Jahresbericht 2004 - Institut für Wissenschaftliches Rechnen ...

Institut für Wissenschaftliches Rechnen
Prof. Hermann G. Matthies, Ph.D.
TU Braunschweig
Jahresbericht 2004

Institut für Wissenschaftliches Rechnen
der TU Braunschweig
Institutsvorstand: Prof. Hermann G. Matthies, Ph.D.
Telefon: 0531 / 391–3000
Telefax: 0531 / 391–3003
E-Mail: wire@tu-bs.de
URL: http://www.wire.tu-bs.de
Anschrift: Institut für Wissenschaftliches Rechnen
TU Braunschweig
Hans-Sommer-Str. 65
38106 Braunschweig
Geschäftszimmer: Frau Simone Fischer
Allgemeines
Wissenschaftliche Mitarbeiterinnen,
Mitarbeiter und Doktoranden: Herr MSc Abul K.M. Fahimuddin
Herr Dipl.-Ing. Thomas-Peter Fries
Herr Dipl.-Inform., M.Phys. Daniel Fulger
Herr Dipl.-Inform. Oliver Kayser-Herold
Herr Dipl.-Inform. Markus Krosche
Herr MSc Dishi Liu
Herr Dr. rer. nat. Christian Oldiges
Herr Dr.-Ing. Rainer Niekamp
Herr Dip.-Phys. Jan-Marc Pilawa (Rechenzentrum)
Herr M.Eng. Tarin Srisuppattarawanit
Herr Dipl.-Phys. Elmar Zander
Privatdozent: Herr Dr.-Ing. habil. Joachim Axmann
(Volkswagen AG)
Lehrauftrag: Herr Dr.-Ing. Marcus Meyer
(Daimler Chrysler AG)
Herr Dr. rer. nat. Josef Schüle
(Rechenzentrum TU Braunschweig)

INHALTSVERZEICHNIS
Inhaltsverzeichnis
1 Vorwort 5
2 Forschung 6
2.1 Netzfreie Verfahren für Fluid-Struktur-Interaktion . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.1 Problemstellung und Zielsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.2 Netzfreie Verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.3 Vorarbeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.4 Gekoppelter Strömungslöser . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.5 Fluid-Struktur-Interaktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.1.6 Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.1.7 Veröffentlichungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.2 Stochastische Differentialgleichungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3 Least-Squares Methoden zur Lösung von Fluid-Struktur Problemen . . . . . 10
2.3.1 Problemstellung und Zielsetzung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3.2 Stand der Forschung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3.3 Bisherige Arbeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3.4 Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.4 Ereignis-orientierte Stochastische Systeme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.4.1 Modellierung mit stochstischen Petri-Netzen . . . . . . . . . . . . . 13
2.4.2 Quantitative Analysen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.4.3 Optimierung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.4.4 Software . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.4.5 Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.4.6 Optimierung numerischer Lagerstättenmodelle . . . . . . . . . . . . 14
2.5 Modelling of Flood Planes with Stochastic Partial Differential Equations . . . 15
2.6 Die Component Template Library CTL, eine Plattform zur Erstellung verteilter
Anwendungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.6.1 Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.6.2 Die Component Template Library CTL . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2.6.3 Anwendungsbeispiel Mikro-Makro-Kopplung . . . . . . . . . . . . . 17
2.7 Molekulardynamische Simulationen von komplexen, wässrigen Polymernetzwerken
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.7.1 Einführung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.7.2 MD-Simulationen zu vernetzten Polymerstrukturen in polarer Umgebung
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.8 Projekt: Simulation of Reactive Sputtering in Real in-line Processing Chambers 20
2.8.1 Einführung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20

