MathSEE Modellierungswoche 2021

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MathSEE Modeling Week 2021
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MathSEE Modeling Week 2021

Was?

Als Studierende eines mathematisch-methodischen Faches oder der SEE-Fächer kommt ihr während der Modellierungswoche mit aktuellen und konkreten mathematischen Fragestellungen interdisziplinärer Natur in Kontakt. Ihr arbeitet entweder online oder in einem Tagungshaus eine Woche lang in kleinen Teams intensiv an einer Fragestellung aus dem neuen KIT-Zentrum Mathematics in Sciences, Engineering and Economics, sowohl aus dem Universitäts- als auch aus dem Großforschungsbereich des KIT. Dabei werdet ihr unterstützt durch Professorinnen und Professoren bzw. wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Eure Aufgabe wird es sein diese durch mathematische Modelle und Computerprogramme zu lösen und sofern möglich zu verbessern. Im Anschluss an die Woche präsentiert ihr eure Ergebnisse den Problemstellern im Rahmen einer Abschlussveranstaltung online oder am Campus Süd. Durch die Arbeit an der Problemstellung erlebt ihr angewandte Mathematik und erhaltet einen komplementären Zusatz zum Studium, sowie einen Einblick in das Forscherleben. Zudem könnt ihr in einen fachübergreifenden Austausch treten und euch bei Interesse für Abschlussarbeiten oder Projektstellen profilieren.

Wer?

Studierende im Bereich mathematisch-methodische Fächer (Mathematik, Informatik) oder SEE-Fächer (Naturwissenschaften, Ingenieurwesen, Wirtschaftswissenschaften)

Hinweis: Es wird deutschsprachige und englischsprachige Gruppen geben.

Wann?

Vom 06.09.2021 bis 10.09.2021

Wo?

Online oder in einer DJH Jugendherberge in welchem Fall die An- und Abreise zentral organisiert wird.

Anmeldung?

Sendet bis zum 15.07.2021 eine Mail an mathsee∂kit.edu.

Die Modellierungswoche kann als das Technomathematische Seminar angerechnet werden. Wir unterstützen wir euch bei der Anrechnung der Leistungspunkte.

Achtung: Begrenzte Teilnehmerzahl.

Bei weiteren Fragen wendet euch gerne an: mathsee∂kit.edu.

Die Modellierungswoche ist seit einigen Jahren an der RWTH in Aachen etabliert und erprobt. Sie findet nun auch schon zum zweiten Mal in Karlsruhe statt. Sie wird dort, wie auch hier, vom Projekt CAMMP (computational and mathemarical modeling program) organisiert und durchgeführt.

 

Problemstellungen 

  1. Clustering-Algorithmen zur Materialoptimierung von Hochleistungs-Faserverbundbauteilen

    Leichtbauweisen mit faserverstärkten Kunststoffverbunden (FKV) ermöglichen eine wirksame Schonung von Ressourcen sowohl im Produkt (Gesamtmaterialeinsatz) als auch im Betrieb (Energieeffizienz). Eine Charakteristik von Faserverbunden ist, dass diese richtungsabhängige Materialeigenschaften haben. Diese erfordern bei der Auslegung besondere Methoden und stellen Optimierungsverfahren vor die Herausforderung eine geeignete Materialauswahl und eine geeignete Materialausrichtung zu finden.

  2. Volumetrische Rekonstruktion von Tropfen - Aufschlägen mit Deep Learning

    In der experimentellen Strömungsmechanik sind oft dreidimensionale Phänomene von Interesse, doch in den meisten Fällen handelt es sich bei den durch optische Experimente gewonnenen Daten um zweidimensionale Bilder. Bei Tropfenaufprallversuchen wird die Verformung eines Flüssigkeitstropfens beim Aufprall auf eine Oberfläche untersucht. Auf unebenen Oberflächen oder bei nicht rechtwinkligen Tropfenaufschlägen ist die Verformung des Tropfens dreidimensional, weshalb zusätzliche Informationen erforderlich sind, um die Form des Tropfens aus einem einzigen zweidimensionalen Bild zu rekonstruieren. Diese Informationslücke kann mit Techniken des Deep Learning geschlossen werden. Beim überwachten maschinellen Lernen lernt ein auf neuronalen Netzen basierender Algorithmus eine Funktion zur volumetrischen Rekonstruktion aus Paaren von zweidimensionalen Bildern und entsprechenden dreidimensionalen Körpern.