Berechnung

Unterschiedlichste Berechnungsverfahren stellen einen integralen Bestandteil der Forschungs- und Lehrtätigkeiten am Lehrstuhl für Gießereitechnik dar. Neben klassischen Simulationsverfahren wie Computational Fluid Dynamics (CFD) oder Finiten Elemente Methode (FEM) werden auch statistische Berechnungsmethoden aus dem Gebiet des Machine Learnings (ML) am Lehrstuhl angewendet und weiterentwickelt. Klassische FEM-, CFD- oder gekoppelte Simulation werden am Lehrstuhl überwiegend in COMSOL Multiphysics, ANSYS und ABAQUS gerechnet. Außerdem werden zahlreiche CFD-Anwendungen in OpenFOAM, einer quelloffenen Software, berechnet. Eigene Software zum Pre- und Post-processing sowie zur Berechnung wird überwiegend in Matlab, Python oder auch C++ entwickelt. Statistische Berechnungsverfahren aus dem ML-Bereich, wie z.B. neuronale Netze, werden am LGT in erster Linie in Python implementiert und genutzt. Hierbei kommen unterschiedlichste Python-Bibliotheken, wie z.B. Pytorch, Keras, deepxde, etc., zum Einsatz.

Die Berechnungen selbst werden, abhängig von den spezifischen Anforderungen der jeweiligen Anwendung, mit Hilfe der Hardware-Ressourcen des Lehrstuhls, siehe unten, ausgeführt. Als Teil der FAU hat der LGT zudem Zugriff auf die High-Performance-Computing (HPC) Ressourcen des NHR, die insbesondere bei hochgradig parallelisierten Berechnungen (Hyperparameter-Studien, Erzeugung von KI-Datensätzen, etc.) erforderlich sind.