INHALTSVERZEICHNIS
2.8.2 Identifizierung und Vorbereitung eines wissenschaftlichen Teilbereiches
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.9 Computational Multi-Physics for Simulation of Offshore Wind Turbines . . . 23
2.9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.9.2 Structural Dynamics of the Wind Turbine . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.9.3 Aerodynamics of the Wind Turbine . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.9.4 Hydrodynamics of the Ocean Wave . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.9.5 Dynamics of Foundation and Surrounding Soil . . . . . . . . . . . . 25
2.9.6 Conclusion and Outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.10 Simulation von HF-Plasmen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
3 Veröffentlichungen und Vorträge 30
3.1 Zeitschriftenbeiträge und Proceedings . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.2 Berichte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.3 Vorträge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3.4 Seminarbeiträge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.5 Dissertationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
3.6 Diplom-, Master- und Studienarbeiten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4 Lehre im SS 2003 und WS 2003/2004 34
4.1 Sommersemester 2003 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
4.2 Wintersemester 2003/2004 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5 Sonstiges 35
5.1 Preise/Auszeichnungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.2 Beteiligung am Studiengang CSE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.3 Beteiligung am Graduiertenkolleg Fluid–Strukturwechselwirkung . . . . . . 35
5.4 Beteiligung am Europäischen Graduiertenkolleg
Riskomanagement bei Natur- und Zivilisationsgefahren
für Bauwerke und Infrastrukturanlagen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
5.5 Arbeitsgruppe INOBS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
5.6 Workshops und Weiterbildung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
5.7 Einladungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

1 VORWORT
1 Vorwort
Der Schwerpunkt der Forschung am Institut für Wissenschaftliches Rechnen ist die Entwicklung
numerischer Verfahren zur Simulation gekoppelter Systeme sowie ihre Implementation
auf Höchstleistungsrechnern. Dieser Schwerpunkt bedingt, dass die Forschungsprojekte zumeist
einen ausgeprägten Grundlagenanteil aufweisen und dennoch zugleich einen starken
Praxisbezug besitzen.
Der Hauptaugenmerk der Forschung liegt hierbei auf Mulitphysics-, Multiskalen- und
stochastisch-deterministischen Kopplungen, sowie—eng verbunden mit den anderen
Schwerpunkten—auf der Entwicklung von Software zur Kopplung mehrerer existierender
Simulatoren auf Parallelrechnern.
Eine technisch wichtige Unterklasse der Multiphysics-Probleme ist die Fluid-Struktur-
Kopplung, und das Institut ist bereits seit vielen Jahren an dem Braunschweiger Graduiertenkolleg
für Fluid-Struktur-Kopplung beteiligt.
Das Institut ist inzwischen auch an einem weiteren Graduiertenkolleg beteiligt, einem internationalen,
gemeinsam mit der Universität Florenz betriebenen Graduiertenkolleg über
Risikomanagement.
Ihr
Hermann G. Matthies

