Identifikation und Optimierung komplexer Modelle auf der Basis analytischer Sensitivitätsberechnungen
Ziel ist die Entwicklung neuer und effizienter Methoden zur Identifikation und Optimierung komplexer, insbesondere zeitabhängiger und/oder stark nichtlinearer Prozesse. Dabei sollen so weit wie möglich einschränkende Voraussetzungen bezüglich der mathematischen Eigenschaften und algebraischen Form der zugrundeliegenden funktionalen Zusammenhänge vermieden werden. Das erfordert die Behandlung großer, nur durch Computerprogramme beschreibbarer Modelle mit geeigneten numerischen und symbolischen Verfahren. Eine Schlüsselstellung kommt dabei der erst seit kurzem praktisch verfügbaren Methode des automatischen Differenzierens zu, die auch für sehr komplizierte funktionale Zusammenhänge die Berechnung analytischer Ableitungen ermöglicht. Das Augenmerk der Forschergruppe liegt dabei auf einer sorgfältigen Modellentwicklung und -auswertung (Simulation, Optimierung) im off line-Modus
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