Computational Complex Systems
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Analysing Smart Technologies

Das Zentrum für Computational Complex Systems widmet sich anwendungsinduzierter Methodenentwicklung für Modelle und den Transfer, Austausch und die Erweiterung der Methoden.

Zur Modellbildung und Simulation mechanischer und mechatronischer Systeme mit speziellem Fokus auf deren Methoden und Verfahren, besteht eine enge wissenschaftliche Zusammenarbeit zwischen der Arbeitsgruppe „Technische Dynamik“ am Inst. 325 und der Gruppe am Institut 101.  Die Thematik „Parametererregte Schwingungen“ (PES) zur  Erforschung und nutzbringenden Anwendung von Antiresonanzen wird dabei vertieft werden. Bei PES werden insbesondere nichtlineare mechatronische Systeme im Mikro- und Makrobereich betrachtet (z.B. MEMS) [WEL13, ECK12, ECK11]. Dabei ist das Ziel mittels modellbasierter Methoden die Prognosequalität zu erhöhen. Weiters steht im Fokus die Event Detektion, wie z.B. bei der Simulation rotatorischer Systeme die Anschläge an einen magnetfeldgelagerten Rotor. Dies wird u.A. mittels einer speziellen Transformation, konkret einem Wechsels der unabhängigen Variablen angesetzt, was zu einer Verbesserung der State Event Erkennung in der Simulation fürht [BRE12]. Diese Ansätze erfordern eine  multidisziplinäre Herangehensweise, sowohl was die Modellbildung, als auch was die numerische Lösung dieser Systeme betrifft und sollen daher fach- und fakultätsübergreifend bearbeitet werden.

Die Forschungstätigkeit im Bereich der „Fahrdynamik von Motorrädern“ (FZDM) auch im Bereich Unfallforschung und Motorraddynamik [ECK14] wird am Institut 325 auf der Basis von kürzlich getätigten  Investitionen schwerpunktmäßig experimentell fortgesetzt werden. Auch hier fließen in Zukunft zusätzlich die oben beschriebenen Skills zum Umgang mit komplexen Datenquellen als Modellbasis ein – im konkreten Fall  umfangreiche Zeitreihen. Diese entstehen u. A. bei Versuchsfahrten mit Messfahrzeugen (Motorrad, PKW), die mit hochmodernen Fahrzeugmesssysteme ausgerüstet sind im Giga- und Terabyte-Bereich. Sowohl die dabei anfallenden Datenmengen im, als auch die effiziente Verwaltung und Auswertung solcher Messdaten zur Validierung von Fahrzeug-Simulationsmodellen sind eine große Herausforderung, die im Zentrum zur Verfügung stehen werden. Das Ziel ist die Systemidentifikation von fahrdynamischen Parametern aber auch von Humanparameter des biologischen Regelkreises des Fahrers auf Basis von umfangreichen Messdaten. Die dabei zu analysierenden Datenmengen wie auch die Verbindung des technischen Systems Motorrad und des biologischen Systems Fahrer stellen ein hochkomplexes System dar, welches naheliegend in einem interfakultären Umfeld bearbeitet wird.

Die Weiterentwicklung von Modellierungskonzepten und deren Vergleich soll im Bereich der Erzeugung von Materialien für elektronische Bauteile durch das Zentrum befördert werden.  Mit solchen Materialen kann man beispielsweise Laser und Sensoren bauen, deren Einzelschichten nur einige Nanometer groß sind. Dazu wird eine Technik benötigt, bei der Schichten von der Dicke einzelner Atome auf Trägermedien aufgedampft werden. Dabei werden einzelne Atome abgeschieden und bauen so Kristalle mit einstellbaren elektronischen Eigenschaften auf. Anwendung finden diese Technologien zum Beispiel im Bereich der Herstellung von Halbleiterlasern.

Die Modelltheoretischen Voraussetzungen in diesem Bereich wachsen stetig. Aktuelle atomistische Modellierungskonzepte liefern statische Modelle (strukturelle Eigenschaften von Halbleitermaterialien, Interface Roughness oder Oberflächen Rekonstruktion). [DET13a, DET13b, DEU13]  Gewünscht ist nun zusätzlich dynamische Effekte abzubilden und zwar in Übereinstimmung mit bestehenden Modellierungskonzepten. Ein Zugang werden hier zelluläre Automaten sein, die im Zentrum erforscht und weiter formalisiert werden [SCH14]. Diese werden dazu verwendet um Modelle in Richtung zeitabhängiger Phänomene zu erweitern. So können Wachstumsprozesse, transiente Effekte (Surface Roughening, Reconstruction Change, Surface Chemistry) abgebildet werden. Zur effizienten Berechenbarkeit der kombinierten statischen und dynamischen Szenarios wird eine vernünftige Modellreduktion im Modellierungsprozess erarbeitet werden. Oberflächeneigenschaften können so schneller, genauer und effizienter bereits im Computermodell analysiert werden, umgekehrt dient ein weiterer Anwendungsbereich dabei der Verbesserung und Erweiterung genannter Modellierungskonzepte für andere Anwendungsfelder des Zentrums. Umgekehrt fokussiert das Zentrum COCOS hier auf methodische Modellentwicklung, die in enger Abstimmung mit dem Zentrum für Mikro- und Nanostrukturen entwickelt werden, um Redundanzen zu vermeiden und Synergien optimieren zu können.

Die in den Bereichen Data & Modeling Methods entwickelten Technologien, sowie die in diesem Bereich gewonnenen Erkenntnisse sollen aktiv auch anderen Gruppen an der TU Wien zur Verfügung gestellt werden. Speziell sind hier (wiederum) die Verarbeitung komplexer, großer und dynamischer Datenströme in mathematischen Modellen sowie Modellkopplung und hybride Modellierung zu nennen. Nationale und internationale Kooperationen sowohl im Forschungs-, wie auch im Industriebereich werden auf Basis bestehender Kooperationen  ausgebaut.

Die Ansätze stellen einen weiteren Benefit für die praxisnahe Ausbildung zukünftiger ForscherInnen dar, welche in der Lehre beispielsweise bereits über die LVAs „Kontinuierliche Simulation“ für  vermittelt werden und jetzt vertieft werden sollen.