2 Forschung
2.1 Netzfreie Verfahren für Fluid-Struktur-Interaktion
2.1.1 Problemstellung und Zielsetzung
Ansprechpartner: Thomas-Peter Fries
EMail: t.fries@tu-bs.de
Telefon: 0531/391-3002
2 FORSCHUNG
Im Rahmen meiner Forschungstätigkeit gilt mein Interesse der Fluid-Struktur-Interaktion in
komplexen, verformbaren Geometrien. Klassische Verfahren wie die Finite Element Methode
(FEM) basieren auf einer Netzgeometrie, die jedoch bei dieser Problemstellung häufig zu
Genauigkeitsproblemen (bei der exakten Abbildung der Interfaces) und Robustheitsproblemen
(bei starker Geometrieverformung) führen. Hier versprechen netzfreie Verfahren eine
Lösung. Sie ermöglichen die numerische Lösung eines Problems ohne ein zugrundliegendes
Netz nur auf der Basis von Knoten (“Partikeln”). Triviale Adaptivität, leichte Steigerung der
Konsistenzordnung und stetige Ableitungen bis zur gewünschten Ordnung sind weitere Vorteile
dieser Verfahren. Als Nachteil fällt vor allem der hohe Rechenaufwand ins Gewicht, der
der Effizienz netzbasierter Verfahren weit unterlegen ist.
Um die Vorteile jeder Methode—also die Effizienz netzbasierter Verfahren und die
Unabhängigkeit von einem Netz bei netzfreien Verfahren—individuell auszunutzen, sind
verschiedene Kopplungsansätze möglich. Ein gekoppeltes Verfahren für Fluid-Struktur-
Simulation erlaubt daher die Lösung von komplexen Problemen in praxisrelevanten Anwendungen.
2.1.2 Netzfreie Verfahren
Neben den klassischen netzbasierten Verfahren hat sich in jüngerer Zeit in der numerischen
Simulation die Klasse der “netzfreien Verfahren” etabliert. Die Approximation hängt bei ihnen
ausschließlich von Knoten ab.
Analog zu den netzbasierten Verfahren eignet sich auch bei den netzfreien Verfahren die
Methode der gewichteten Residuen als Ausgangspunkt der numerischen Lösung von Differentialgleichungen.
Dabei wird die schwache Form der Differentialgleichung—in Euler’scher
oder Lagrange’scher Formulierung—benutzt, in der Test- und Ansatzfunktionen wesentliche
Bestandteile sind. Die Konstruktion dieser Funktionen ohne die Hilfe eines Netzes ist zentrales
Element aller netzfreien Verfahren.
Es haben sich insbesondere zwei grundsätzliche Konzepte entwickelt, von denen die meisten
netzfreien Verfahren abhängen, die sogenannte Moving Least Squares (MLS) Methode
und die Reproducing Kernel Particle Methode (RKPM). Sie generieren Funktionen, die die
Konsistenzbedingungen vorgeschriebener Ordnung erfüllen und von den meisten Verfahren
direkt als Ansatzfunktionen übernommen werden.
Die Wahl der Testfunktionen führt dann zum Beispiel auf netzfreie Kollokations- oder
Bubnov-Galerkin Verfahren. Die Finite Point Method (FPM), Element Free Galerkin (EFG)
Method und –bedingt– die Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) sind einige populäre
Vertreter dieses Ansatzes.
In der Veröffentlichung [1] wird als Ergebnis einer umfassenden Literaturstudie ein detaillierter
Überblick über netzfreie Verfahren gegeben. Dieser Bericht wurde im Jahr 2004
vollständig überarbeitet.

2 FORSCHUNG
netzbasiertes
Gebiet
Ω FEM
Übergangs−
gebiet
Ω ★
EFG
Ω
netzfreies
Gebiet
Abbildung 1: Gebietszerlegung in netzbasierte, netzfreie und gekoppelte Bereiche.
2.1.3 Vorarbeiten
In den vorhergehenden Jahren 2002 und 2003 wurden in umfangreichen Vorstudien zahlreiche
netzfreie Verfahren auf ihre numerischen Eigenschaften vor allem in Hinblick auf die
Simulation von Fluiden untersucht. Außerdem wurde in mehreren Konferenzbeiträgen das
Problem der Stabilisierung angesprochen, daß bei der Approximation der inkompressiblen
Navier-Stokes-Gleichungen in Euler’scher Formulierung mit gleichen Ansatzfunktionen für
Druck und Geschwindigkeiten zu lösen ist. Dazu existieren im netzbasierten Kontext vor
allem für die FEM verschiedene Stabilierungsvarianten, die für den Einsatz bei netzfreien
Verfahren weitergehende Überlegungen erforderten. Das Ergebnis dieser Vorarbeiten war ein
stabilisierter netzfreier Strömungslöser.
Die Erkenntnisse zur Stabiliserung netzfreier Verfahren werden in den Veröffentlichungen
[5, 4] beschrieben.
2.1.4 Gekoppelter Strömungslöser
Schwerpunkt der Tätigkeiten des Jahres 2004 war die Untersuchung verschiedener Kopplungsstrategien.
Bei einer gekoppelten netzfreien/netzbasierten Simulation wird in Teilen des
Rechengebietes mit rein netzbasierter oder netzfreier Approximation gerechnet. Zudem werden
Übergangsgebiete definiert, in denen je nach Kopplungsstrategie eine Kombination beider
Verfahrensklassen zur Anwendung kommt. Diese Gebietszerlegung ist in Abbildung 1
schematisch dargestellt. Als geeignete Vertreter der netzbasierten Verfahren wird die FEM
gewählt, während die EFG-Methode als spezielles netzfreies Verfahren verwendet wird.
In der Literatur finden sich verschiedene Ansätze zur Kopplung, von denen sich insbesondere
zwei als geeignet für die gesetzte Problemstellung erwiesen haben. Einer arbeitet mit
Überblendfunktionen zwischen den rein netzfreien und netzbasierten Gebieten, während der
andere die netzfreien MLS-Ansatzfunktionen unter Einhaltung der Konsistenzbedingungen
modifiziert.
Die beiden Kopplungsvarianten wurden in einem gekoppelten netzfreien/netzbasierten
Strömungslöser programmtechnisch umgesetzt. Da die aus den Standardansätzen resultierenden
gekoppelten Ansatzfunktionen einige Voraussetzungen für eine zuverlässige Stabilisierung
nicht erfüllen, wurden die ursprünglichen Kopplungsansätze modifiziert. Diese Modifikationen
waren wesentlicher Bestandteil für den Erfolg des gekoppelten Strömungslösers,
der mit mehreren Testfällen validiert wurde. Ein spezieller Testfall simuliert die Strömung
um ein rotierendes, propellerartiges Objekt, bei dem die Vorteile des gekoppelten Lösers
zum Tragen kommen, da hier ein rein netzbasiertes Verfahren versagen würde.
Die Konferenzbeiträge [2, 3, 6] veröffentlichen diese modifizierten Kopplungsansätze.
Zudem wurden zwei Veröffentlichungen zum Thema Stabilisierung und Kopplung netzfreier

