Professur für Data-driven Computational Materials Science and Engineering

Prof. Dr.-Ing. Christian Weißenfels

Viele Vorgänge in unserer Umwelt lassen sich anhand von mathematischen Gleichungen beschreiben. Nur damit ist es möglich, vorab Informationen zu erhalten, ob Systeme den Belastungen standhalten oder neue Prozesse dem gewünschten Ablauf folgen. Auf der anderen Seite führen diese Beschreibungen zu Gleichungen, die im Regelfall nur mittels numerischen Verfahren gelöst werden können. Die Ergebnisse lassen sich im Anschluss grafisch im Computer darstellen. Somit können Belastungen von Systemen oder Prozessen virtuell abgebildet werden.

 

Häufig kommt es zu Abweichungen zwischen Simulationen und realem Verhalten. Entweder können die numerischen Verfahren die wahre Lösung der mathematischen Gleichungen nicht gut genug approximieren, oder die Modelle enthalten nicht alle notwendigen Informationen.

 

Die Verkürzung und Automatisierung des Entwicklungsprozesses ermöglicht einen schnelleren Einsatz von neuen, nachhaltigeren Technologien. Hierfür müssen Simulationen stets und innerhalb kurzer Rechenzeiten Lösungen liefern. Auf der anderen Seite sollen Algorithmen die Ergebnisse so verarbeiten, dass Systeme und Prozesse optimal ausgelegt werden können.

 

Der Forschungsschwerpunkt dieser Professur liegt im Bereich der Analyse und dem Design von neuen Methoden, damit

 

  • Simulationen auch bei anspruchsvollen Anwendungen effizient und robust vertrauenswürdige Aussagen liefern
  • Physikalische Zusammenhänge aus Daten erkannt werden
  • Systeme und Prozesse automatisiert ausgelegt bzw. gesteuert werden

 

Konkrete Informationen zu unseren Schwerpunkten und Projekten finden Sie auf unserer Forschungsseite. Möglichkeiten für Abschlussarbeiten und Stellenangebote finden Sie unter

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