Computational Engineering verbindet nahtlos Theorien aus Physik, Mathematik und Informatik, um innovative Lösungen für die bebaute Umwelt zu entwickeln.
In der Mechanik wird das Verhalten von Strukturen und Materialien unter verschiedenen Bedingungen simuliert, was präzise Vorhersagen über statische und dynamische Reaktionen ermöglicht. Dieser Ansatz ermöglicht es Ingenieuren, Entwürfe zu optimieren, die Sicherheit zu erhöhen und Entwicklungsprozesse zu beschleunigen. Darüber hinaus befasst sich die Fluiddynamik mit dem Verhalten von Flüssigkeiten. Die Interaktion von Flüssigkeiten und Strukturen spielt eine Schlüsselrolle im Wind- oder Küsteningenieurwesen, um nur einige Beispiele zu nennen. Durch die Einbeziehung datengetriebener Modellierungstechniken bezieht das Computational Engineering außerdem Daten aus der realen Welt mit ein, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern. Ziel ist es, mit Modellen und Simulationen die Realität über den gesamten Lebenszyklus so genau wie möglich abbilden zu können.
Zusammenfassend umfasst das Computational Engineering eine Bandbreite von Methoden, die es ermöglichen über virtuelle Simulationen die Entwicklung von Spitzenleistungen im Ingenieurwesen voranzutreiben.
An der Fakultät 3 beschäftigen sich 5 Professor*innen, 3 Institute bzw. 4 Abteilungen mit Computational Engineering. Die Gruppe zeichnet sich durch eine breite Methodenkompetenz und eine starke internationale Vernetzung aus – sprechen Sie uns an, wenn Sie sich für ein Auslandssemester interessieren!
In der Lehre und Ausbildung legen wir starken Wert auf die Vermittlung von Methodenkompetenzen. Dies eröffnet unseren Absolventen vielfältige Perspektiven in verschiedensten Branchen, auch außerhalb des Bau- und Umweltingenieurwesens, denn: Die Methoden, die wir lehren und in der Forschung weiter vorantreiben, sind vielfältig einsetzbar, beispielsweise bei Auslegung und Monitoring von Windenergieanlagen, Brücken oder Flugzeugflügeln.
Unsere Aufgabe ist es, effiziente und genaue numerische Modelle für Transportprobleme in der natürlichen und städtischen Umwelt zu entwickeln. Unser Ansatz konzentriert sich auf die Anwendung skalierbarer kinetischer Methoden, die Materie als ein Ensemble von Teilchen beschreiben und nicht als einzelne Moleküle oder ein Kontinuum.
Zu den Projekten: https://www.tu-braunschweig.de/irmb/kfd/research
Wir entwickeln zuverlässige und effiziente Berechnungsmethoden, die die Lücke zwischen Längenskalen von Nanometern bis zu Metern schließen, um multiphysikalische Probleme in Verbindung mit 3D-Bildgebung und In-situ-Tests zu lösen. Unsere Aktivitäten erstrecken sich auf ein breites Spektrum von Anwendungen, von porösen Medien wie Beton, Gestein und Boden bis hin zu modernsten Energiespeichermaterialien.
Zu den Projekten: https://www.tu-braunschweig.de/iam/forschung
Forschung und Lehre zielen auf die Modellierung des Festigkeits-Verformungs-Verhaltens von Ingenieurbauwerken. Grenzzustände der Instabilität und des Versagens sowie gekoppelte Mehrfeldprozesse stehen im Fokus, wobei geeignete numerische Methoden wie die Finite-Elemente- oder Diskrete-Elemente-Analyse eingesetzt werden.
Zu den Projekten: https://www.tu-braunschweig.de/isd/forschung
Das Institut für Statik und Dynamik beschäftigt sich in Forschung und Lehre mit der Modellierung und Analyse des Tragverhaltens von Konstruktionen des Ingenieurbaus. Dabei steht das Tragwerk im Mittelpunkt unseres Interesses: Die Modellierung muss so detailliert wie nötig und so effizient wie möglich sein, um Bewertungen schnell und mit entsprechender Sicherheit durchführen zu können. Die hierfür erforderlichen numerischen Methoden werden von uns erarbeitet und weiterentwickelt.
Zu den Projekten: https://www.tu-braunschweig.de/isd/forschung
Ingenieure entwickeln Modelle auf der Grundlage physikalischer Überlegungen und Beobachtungsdaten, um Infrastrukturen und Produkte zu entwerfen, zu überwachen und zu steuern. Komplexe Modelle können nur mit Hilfe von Computern numerisch gelöst werden. Maßgeschneiderte Ansätze des maschinellen Lernens helfen uns, die Informationen aus Experimenten, Messungen und Simulationen zu verknüpfen, um Modelle der nächsten Generation zu erstellen: digitale Zwillinge.
Zu den Projekten: https://www.tu-braunschweig.de/irmb/ddm/research/projects
