Research Expertise

Wir suchen Partner, die sich für die Weiterentwicklung interessanter Forschungsthemen einsetzen. Mit den Ingenieur-Kenntnissen aus dem Maschinenbau und der IT, unterstützen wir Sie in der Planung und Implementierung von computergestützten wissenschaftliche Anwendungen.

Für Simulation von Festströmungen exisitert kein Rechner mit Leistungsüberschuss, um derart komplexe mathematische Zusammenhänge abzubilden.

Durch die Entwicklung eines Software-Pakets, das in der Lage ist Verhalten von Teilchen im Kollektiv abzubilden, ist in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Energieanlagen und Energietechnik der Ruhr-Universität Bochum eine Dissertation entstanden:

Buch: Design und Impl. DEM

In dieser Arbeit wird beschrieben, welche Algorithmen für ein Software-Paket zur Abbildung der physikalischen Vorgänge stückiger Brennstoffe optimal geeignet sind. Mit der dazu entwickelten Software und einer Vielzahl interessanter Simulationen, eröffnen sich neue Möglichkeiten, energietechnische Anlagen detaillierter zu abzubilden.

In der diskreten Elemente Methode (DEM) ist es gängig kugelförmige Körper einzusetzen. Das liegt an der Einschränkung der Rechenleistung und diverser Algorithmen. In der von dem Werk vorgestellten Software wurden Lösungen erarbeitet, bei der diese Einschränkungen vollständig aufgehoben werden (z.B. mit Hilfe von Quaternionen).

Folgendes Video zeigt eine Anwendung von langen flachen Quadern, die mit üblicher DEM Software schwieriger zu realisieren ist: Das Kippen von Domino-Steinen. Die Besonderheit ist, dass die Kollisionsbox direkt an die Geometrie gebunden ist. Mit dem Einsatz diverser Rechenmodelle (z.B. Newtonsche Gesetze) und effizienter Algorithmen (z.B. mit Flex-Octrees) wird eine realitätsnahe Simulation durchgeführt.

Für den effizienten Einsatz von leistungsfähigen Rechnersystemen (z.B. HPC-Server) wurde berücksichtigt, dass CPUs simulationsbezogene Aufgabenstellungen parallel (z.B. mit Message Passing Interface, kurz MPI) verarbeitet werden können. Mit Hilfe des MPI ist es sogar möglich auf mehreren Rechnersystemen eine Anwendung auszuführen. Zusätzlich wurden GPUs (insbesondere Grafikkarten mit CUDA) herangezogen, um auf Hardware-Ebene eine noch besserer Leistung zu erzielen. Durch die Kombination von MPI und CUDA ist eine sowohl horizontale als auch vertikale Skalierung der Anfoderungen möglich (Analyse von Details vs massive Abarbeitung). Insbesondere Nvidia Tesla Karten profitieren sehr stark davon.

Neben der Beschreibung von Interaktionen mit Fluiden (z.B. mit Hilfe von Computational Fluid Dynamics, kurz CFD), welche in vielen Fällen bei Anlagen zu berücksichtigen sind (z.B. Wechselwirkung mit Wasser und Luft), wurden Software-Komponenten von Dritten angebunden (Kopplung DEM/CFD mit Ansys Fluent und OpenFOAM).

Letztlich führten diese programmiertechnischen Anforderungen zur Umsetzung eines effizienten und flexiblen Software-Designs. Der Ansatz, die Software mit Hilfe von Plugins modular auszustatten, stellte sich dabei als eine effiziente Lösung heraus.


Referenzen:

Lehrstuhl für Energieanlagen und Energieprozesstechnik (Ruhr-Universität Bochum)

Vor der Entwicklung des Diskrete Elemente Methode Codes, wurde eine Software aus der Molekulardymanik, die in Fortran geschrieben wurde, nach C portiert. Das geht auf Jahr 2007 zurück.

Mit der Portierung wurde es möglich, die Software auf Sonys Playstation2-Konsolen laufen zu lassen; eine damals populären Anwendung in wissenschaftlichen Feld für einige Jahre. Der große Vorteil an den Konsolen war, dass damals diese eine enorme Rechenleistung zur Verfügung stellten und platzsparend waren.

Viele Methoden, die in der Molekulardymanik entwickelt und eingesetzt wurden, wurden im Umfeld der DEM eingesetzt.