LITERATUR
Verfahren vorbereitet, die in Kürze vorerst als Instituts-Bericht elektronisch veröffentlicht
werden.
2.1.5 Fluid-Struktur-Interaktion
Der entwickelte Strömungslöser wird derzeit dahingehend erweitert, daß Fluid-Struktur-
Probleme berechnet werden können. Dazu wurde ein rein netzbasierter Strukturlöser entwickelt,
der in einem nächsten Schritt mit dem Fluidlöser gekoppelt werden muß. Die Berechnungen
befinden sich zur Zeit in einem Frühstadium, es sind dabei jedoch keine größeren
Probleme zu erwarten.
2.1.6 Ausblick
In der verbleibenden Zeit als Stipendiat des Graduiertenkollegs bis zum 30.04.2005 sollen
weitere Testfälle bearbeitet und mit dem nahezu abgeschlossenen Programmpaket gelöst werden.
Außerdem wird das Verfassen der Doktorarbeit zentraler Bestandteil dieser Zeit sein.
2.1.7 Veröffentlichungen
Literatur
[1] T.P. Fries and H.G. Matthies. Classification and overview of meshfree methods.
Informatikbericht-Nr. 2003-03, Technical University Braunschweig, (http://opus.tubs.de/opus/volltexte/2003/418/),
Brunswick, 2003.
[2] T.P. Fries and H.G. Matthies. Coupled meshfree/meshbased methods for fluid dynamics:
An alternative to the chimera grid technique. In Proceedings of the XXXII International
Summer School - Conference: Advanced Problems in Mechanics (APM 2004), St.
Petersburg, Russia, 2004.
[3] T.P. Fries and H.G. Matthies. Coupling meshfree methods and fem for the solution of
the incompressible Navier-Stokes equations. In Proceedings of the GAMM Conference,
Dresden, Germany, 2004.
[4] T.P. Fries and H.G. Matthies. Meshfree Petrov-Galerkin methods for the incompressible
Navier-Stokes equations. In M. Griebel and M.A. Schweitzer, editors, Meshfree Methods
for Partial Differential Equations. Springer Verlag, Berlin, 2004.
[5] T.P. Fries and H.G. Matthies. A review of Petrov-Galerkin stabilization approaches and
an extension to meshfree methods. Informatikbericht-Nr. 2004-01, Technical University
of Braunschweig, (http://opus.tu-bs.de/opus/volltexte/2004/549/), Brunswick, 2004.
[6] T.P. Fries and H.G. Matthies. Stabilized and coupled fem/efg approximations for fluid
problems. In Proceedings of the Sixth World Congress on Computational Mechanics
(WCCM VI), Beijing, China, 2004.

