MoSim - Modellierung und Simulation I

Dozent

Jun.-Prof. Dr. Christian Mendl, WIL B211
Email: first.lastname@tu-dresden.de

OPAL

Die entsprechende OPAL-Seite zur Vorlesung (für Einschreibung etc) findet sich hier.

Zeit und Ort

  • Di. 11:10 – 12:40 Uhr (3. DS)
    WIL A120 ungerade Woche (insbesondere erste Vorlesung)
    WIL B221/P gerade Woche
  • Do. 14:50 – 16:20 Uhr (5. DS)
    WIL C133

Übung integriert.

Inhalt

  • Modellbildung (Erhaltungsgleichungen, ...)
  • Analyse (Einheiten und Dimension, asymptotisches Verhalten, ...)
  • Simulationsmethoden und -werkzeuge (Lattice Boltzmann Methoden, Finite Elemente, Machine Learning (MoSim II))

Python

Eine frei verfügbare Python-Distribution, die wissenschaftliche Pakete wie NumPy und SciPy bereits beinhaltet, ist z.B. Anaconda (aktuell Python 3.6). "Spyder" stellt eine integrierte Entwicklungsumgebung (ähnlich zu Matlab) zur Verfügung. Unter Linux ist Python meist schon vorinstalliert, gegebenenfalls müssten dann nur noch NumPy und SciPy installiert werden.

Interaktives Jupyter Notebook (ohne Installation): Jupyter online

Übungsblätter

Blatt01.pdf (Abgabe: 24. Oktober 2017) 

Blatt02.pdf (Abgabe: 7. November 2017); Lösungsvorschläge:  plot_objective_func_mod.pytrajectory_ode.pyspiral_pattern_arm.py

Blatt03.pdf (Abgabe: 21. November 2017)

  • Die bei Aufgabe 9a angegebene Python-Funktion verwendet eine Variante von np.roll, die unter Python 2.7 leider noch nicht zur Verfügung steht. Ersetzen Sie für Python 2.7 daher den inneren Teil der for-Schleife durch neighs += np.roll(np.roll(P, shift[0], axis=0), shift[1], axis=1)
  • Lösungsvorschläge:

Blatt04.pdf (Abgabe: 5. Dezember 2017) ; Lösungsvorschläge: van_der_pol_trajectory.pyvan_der_pol_limit_cycle.pyvan_der_pol_period.py

Blatt05.pdf (Abgabe: 19. Dezember 2017)

Source-Code erforderlich für A14 (LBM): Vorlage lbm2D.pylbm_demo_periodic.pylbm_demo_noslip.py

Abgabe in Gruppen (bis zu 3 Personen) erlaubt.

Zulassung zur Prüfung erfordert mindestens die Hälfte der maximal erreichbaren Hausaufgabenpunkte.

Vorlesungsmaterial

Literatur

  • Frank Haußer, Yury Luchko: Mathematische Modellierung mit MATLAB. Springer (2011)
  • Sauro Succi: The Lattice Boltzmann Equation for Fluid Dynamics and Beyond. Oxford University Press (2013)
  • Carlo Cercignani: Theory and Application of the Boltzmann Equation. Scottish Academic Press (1975)
  • Nils Thuerey: Physically based animation of free surface flows with the lattice Boltzmann method. PhD thesis (2007) PDF
  • Folkmar Bornemann, Tom März: Fast image inpainting based on coherence transport. J. Math. Imaging Vis. 28, 259-278 (2007) PDF

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Christian Mendl
Letzte Änderung: 11.12.2017