Referenzen:

Theoretical Physical Chemistry (TU-Darmstadt)

Man zahlt viel Geld für Simulations-Software, doch die eingesetzten Rechenmodelle führen evtl. nicht zu den erwarteten Ergebnissen oder die Rechenzeiten sind einfach zu hoch.

Gerade bei ANSYS Mechanical Engineering Software gibt es nicht immer die optimalen Anbindungen, um ein mathematisches Modell zu erweitern. Es besteht die Möglichkeit bestimmte Daten aufzubereiten. Darüber hinaus kann die Steuerung von ANSYS Software automatisiert werden.

Ein Auftraggeber kam mit einen Algorithmus zu uns, der in Kombination mit der Software interagieren sollte. Unsere Kompetenz, diesen Algorithmus in Software umzusetzen, inkl. Beschaffung passender Hardware, brachte ihn an sein Ziel.

Referenzen:

Fakultät für Bau- und Umweltingenieurwissenschaften (Ruhr-Universität Bochum)

Andere Autraggeber haben wir von veralteten kostenintensiven Lösungen befreit. Haben Sie noch Hardware/Software, die auschließlich in Verbindung mit z.B. einem Intel 386er oder änhliche Systeme laufen?

Zur Modernisierung der Laboreinrichtungen haben wir ebenfalls beigetragen. Die Neuroinformatiker untersuchen mit ihrem Equipment Befunde, die sich überwiegend auf das Gehirn beziehen. Dank der Modernisierung, ist eine wesentlich effizientere und detailliertere Untersuchung der Patienten möglich. Mit Hilfe des Open Source Software Prinzips müssen keine alten Rechner mehr unnötig am Leben gehalten werden.

Referenzen:

Institut für Neuroinformatik (Ruhr-Universität Bochum)

Wesentlich ist ein passendes Rechenmodell, welches das Verhalten eines Apparates beschreibt und Vorhersagen treffen kann. Betrachtet man vorkommende Größen in diesem Modell als Signale, können diese für eine Steuerung oder Regelung ausgelegt werden.

Im Rahmen meines Studiums habe ich eine Software geschrieben, die eine universelle Sprache für Differentialgleichungen mit Hilfe von XML, beschreibt. Diese XML-Dateien bilden ein Differentialgleichungssystem ab und - wo gewollt - eine Regeleinheit, welche eine Anpassung von Soll-Größen ermöglicht.

Mit entsprechenden Konvertern werden die Dateien in andere Dateien umgewandelt, die z.B. mit MathWorks Matlab/Simulink und Wolfram Mathematica weiterbehandelt werden können. Beispielsweise kann diese Software sich um das numerische Lösen der Gleichungen kümmern.

Referenzen:

Lehrstuhl für Regelungstechnik und Systemtheorie (Ruhr-Universität Bochum)

Research Tools

Für Analysen aus dem naturwissenschaftlichen Bereich existiert eine Reihe von Programmen, die den Forscher in seiner Arbeit unterstützt. Im Folgendem eine kleine Auswahl.

Das ist unser Favorit um Grafiken im wissenschaftlichen Umfeld darzustellen. Das geht angefangen von einfachen Kurven über komplexe statistische Beschreibungen, bis hin zu ganzen volumetrischen Körpern. Für Diskrete Elemente Methode ist diese Toolkit eine große Hilfe. OpenFOAM setzt ebenfalls auf VTK.

Da mit der ParaView-Software mehrere VTK-Dateien gleichzeitig geladen werden können, ist es möglich flexible Auswertungen aufzubauen und Messungen oder weitere Simulationen aus verschiedenen Bereichen übereinanberzulegen.

Warum nicht programmieren wie man mathematische Formeln hinschreibt und dabei sich nicht um Speicherprobleme und CPU-Belastung kümmern müssen? Der Ansatz geht auf Fortran zurück, aber Matlab, Scilab, Octave und weitere haben es geschafft eine Sprache zu entwickeln, die sich für wissenschaftliches Arbeiten besonders gut eignet.

Man kann es auch mit der Weiterentwicklung eines programmierbaren Taschenrechners vergleichen, z.B. dem Texas Instruments TI-Voyage 200: Texas Instruments TI-Voyage 200 bei Amazon

Heute zählt Matlab weltweit bei den Universitäten zu dem populärsten Programmen. Es ist propietär und die Lizenzkosten können ganz schön ins Geld gehen. Hingegen sind Scilab (bisschen anders aufgebaut, benutzerfreundlicher) und Octave (Matlab-Klon) Open Source Programme, die genauso gut eingesetzt werden können.