LITERATUR
2.2 Stochastische Differentialgleichungen
Ansprechpartner: Daniel Fulger
EMail: daniel.fulger@tu-bs.de
Telefon: 0531/391-3005
Die Motivation zur Einführung von ”Unsicherheiten” in Differentialgleichungen entstammt
der Erkenntnis, dass exakte Modelle nicht möglich sind sondern die “Stochastik” des physikalischen
Systems widerspiegeln müssen. Stochastische Differentialgleichungen enthalten z.B.
stochastische Parameter gewisser Eigenschaften oder die Systemeingaben sind stochastisch.
Dies erfordert wiederum spezielle numerische Verfahren zur numerischen Lösung.
Stochastische Differentialgleichungen lassen sich in gewöhnliche und partielle Differentialgleichungen
aufteilen. Zu den letzteren sind an diesem Institut sehr umfangreiche Vorarbeiten
gemacht worden, [1]. Darin wird gezeigt, wie durch eine Reihenentwicklung der Systemantwort
in Tensorprodukten finiter Elemente und stochastischer Ansatzfunktionen (u.a. Polynomielles
Chaos) die (partielle) System-DGL gelöst wird. (Das betrachtete System dabei ist ein
stationäres.) Die dabei entstandene Softwarebibliothek soll im nächsten Schritt innerhalb zu
entwickelnder Verfahren für zeitabhängige Differentialgleichungen verwendet weden. Dabei
soll für jeden Zeitschritt die Systemantwort durch das Ergebnis der stationären Lösung aus
genannter Software erzeugt werden. Vorarbeiten zu den Verfahren für die numerische Lösung
gewöhnlicher Differentialgleichungen finden sich in [2]. Die Neuerung fusst auf der
Verwendung von Polynomiellem Chaos bei der Lösung stochastischer DGLs mit additivem
oder multiplikativem Weissen Rauschen [3].
Die eigenen Vorabeiten bestehen bis dato aus Einarbeitung in die Theorie stochastischer partieller
und gewöhnlicher Differentialgleichungen bzw. Analyse der Software Stofel [1]. Diese
besteht wiederum aus eigens geschriebenen Teilen und umfangreichen Schnittstellen zwecks
Einbindung existierender deterministischer Modelle und Löser.
Literatur
[1] Andreas Keese. Numerical Solution of Systems with Stochastic Uncertainties - A General
Purpose Framework for Stochastic Finite Elements. PhD thesis, Technical University
Braunschweig, Brunswick, 2004.
[2] Theodora Konstantinidou. Numerical Solution of Stochastic Ordinary Differential Equations
via Polynomial Chaos Expansion. Master’s thesis, Technical University Braunschweig,
Brunswick, 2004.
[3] H.G. Matthies. The Solution of Stochastic Differential Equations via Polynomial Chaos
Expansion. unpublished report, 2003.

