MSE Vertiefung Modellierung und numerische Simulation

Worum geht’s? Mathematik ist eine der Schlüsseltechnologien des 21. Jahrhunderts. Suchmaschinen, wie man sie zum Beispiel von Google kennt, basieren auf mathematischen Verfahren. Die schnelle Signalverarbeitung für autonomes Fahren oder die Robotik basieren auf Algorithmen der Data Sciences. Machine Learning, Big Data und künstliche Intelligenz sind hierbei Stichworte, die man immer wieder in den Medien hört. Aber auch die moderne Produktentwicklung kommt ohne mathematische Simulationsverfahren nicht aus. So werden Produkte virtuell am Computer entwickelt und ihre Eigenschaften untersucht und optimiert, noch bevor der erste Prototyp hergestellt wird. Grundlage hierfür sind wieder mathematische Algorithmen.

Modellierung - also die Übersetzung der Realität in ein mathematisches Modell - ist die Grundlage dafür, dass Simulationen überhaupt durchgeführt werden können. Bei der Modellierung ist es wichtig, den Grad der Detailtreue zu erreichen, der für die jeweiligen Aufgabenstellungen der Kunden angemessen ist. Simulation steht daher für eine ganze Skala von Methoden. Von einem Algorithmus auf einem Embedded System bis hin zu zeitintensiven Berechnungen auf einem Super-Computer. Das Ziel dabei ist, das Verhalten realer Systeme vorauszusagen, um Prozesse zu entwickeln, eine Machbarkeit zu überprüfen, Varianten zu testen oder Produkte zu optimieren. 

Mit Hilfe von elektrodnamischen Simulationen werden die Positionen von Metallen in einer Wand geschätzt.
Geometrien der optimalen Konfiguration von Kühlkanälen werden automatisch gefunden.

Zahlreiche Anwendungsfelder: Die Auswahl an Anwendungsfeldern ist gross: Strukturmechanik, Strömungsmechanik, Thermodynamik und Elektrodynamik. Insbesondere steht die Lösung gekoppelter Probleme (Multiphysics) im Fokus des Instituts für Computational Engineering ICE.

Für Sie als MSE-Studentin oder –Student bedeutet das, dass Sie sich für das Anwendungsfeld entscheiden können, was Ihnen am besten liegt. Die zentralen Module, die in Zürich stattfinden, geben Ihnen ein gutes Rüstzeug sowohl für die mathematischen Grundlagen, als auch für Ihr Anwendungsfeld. Ergänzt wird Ihre Ausbildung durch spezifische Vertiefungsmodule, die individuell mit Ihnen abgestimmt sind. 

Fliessspannung von Mehl beim Transport in vertikalen Förderschnecken.
Ein kleiner Teil von unserem High-Performance-Cluster.

Das Umfeld am ICE: Ihre Ausbildung findet im Institut für Computational Engineering ICE statt, wo Sie in einem innovativen Umfeld Ansprechpartner und Betreuung für jede Frage finden – seien es physikalische Fragen zur Modellierung, mathematische Fragen zur Theorie oder zur numerischen Implementierung, Fragen zu einer Simulations-Software oder was auch immer. Sie können auf eine hervorragende Software- und Hardware-Infrastruktur und das Know-How von 6 Dozenten und 12 wissenschaftlichen Mitarbeitern zurückgreifen. Viele MSE-Studenten haben ihre Ausbildung berufsbegleitend mit einer 50%-Anstellung im ICE durchgeführt. Viele von ihnen sind nach dem Masterstudium noch als Mitarbeiter am ICE geblieben. Schon heute können wir Ihnen spannende Fragestellungen und eine optimale Betreuung versprechen.

Schauen Sie doch einfach bei unserem Team vorbei. Wir freuen uns auf Sie und Ihr Interesse. Sehr gerne sind wir bereit, Ihnen nähere Auskünfte zu geben. Sie können natürlich auch selbst ein Vertiefungsthema vorschlagen.

Ausgewählte Projekte von Master-Studentinnen und –Studenten:

  • Untersuchung der rheologischen Eigenschaften von Mörtel in Zusammenarbeit mit der Hilti AG.
  • Modellierung und Simulation vom Transport von Mehl in Schneckenförderanlagen mit der Bühler AG.
  • Modellierung und Simulation von Brandschutzmaterialien mit der Hilti AG.
  • Modellierung und Simulation von Wärmebehandlungen mit der SFS AG.
  • Modellierung der Verdampfung von Wasser aus porösen Medien unter Vakuum unter Berücksichtigung von Phasenübergängen und Wärmetransport mit VC999
  • Simulation von Überschallströmungen und Verbrennungsvorgängen in Nagelsetzgeräten mit der Hilti AG.
  • Modellierung des Schweissens von Muffen zur Verbindung von Kunststoffrohren mit GF
  • Modellierung des Glasformens von Linsen in Zusammenarbeit mit der Firma FISBA AG
  • Entwicklung einer Particle-in-Cell Methode für die Berechnung von nicht-neutralen Plasmen in invertierten Magnetrons.

Ausgewählte Veröffentlichungen:

[1] Beck, Gregor: Kombinierte Verbrennungs- und Strömungssimulationen für Detailuntersuchungen des Brennraums bei Bolzensetzgeräten. Masterarbeit am Institut für Computational Engineering ICE, Buchs, 2015

[2] Castelberg, Simon: Modellierung und Simulation des Förderverhaltens von Mehl in vertikalen Schnecken gegen Druck. Masterarbeit am Institut für Computational Engineering ICE, Buchs, 2017

[3] Egger, Christian: Modellierung der Wärmebehandlung an Kugelgewindespindeln unter Berücksichtigung vorgeschalteter Prozessschritte. Masterarbeit am Institut für Computational Engineering ICE, Buchs, 2016

[4] Gantner, Nils: Einsatz von OpenFOAM zur kombinierten Verbrennungs- und Strömungssimulation im Brennraum von Bolzensetzgeräten. Masterarbeit am Institut für Computational Engineering ICE, Buchs, 2017

[5] Hutter, Fabian: Automatisierte Optimierung von Asynchronmotoren. Masterarbeit am Institut für Computational Engineering ICE, Buchs, 2017

[6] Lüchinger, Marco: Verfahren zur Bestimmung optimaler Materialmodelle aus rheologischen Messungen. Masterarbeit am Institut für Computational Engineering ICE, Buchs, 2009

[7] Meier, Thomas: Multiphysics mit  finiten Volumen in OpenFOAM am Beispiel der Kopplung von Wärmeleitung und nichtlinearer Strukturmechanik. Masterarbeit am Institut für Computational Engineering ICE, Buchs, 2013

[8] Vetter, Seraphin: Modellierung der Verdampfung von Wasser aus porösen Medien unter Vakuum unter Berücksichtigung von Phasenübergängen und Wärmetransport. Masterarbeit am Institut für Computational Engineering ICE, Buchs, 2016