Structural Optimization 2

Worum geht's

Du lernst populations-basierte Verfahren zur numerischen Strukturoptimierung kennen und anzuwenden. Schwerpunkte sind genetische und evolutionäre Strategien, mehrkriterielle Optimierung sowie biologisch inspirierte Methoden wie Particle Swarm und Ant Colony. Außerdem behandelst Du Sensitivitätsanalyse, Design of Experiments, Response-Surface-Methoden und Robust Design Optimisation mit Anwendungen aus der nichtlinearen Strukturmechanik (z. B. Crash). Am Ende kannst Du die Verfahren bewerten, implementieren und praktisch für Ingenieuraufgaben einsetzen.

Was du danach kannst

• Wichtigste Schritte der behandelten Optimierungsverfahren wiedergeben
• Grundgedanken und Motivationen der Verfahren verstehen
• Zugehörige mathematische Methoden anwenden
• Wesentliche Schritte der Algorithmen exemplarisch anwenden
• Algorithmen analysieren und vergleichen
• Eignung der Algorithmen für konkrete Ingenieuraufgaben bewerten
• Varianten und Verbesserungen bestehender Algorithmen entwickeln

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der Inhalte durch Beispiele und Diskussionen; regt zum eigenständigen Studium an
• Übung (Seminarcharakter)Bearbeitung ausgesuchter Anwendungsbeispiele analytisch und mittels Software; konkrete Fragestellungen

Lehrmethode

• Anschauliche und industrienahe BeispieleZur Veranschaulichung und Anwendung der Theorie
• Diskussionen mit StudierendenFördert Verständnis und kritische Auseinandersetzung
• Seminar/Übung mit praktischen AufgabenVertiefung durch Bearbeitung konkreter Anwendungsfälle und Softwareeinsatz
• Beispielalgorithmen (z. B. MATLAB, Python) und LiteraturZum Üben, Implementieren und Vertiefen des Stoffs