LITERATUR
2.3 Least-Squares Methoden zur Lösung von Fluid-Struktur Problemen
Ansprechpartner: Oliver Kayser-Herold
EMail: o.kayser-herold@tu-bs.de
Telefon: 0531/391-3009
2.3.1 Problemstellung und Zielsetzung
In vielen Bereichen der Technik treten Wechselwirkungen von Fluiden mit Strukturelementen
auf. Z.b. in der Luftfahrt und auch dem Bauingenieurwesen. Um eine höhere Sicherheit
bei gleichzeitigen Kostenersparnissen zu erzielen, sind präzise Vorhersagen über das zu
erwartende Verhalten von gekoppelten Systemen notwendig. Hierzu kommen insbesondere
numerische Simulationsverfahren in Frage.
Häufig werden zur Simulation von gekoppelten Systemen partitionierte Verfahren verwendet
(vgl. z.B. [9]) bei denen erprobte Löser für die Teilprobleme geschickt kombiniert
werden um eine genaue Lösung für das gekoppelte System zu berechnen. Alternativ dazu
wird in letzter Zeit vermehrt an monolithischen Verfahren gearbeitet, bei denen ein Gleichungssystem
aufgebaut wird, das das Gesamtsystem beschreibt (vgl. [5]).
Hier scheint die Least-Squares Finite Elemente Methode (vgl. [6]), die das Quadrat des
Residuums in bestimmten Normen minimiert, eine interessante Alternative zu sein. Die resultierenden
Gleichungssysteme sind aufgrund des zugrunde liegenden Minimierungsprinzips
immer symmetrisch positiv definit und ermöglichen den Einsatz von robusteren iterativen
Verfahren.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Evaluation verschiedener vorgestellter Least-Squares Methoden
in Hinblick auf die Eignung für Fluid-Struktur Probleme und die Entwicklung eines
stark gekoppelten reinen Least-Squares Ansatzes für Fluid-Struktur Probleme.
2.3.2 Stand der Forschung
Die Arbeit konzentriert sich auf die Kopplung der inkompressiblen Navier-Stokes Gleichungen
mit den Gleichungen für lineare Elastizität. Für die Navier-Stokes Gleichungen existiert
eine Vielzahl von verschiedenen Formulierungen, die zum Teil auch schon für Testfälle verwendet
wurden (ein Überblick findet sich in [1]).
Least-Squares Methoden für die Lösung der stationären linearen Elastizitätsgleichungen
werden in einer Vielzahl von Veröffentlichungen (vgl. [2], [7] u.a.) vorgeschlagen. Zur
Lösung der instationären Gleichungen gibt es noch keine Veröffentlichungen.
Die Lösung von Fluid-Struktur Problemen mit Hilfe der Least-Squares FEM wurde bisher
z.B. in [4], [8] und [3] betrachtet.
2.3.3 Bisherige Arbeiten
Zunächst wurde die Eignung der verschiedenen Least-Squares Formulierungen für die Simulation
von instationären Strömungen untersucht. Dazu wurde ein Benchmark Problem gelöst,
das in [10] vorgestellt wurde. Hierbei haben eigene Untersuchungen gezeigt, daß die negativen
Norm Verfahren und die Verwendung von hohen Ansatzordnungen zu sehr guten
Ergebnissen führen.

LITERATUR
In einem nächsten Schritt wurde diese Formulierung mit einer normalen Galerkin Formulierung
für den Struktur-Teil gekoppelt um zu überprüfen, ob sich die guten Ergebnisse
auch bei Fluid-Struktur Problemen wiederholen lassen. Dazu wurde ein Beispiel berechnet,
das in [12] vorgeschlagen wurde. Im quasistationären Teil stimmen die Ergebnisse gut mit
den in [11] gezeigten überein.
Für eine reine Least-Squares Formulierung wurde angefangen mit numerischen Versuchen
zu möglichen partiellen Differential Gleichungssystemen für die instationären Gleichungen
linearer Elastizität. Dabei hat sich herausgestellt, daß die für viele Probleme sehr
robuste LSFEM hierbei leicht instabil wird.
2.3.4 Ausblick
Sobald eine funktionierende Least-Squares Formulierung für die instationären Gleichungen
der linearen Elastizität gefunden und getestet wurde, soll diese mit dem Least-Squares Ansatz
für die Navier-Stokes Gleichungen gekoppelt werden. Zu klären bleibt, wie die Randbedingungen
mathematisch korrekt im Least-Squares Sinne formuliert werden können. Anschließend
soll diese Formulierung mit verschiedenen Beispielen getestet und in Hinblick auf die
Effizienz evaluiert werden.
Literatur
[1] Pavel Bochev and Max Gunzburger. Finite element methods of least-squares type. SIAM
Rev., 40(4):789–837, 1998.
[2] Z. Cai and Gerhard Starke. First-order system least squares for the stress-displacement
formulation: Linear elasticity. SIAM J. Numer. Anal., 41:715–730, 2003.
[3] A. L. Codd. Elasticity-Fluid Coupled Systems and Elliptic Grid Generation (EGG) based
on First-Order System Least Squares (FOSLS). PhD thesis, University of Colorado,
Department of Applied Mathematics, 2001.
[4] Jeffrey J. Heys, Curt G. DeGroff, Wendy W. Orlando, Thomas A. Manteuffel, and Stephen
F. McCormick. First-order system least squares for elastohydrodynamics with
application to flow in compliant blood vessels. Biomed. Sci. Instr., 38:277–282, 2002.
[5] B. Hübner, E. Walhorn, and D. Dinkler. A monolithic approach for fluid-structure interaction
with space-time finite elements. Comput. Methods Appl. Mech. Engrg., 2004.
[6] B. N. Jiang. The Least-Squares Finite Element Method. Springer-Verlag, Berlin, 1998.
[7] Sang Dong Kim, Thomas A. Manteuffel, and Stephen F. McCormick. First-order system
least squares (fosls) for spatial linear elasticity: Pure traction. SIAM J. Numer. Anal.,
38(5):1454–1482, 2000.
[8] Sung-Ho Lee, Sung-Kie Youn, Jeoung-Heum Yeon, and Bo-Nan Jiang. A study on
the fluid-structure interaction using lsfem. Technical report, Department of Mechanical
Engineering, KAIST, 2000.
[9] Hermann G. Matthies and Jan Steindorf. Strong coupling methods. In Wolfgang Wendland
and Messoud Efendiev, editors, Analysis and Simulation of Multifield Problems,
volume 12 of Lecture Notes in Applied and Computational Mechanics, pages 13–36.
Springer-Verlag, Berlin, 2003.

