Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage …

• physikalische, datengetriebene und hybride Modellierungsmethoden anwenden zu können.
• numerische Lösungsmethoden für gewöhnliche und partielle Differenzialgleichungen anzuwenden.
• Messdaten zu bereinigen und für datengetriebene Modellierungsmethoden aufzubereiten.
• Modelle zu validieren und deren Genauigkeit und Sensitivität mit geeigneten Methoden quantitativ zu bewerten.
• die Anwendbarkeit eines Modelles für einen konkreten Zweck zu evaluieren und die Anwendungsgrenzen zu beurteilen.

Die Grundlage für nahezu alle Berechnungen zu industriellen Energiesystemen sind Modelle, die das Verhalten oder bestimmte Eigenschaften der Komponenten abbilden. In dieser Lehrveranstaltung wird eine breite Palette von Modellierungsmethoden vorgestellt – von simplen Regressionsmodellen über verschiedene daten-getriebene Ansätze bis hin zu Machine Learning Methoden. Aspekte von Datenaufbereitung und Modellvalidierung bzw. -evaluierung werden diskutiert.

Der Besuch der parallel angebotenen Vorlesung wird dringend empfohlen.

Vorträge und Übungsbeispiele

Bearbetitung von Übungsbeispielen und Abgabegespräche. Nähere Infromationen können dem Syllabus entnommen werden.

• Grundlagen der Thermodynamik, Wärmeübertragung
• Grundlegende Programmierkenntnisse in MATLAB