Unsere Philosophie

Erfolgreiche Simulationsmethoden beruhen auf zwei Grundpfeilern. Zum einen muss die Realität in eine mathematische Sprache übersetzt werden. Diesen Vorgang nennt man Modellierung. Dazu gehört einerseits ein tiefes physikalisches Verständnis und andererseits ein umfangreicher Erfahrungsschatz, um den angemessenen Komplexitätsgrad der Modelle beurteilen zu können. Die Algorithmen selbst beruhen auf mathematischen Methoden. Darum ist eine gute Kenntnis von modernen numerischen Verfahren notwendig. Immer nur schnellere Computer zu nehmen, kann nämlich nicht die Lösung für die Aufgaben der Zukunft sein.

So war es nur konsequent, die mathematischen und physikalischen Kompetenzen der NTB im Institut für Computational Engineering zu bündeln. Dieser Ansatz, der quer zu den klassischen Ingenieurdisziplinen liegt, bietet viele Vorteile: Betrachten wir als Beispiel die Diffusionsgleichung. Diese Gleichung  kann aus den unterschiedlichsten Anwendungsgebieten kommen: aus Diffusionsprozessen der Chemie, aus Mehrphasenströmungen, aus der Bildverarbeitung (als Filtermethode), aus Überschallströmungen in der Aerodynamik, als Evolutionsgleichung für Partikeln in Plasmen, und so weiter. Dennoch sind die Lösungsmethoden in allen Bereichen gleich oder ähnlich. So lassen sich die Erfahrungen und Kenntnisse aus einer Disziplin oft in eine völlig andere übertragen. Damit wird der interdisziplinäre Systemtechnikgedanke in einer ganz neuen Dimension gelebt. Querdenken ist die Philosophie des Instituts für Computational Engineering.  Dieses Prinzip der Verknüpfung verschiedener Fachrichtungen ist ein besonders fruchtbarer Ansatz für Innovationen.

Ebenso verhält es sich bei der Frage, an welcher Stelle im Entwicklungs- oder Produktionsprozess der Kunden Simulationen eingesetzt werden. Im Prinzip unterscheiden sich die Vorgehensweisen nicht, ob Simulationen die Ideenfindung für ein neues Produkt unterstützen, die Optimierung eines bestehenden Produktdesigns ermöglichen, oder ob sie für die Analyse eines Produktionsprozesses eingesetzt werden. Auch hier können oft Erfahrungen aus der einen Aufgabe gewinnbringend an einer anderen Stelle verwendet werden.