternehmen ist es jetzt, die Software zu verkaufen. (...)
Erschienen: 13.04.2017
Dauer: 40:13
Weitere Informationen zur Episode "Ausgründung Chromatographie"
Modellansatz 127
Moritz Gruber hat an unserer Fakultät eine Doktorarbeit zu isoperimetrischen Problemstellungen verteidigt und spricht mit Gudrun Thäter über sein Forschungsgebiet. Ein sehr bekanntes Beispiel für ein solches Problem kommt schon in der klassische Mythologie (genauer in Vergils Aeneis) als Problem der Dido vor. Vergil berichtet, dass Dido als Flüchtling an Afrikas Küste landete und sich so viel Land erbat, wie sie mit der Haut eines Rindes umspannen kann. Was zunächst wie ein winziges Fleckchen Erde klingt, wurde jedoch durch einen Trick groß genug, um die Stadt Karthago darauf zu gründen: Dido schnitt die Tierhaut in eine lange Schnur. Das mathematische Problem, dass sich ihr anschließend stellte und das als Didos oder isoperimetrisches Problem bezeichnet wird ist nun: Welche Fläche mit einem Umfang gleich der vorgegebenen Schnurlänge umfasst den größten Flächeninhalt? Natürlich wird dieses Problem zunächst etwas idealisiert in der Euklidischen Ebene gestellt und nicht in der konkreten Landschaft Karthagos. Es ist ein schwieriges Problem, denn man kann nicht alle Möglichkeiten ausprobieren oder einfach die Fälle durchkategorisieren. Andererseits liegt die Vermutung sehr nahe, dass der Kreis die Lösung ist, denn man kann sich schnell überzeugen, dass Symmetrien ausgenutzt werden können, um die eingeschlossene Fläche zu maximieren. Der Kreis hat unendlich viele Symmetrieachsen und schöpft diese Konstruktion deshalb gut aus. Trotzdem war ein stringenter Beweis erst im 18. Jh. mit den bis dahin entwickelten Methoden der Analysis möglich. Unter anderem mussten Verallgemeinerungen des Ableitungsbegriffes verstanden worden sein, die auf dieses Optimierungsproblem passen. Moritz Gruber interessiert sich für Verallgemeinerungen von isoperimetrischen Problemen in metrischen Räume, die in der Regel keinen Ableitungsbegriff haben. Die einzige Struktur in diesen Räumen ist der Abstand. Eine Möglichkeit, hier Aussagen zu finden ist es, das Verhalten für große Längen zu untersuchen und das Wachstum von Flächen in Abhängigkeit vom Wachstum des Umfangs zu charakterisieren. Naheliegend ist eine Approximation durch umschriebene und einbeschriebene Quadrate als obere und untere Schranke für die Fläche, die tatsächlich umschlossen und nicht so einfach berechnet werden kann. Außerdem interessieren ihn Verallgemeinerung auf Lie-Gruppen. Sie sind gleichzeitig differenzierbare Mannigfaltigkeit und Gruppe. Die Gruppenverknüpfung und Inversenbildung ist kompatibel mit der glatten Struktur. Sogenannte nilpotente Lie-Gruppen sind den kommutativen (d.h. abelschen) Gruppen am nächsten und bieten ihm die Möglichkeit, dort Ergebnisse zu erhalten. Die Übertragung der isoperimetrischen Probleme und mathematischen Methoden in höhere Dimensionen ergibt sehr viel mehr Möglichkeiten. In der Regel sind hier sind die unteren Schranken das schwierigere Problem. Eine Möglichkeit ist der Satz von Stokes, weil er Maße auf dem Rand und im Inneren von Objekten vernküpfen kann.
