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#51120 / #1

WiSe 2024/25 - SoSe 2025

English

Hybrid Simulations and Learning Methods
Hybride Simulations- und Lernverfahren

6

Stender, Merten

Benotet

Schriftliche Prüfung

English

Zugehörigkeit


Fakultät V

Institut für Maschinenkonstruktion und Systemtechnik (IMS)

35352200 FG Cyber-Physical-Systems in Mechanical Engineering

Maschinenbau

Kontakt


H 66

Stender, Merten

merten.stender@tu-berlin.de

Lernergebnisse

Students will first study the fundamental modeling approaches in physics-based simulations (built on the discretization of governing first principles) and data-driven models (built on the universal approximation theorem). Based on the underlying assumptions, constraints, and individual advantages, students will learn about hybrid approaches that combine physics-based and data-driven models at different levels of integration and penetration. The theoretical input is accompanied by in-depth and hands-on implementations in Python, targeting synthetical and experimental data. After participating in this class, students can make an informed choice on modeling approaches in situations of limited physical understanding and/or limited access to data. The course has a strong research focus on the latest cutting-edge scientific findings.

Lehrinhalte

- Numerical discretization techniques for ordinary and partial differential equations - Basics of deep learning: universal approximation theorem, bias-variance-tradeoff, error backpropagation - Automatic differentiation and differentiable models - Data-driven discovery of governing equations from data: compressive sensing; sparse identification of nonlinear dynamics (SINDy, weak and strong) - Constraining deep learning methods: soft and hard constraints - Principles of physics-informed neural networks (PINNs) - Advanced optimization and training strategies - Neural operators and deep operator networks (DeepONet) - Neural differential equations and universal differential equations - Graph neural networks for graph-structured numerical computation meshes - Geometry-informed neural networks (GINNs) - Applications in science and engineering

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Hybrid Simulations and Learning MethodsVLWiSeen2
Hybrid Simulations and Learning MethodsUEWiSeen2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Hybrid Simulations and Learning Methods (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.02.0h30.0h
Pre/post processing15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)

Hybrid Simulations and Learning Methods (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.02.0h30.0h
Pre/post processing15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Lecture (theory) and exercise (practical programming)

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

No formal prerequisites. Prior knowledge of neural networks and profound programming skills in Python will be very helpful.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Written exam

Sprache(n)

English

Dauer/Umfang

E-Exam (incl. programming tasks). 90 min duration.

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

The course is organized through ISIS. Exam registration through MOSES.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Computational Engineering Science (Informationstechnik im Maschinenwesen) (M. Sc.)12WiSe 2024/25SoSe 2025
Physikalische Ingenieurwissenschaft (M. Sc.)22SoSe 2025SoSe 2025

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe