OPTIMUS Basis-Schulung

06.-07.05.2020, München

Werden Sie Profi in Sachen Optimierung und Automatisierung

Über OPTIMUS:

OPTIMUS ist seit vielen Jahren eine etablierte Softwareplattform für Prozessintegration und Designoptimierung (PIDO). Der Vorteil der Software OPTIMUS ist ein offenes Interface für alle Werkzeuge und die Verbindung von beliebigen Werkzeugen. OPTIMUS ermöglicht einen einfachen Zugang zu komplexen Methoden und setzt den Fokus auf eine hohe Wirtschaftlichkeit in Bezug auf praktische Fragestellungen.  Mehr Informationen.

Ihr Nutzen:

Lernen Sie anhand von anschaulichen Beispielen effiziente Workflows zu definieren und die vielseitigen Methoden von OPTIMUS anzuwenden.
Nach unserem Optimus- Seminar werden Sie in der Lage sein eigene Simulationsworkflows zu gestalten und Simulationen anhand Ihrer Parameter zu automatisieren.

Für wen interessant?

Unsere Schulung eignet sich perfekt für Optimus-Neulinge aber auch als Auffrischungskurs! Unser Seminarleiter begleitet Sie bei Ihrem Einstieg in die Optimierungs-Software OPTIMUS anhand konkreter Beispiele und Anwendungsfälle.

Kosten

Pro Person: 450,- Euro/ pro Tag
Hochschulangehörige: 250,- Euro/pro Tag
Studenten: 100,- Euro/ pro Tag

Anmeldung

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Anmeldeschluss ist 5 Werktage vor Seminarbeginn!

Agenda

Tag 1

1

Einführung Prozessintegration in Optimus

In einen Optimus Workflow können alle Schritte eines Simulationsprozesses abgebildet und automatisiert werden. Es können beliebige Software-Tools integriert werden und speziell angepasste Schnittstellen verwendet werden.

-Kennenlernen der Benutzeroberfläche und grundlegender Funktionalitäten des Tools inklusive der zugrunde liegenden Datenstruktur
-Definieren eigener Workflows zur Durchführung von Simulationsprozessen
-Auswahl und Übergabe relevanter Systemparameter und Einbindung beliebiger Berechnungstools
-Berücksichtigung der IT Infrastruktur durch Anbindung von beliebigen Queuing Systemen zur parallelen Ausführung der Simulationen auf bestehenden Clustern
-Kennenlernen von erweiterten Möglichkeiten der Prozessautomatisierung wie der Integration von Loops innerhalb eines Workflows, Erstellen von Task Lists zur Abarbeitung vorab definierter -Aufgaben oder bedingter Ausführung von Workflow-Elementen zur Steigerung der Prozesseffizienz

2

Methodenübersicht Design of Experiments – DOE

DOE Methoden werden zur statistischen Versuchsplanung verwendet und um damit Experimente im Designraum effizient zu verteilen. Optimus bietet verschiedene Konzepte wie „gute“ Experimente verteilt werden können.

-Übersicht vorhandener Methoden zur effizienten Versuchsplanung
-Kennenlernen für Ingenieur Fragestellungen passender Methoden wie adaptiver Methoden
-Auswahl und Anwendung der Methoden unter Berücksichtigung der Komplexität der Problemstellung
-Interaktives Post Processing um den Status der Experimente darzustellen und Zusammenhänge von Parametern zu visualisieren

Tag 2

1

Methodenübersicht Response Surface Models – RSM

Mathematische Ersatzmodelle oder Response Surface Models werden häufig bei Fragestellungen mit zeitaufwändigen Berechnungen eingesetzt, da dort die Anzahl der zu berechnenden Varianten stark beschränkt ist. Ziel dieser Methoden ist es ein besseres Verständnis für ein Systemverhalten zu entwickeln und hochdimensionale Probleme auf anschauliche Weise darzustellen.

-Übersicht über die verschiedenen Ansätze der verfügbaren Response Surface Models
-Kennenlernen der mathematischen Grundlagen und deren Eigenschaften
-Auswahl und Anwendung der einzelnen Methoden auf ausgewählte Beispiele und typische Ingenieurfragestellungen
-Bewertung der Modellqualität über automatisch generierte Qualitätsparameter und Fehlermaße
-Vergleich und Empfehlung geeigneter Methoden
-Anwenden der verfügbaren Post Processing Methoden um Modelle und Modellqualität zu visualisieren
-Darstellung von Parametereinflüssen und Wechselwirkungen zwischen Parametern und Ergebnissen

2

Methodenübersicht Optimierungsalgorithmen

Die Ziele einer Optimierung im Ingenieursumfeld weichen teilweise recht stark ab von klassischen Optimierungsproblemen. Häufig sind hohe Rechenzeiten und damit eine limitierte Anzahl an Experimenten die Regel. Auch eine hohe Dimensionalität des Problems und die Wahl geeigneter Parametergrenzen spielen eine wichtige Rolle bei der Wahl der Optimierunsstrategie.

-Übersicht über verfügbare Methoden zur Einzieloptimierung
-Kennenlernen der mathematischen Grundlagen und Eigenschaften der Algorithmen
-Anwendung von Optimierungsstrategien unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen, Zielsetzung, Infrastruktur und anderen Randbedingungen
-Methoden-Empfehlungen zur Auswahl geeigneter Algorithmen für jede Aufgabenstellung
-Visualisierung des Optimierungsfortschrittes und der Ergebnisse

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