Erschienen: 16.03.2017
Dauer: 28:02
Weitere Informationen zur Episode "Isoperimetrische Probleme"
Modellansatz 126
Eva-Maria Walz und Kathrin Kadel studieren Mathematik und Verfahrenstechnik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und trafen sich in einem Softwarepraktikum zu Strömungssimulationen von Mathias Krause und erhielten darauf die Chance auf ein Auslandspraktikum am City College of New York (CCNY) in den USA, von dem sie uns im Gespräch mit Gudrun Thäter erzählen. Die ersten Eindrücke waren überwältigend; auf der einen Seite Campusgebäude wie Kathedralen, auf der anderen Seite sehr viel Sicherheitspersonal und häufige Ausweiskontrollen. Nachdem die ersten organisatorischen Hürden überwunden waren, konnten sie sehr schnell in der Gruppe um Prof. Taehun Lee (Ph.D.) mitarbeiten. Ihr Thema war die Sedimentation von Partikeln einmal auf Basis von OpenFOAM und einmal auf Basis von OpenLB. Speziell ging es um die Modellierung von kreis- und kugelförmigen Partikeln und der Interaktion zweier Partikel und dem Vergleich von Ergebnissen und Performance. Die beiden wurden während ihres Praktikums sowohl von der Gruppe in New York als auch von der Gruppe in Karlsruhe weiter betreut und hatten die Gelegenheit an externen Workshops in New York teilzunehmen. Sehr spannend fanden die beiden auch den Einblick in die andere Lehr- und Lernkultur in den Vereinigten Staaten. Da das Praktikum in die Zeit der Präsidentschaftswahl 2016 fiel, war ihr Aufenthalt geprägt von rückschrittlichen Einstellungen zur Immigration, der geschlechtlichen Gleichberechtigung und Rolle der Bildung in der Gesellschaft. Neben den Reaktionen auf die Wahl in der Gesellschaft erlebten sie auch die Reaktionen der internationalen Forschungsgruppe, bei der sie zu Gast waren. Der Aufenthalt wäre ohne Baden-Württemberg-Stipendium nicht möglich gewesen und die Wohnungssuche ist in einer Stadt wie New York nur vor Ort möglich. Die Organisation für einen akademischen Aufenthalt sollte man auf jeden Fall mit viel zeitlichem Vorlauf einplanen. Die Chancen durch einen Auslandsaufenthalt sind aber immer den Aufwand für die Organisation wert.
Erschienen: 23.02.2017
Dauer: 32:18
Modellansatz 125
Margarita An hat ihre Masterarbeit im Rahmen einer Zusammenarbeit mit Dassault Systèms Deutschland (mit Sitz im Technologiepark in Karlsruhe) geschrieben. Sie hat Technomathematik mit dem technischen Nebenfach Maschinenbau studiert. Deshalb war sie daran interessiert für ihre Abschlußarbeit eine mathematische Fragestellung für eine möglichst konkretes Problem im Maschinenbau zu finden. CNun hat sie eine neue Optimierungsstrategie entwickelt und implementiert, die Eulersche Formoptimierung mit Topologieoptimierung kombiniert. Formoptimierung bedeutet, ein Modell in seiner Form so zu verändern, dass ein bestimmtes Zielfunktional - z.B. die Spannungsbilanz im Körper - minimal wird. De Facto bedeutet das, dass die Oberfläche des Körpers bzw. sein Rand im Optimierungsprozess verändert wird. Eulersch heißt hierbei, dass die Geometrie des Randes mit Hilfe von Kontrollpunkten auf einem festen Netz definiert wird, während sich in der Lagrange-Formulierung das Netz während des Optimierungsprozesses verändert. Letzteres führt jedoch zu einer Abhängigkeit aller Algorithmen und Rechnungen von den Rechengitterknotenkoordinaten. Hierfür dienen insbesondere regelmäßige Finite Elemente (kurz FE) Netze aus Quadraten bzw. Würfeln als Rechengitter. Die Kontrollpunkte sind dann die Designvariablen. Die Idee ist es, die Beschreibung des Randes vom FE-Netz zu trennen, d.h. die Oberfläche kann sich durch das Rechengitter "bewegen", ohne es zu beachten. Anstatt im Rechengitter Knoten mit dem Rand zu verändern, wird in dem betroffenen Teilgebiet des Modells ein Pseudodichtefeld wie von Topologieoptimierung bekannt, bestimmt. Dementsprechend kann die topologische Sensitivität mit einem Topologieoptimierungs-Werkzeug (z.B. Tosca Structure oder anderer CAD-Software) berechnet werden. Entscheidend dafür dass das gut funktioniert ist, dass die Abbildungsfunktion, welche topologische Sensitivität in Formoptimierungs-Sensitivität transformieren kann, linear ist. Falls sich während des Optimierungsprozesses die FE-Netze ändern dürfen, vereinfacht das die Optimierung erheblich - vor allem die Sensitivitäts-Analyse. Auf der anderen Seite, ist die Beschreibung der Geometrie in Bezug auf die Randkurven oder Oberflächen natürlich etwas komplizierter. Wie die in der Arbeit vorgestellten Beispiele zeigen, ermöglicht der modifizierte Ansatz für Eulersche Formoptimierung jedoch durchaus optimale Lösungen ohne Gitter-Verformungen. Es gibt sogar ein recht einfaches Beispiel dafür, dass der Lagrange-Ansatz versagt, während der Eulersche Ansatz schnell die gewünschte Lösung findet.
Erschienen: 16.02.2017
Dauer: 39:10
