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Interdisziplinarität des Fachgebiets Computational Electromagnetics
Interdisziplinarität des Fachgebiets Computational Electromagnetics

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.

Leitbild

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).