Akademische Partner

Fachhochschule Bielefeld

Die Fachhochschule Bielefeld nimmt mit ihrem Forschungs- und Entwicklungsschwerpunkt Angewandte Mathematische Modellierung und Optimierung (AMMO) des Fachbereichs Ingenieurwissenschaften und Mathematik am Projekt teil. Der Forschungsschwerpunkt AMMO verfügt über ein breites Spektrum an Erfahrung auf dem Gebiet der symbolischen und numerischen Behandlung von differential-algebraischen Gleichungssystemen im Modelica-Umfeld.

Technische Universität Braunschweig

Die Technische Universität Braunschweig wird im Projekt durch das Institut für Thermodynamik (IfT) vertreten. Im Rahmen des Projekts unterstützt das IfT durch seine Expertise im Bereich der Simulationstechnik v.a. in der Modellierung thermischer Systeme und in der Methodik zur Modellreduktion. Die Anwendungsfälle der im Rahmen des Projekts abgeleiteten „Proper Models“ reichen von der Auslegung/Optimierung thermischer Systeme bis hin zur Echtzeitanalyse.

Universität Augsburg

Die Universität Augsburg wird im Projekt durch den Lehrstuhl für Mechatronik als Teil der Fakultät für angewandte Informatik repräsentiert. Zu seinen Forschungsschwerpunkten zählt die KI-gestützte Simulation, bei der insbesondere auf hybride Modelle und KI-basierte Extrapolation gesetzt wird. Durch das Vorantreiben dieser beiden Techniken werden KI-angereicherte digitale Zwillinge ermöglicht.


Industriepartner

ESI ITI GmbH

LTX Simulation GmbH

Als Ingenieurbüro für Systemsimulation mit Sitz in München unterstützt LTX seine Kunden bei der Entwicklung von Modelica–Modellen. Gemeinsam mit den Partnerfirmen TLK-Thermo und XRG liegt der Schwerpunkt auf thermischen Energiesystemen. LTX unterstützt seine Kunden bei der Auswahl und dem Aufbau ihrer Systemsimulationslösungen auf der Basis von Modelica, FMI und Dymola. Ein Ziel ist, bestehende Modelica-Modelle mit Methoden maschinellen Lernens effizient zu vereinen.

Modelon Deutschland GmbH

Modelon ist ein führender Anbieter von Modelbibliotheken und Simulationstools für physikalische Systeme. Basierend auf den offenen Standards der Modelica Sprache bieten Modelon’s Bibliotheken umfassende, einfach zu erweiternde physikalische Modelle für Anwendungsgebiete wie z.B. Energie, Automotive, Luft- und Raumfahrt. Die Web-basierte Plattform Modelon Impact ermöglicht die transiente und stationäre Simulation und Optimierung der Systeme zur Entwicklung neuer Technologien und komplexer Systeme.

Robert Bosch GmbH

Die Robert Bosch Gruppe ist ein führender Zulieferer für Technologien und Dienstleistungen. Insbesondere als führender Zulieferer der Automobilindustrie spielt der Einsatz modellbasierter Methoden und Simulationstechniken in der Produkt- und Softwareentwicklung eine zentrale Rolle.

TLK-Thermo GmbH

Die TLK-Thermo GmbH vereint in besonderer Weise ein umfassendes thermodynamisches Expertenwissen mit einer langjährigen Erfahrung in den Bereichen Softwareentwicklung, Simulation und Prüfstandstechnik. Unter anderem bieten wir unseren Kunden pattformunabhängige Software in den Bereichen Modellierung, Simulation, Interoperabilität und Visualisierung an. Methoden des maschinellen Lernens und der Modellreduktion ermöglichen die Entwicklung schneller und robuster neuartiger Simulationsmodelle thermischer Systeme.

XRG Simulation GmbH

XRG Simulation GmbH ist spezialisiert darauf, komplexe energietechnische Fragestellungen durch Modellierung und numerische Simulation zu beantworten. Unser Schwerpunkt liegt dabei auf dem Zeitverhalten (sektor-)gekoppelter Energieversorgungssysteme und deren Regelung. Wir sind in den Bereichen Flugzeugbau, Automotive, Gebäude, Energieversorgung und Kraftwerkstechnik aktiv und unterstützen unseren Kunden sowohl mit Dienstleistungen als auch mit der Entwicklung spezialisierter Softwareprodukte. Durch die Mitarbeit in Forschungs- und Entwicklungsprojekten erweitern wir kontinuierlich unser Produktportfolio und Tätigkeitsfeld und ermöglichen so den unmittelbaren Transfer neuer Erkenntnisse in die Praxis unserer Kunden. Im Bereich der Elektromobilität ergibt sich für die Reichweitenoptimierung ein erhebliches Potenzial im Bereich der Fahrzeugklimatisierung und im Thermomanagement. Hier bietet maschinelles Lernen einen innovativen Zugang für die plattformübergreifende Nutzung komplexer Anwendungsmodelle von der Workstation bis hin zur echtzeitfähigen Hardware-In-The-Loop Anwendung.