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Das Fachgebiet Computational Electromagnetics (CEM) ist Teil des Instituts TEMF und des Zentrums für Computational Engineering. Lehre und Forschung konzentrieren sich auf die dritte Säule des Verstehens: die Computersimulation. Neben Theorie und Beobachtung kann sie Antworten auf Fragen z.B. aus Ingenieur- und Naturwissenschaften geben.

Leibild

Elektrotechnische Systeme werden komplexer. Innovative Geräte sind so konzipiert, dass sie am Rande des technisch und physikalisch Machbaren operieren. Folglich wird auch die Theorie, die zur Analyse der Systeme benötigt wird, immer aufwändiger. Experimentelle Untersuchungen sind oft zu komplex, zu riskant oder zu kostspielig und könnten das Ergebnis verfälschen. Computational Electromagnetics ist in diesen Fällen der am besten geeignete Weg, um Erkenntnisse zu erlangen.

Computermodell (Bild basiert auf iStock.com/simonkr)
Computermodell (Bild basiert auf iStock.com/simonkr)

Computergestützte Modellierung, Simulation und Optimierung sind eine kostengünstige und effiziente Alternative zur Untersuchung realer Anwendungen und zur Entwicklung neuer technischer Lösungen. Die digitalen Modelle (`virtuelle Prototypen') können in Forschung, Entwicklung, Design, Konstruktion, Bewertung, Produktion und zur Vorhersage von Betriebseigenschaften von z.B. Halbleitern, Filtern, Antennen oder elektrischen Maschinen eingesetzt werden. Es können mit ihrer Hilfe beweisbar optimale Konzepte gefunden werden, die dann helfen Schlüsselfragen der technischen Entwicklung für Wirtschaft und Gesellschaft in Bereichen wie Energie, Gesundheit, Sicherheit und Mobilität zu beantworten.

Gegenstand von Forschung und Lehre am Fachgebiet ist vor allem die Modellierung und Simulation elektromagnetischer und multiphysikalischer Phänomene mittels numerischer Lösung von partiellen Differentialgleichungen und insbesondere der Maxwellschen Gleichungen. Wir arbeiten an allen Entwicklungsstufen, vor allem an der Modellierung und der Entwicklung numerischer Algorithmen, aber auch an praktischen Problemen der Industrie. Für diese Arbeit sind mathematische Fragen wie Existenz und Eindeutigkeit oder Differenzierbarkeit von Lösungen, Robustheit, Konvergenz und Skalierbarkeit der Algorithmen ebenso wichtig wie ihre effiziente Implementierung, z.B. die Beschleunigung der numerischen linearen Algebra durch Graphics Processing Units (GPUs).

Aktuelle Forschungsergebnisse

  • 1909.13843 A Darwin Time Domain Scheme for the Simulation of Transient Quasistatic Electromagnetic Fields Including Resistive, Capacitive and Inductive Effects
  • 1909.08895 Efficient Simulation of Field/Circuit Coupled Systems with Parallelised Waveform Relaxation
  • 1909.03312 A Coupled A-H Formulation for Magneto-Thermal Transients in High-Temperature Superconducting Magnets
  • 1908.06009 Shape Optimization of Rotating Electric Machines using Isogeometric Analysis
  • 1908.05245 Efficient Parallel-in-Time Solution of Time-Periodic Problems Using a Multi-Harmonic Coarse Grid Correction
  • 1907.12626 Efficient Simulation of DC-AC Power Converters using Multirate Partial Differential Equations
  • 1907.06404 Robust Optimization of a Permanent Magnet Synchronous Machine Considering Uncertain Driving Cycles
  • 1906.09151 Uncertainty Modeling and Analysis of the European XFEL Cavities Manufacturing Process
  • 1906.00785 Bembel: The Fast Isogeometric Boundary Element C++ Library for Laplace, Helmholtz, and Electric Wave Equation
  • 1905.13076 An efficient steady-state analysis of the eddy current problem using a parallel-in-time algorithm
  • 1905.06879 Multigrid-reduction-in-time for Eddy Current problems