LITERATUR
[10] M. Schäfer and S. Turek. Benchmark computations of laminar flow around a cylinder.
In E.H. Hirschel, editor, Flow Simulations with High-Performance Computers II,
volume 52, pages 547–566. Vieweg, Braunschweig, 1996.
[11] Elmar Walhorn. Ein simultanes Berechnungsverfahren für Fluid-Struktur-
Wechselwirkungen mit finiten Raum-Zeit-Elementen. PhD thesis, TU Braunschweig,
2002.
[12] W.A. Wall. Fluid-Struktur Interaktion mit stabilisierten Finiten Elementen. PhD thesis,
Universität Stuttgart, 1999.

LITERATUR
2.4 Ereignis-orientierte Stochastische Systeme
Ansprechpartner: Markus Krosche
EMail: m.krosche@tu-bs.de
Telefon: 0531/391-3007
Ziel meiner Forschung ist die Modellierung, Simulation und Optimierung von komplexen dynamischen
Vorgängen in sogenannten Computer Grids. Ziel des Grid Computing ist die transparente
Bereitstellung von Diensten unabhängig von der räumlichen Nähe. Die zentrale Idee
beim Grid Computing ist die gemeinsame, aber geregelte Nutzung von verteilten Ressouren
durch sogenannte “virtuelle Organisationen”. Das Grid ermöglicht die Interoperabilität innerhalb
von virtuellen Organisationen. Eine virutuelle Organisation ist ein Zusammenschluss
von Personen, Unternehmen und realen sowie virtuellen Organisationen, die nur vorübergehend
bestehen und veränderbar sein können. Die Regelnung des Systems übernimmt die
sogenannte “Grid Middleware”. Ein Grid ist eine komplexe, sich dynamisch verändernde
Computer-Infrastruktur, in der Software-Komponenten miteinander interagieren.
Formal betrachtet geht es um Informationsflüsse, Zustände und Reaktionen in komplexen
Netzwerken, zu deren Beschreibung sich Petri-Netze eignen [4]. Petri-Netze besitzen eine
fundierte mathematische Grundlage und können auf vielfältige Weise analysiert und simuliert
werden. Da die Vorgänge in einem Computer Grid von unsicherer Natur sind, bieten sich
stochastische Petri-Netze zur Beschreibung der Vorgänge an.
2.4.1 Modellierung mit stochstischen Petri-Netzen
Stochastische Petri-Netze gehören zur Klasse der zeitbehafteten Petri- Netze, in denen den
Stellen oder den Transitionen des Netzes eine Verzögerung zugewiesen wird. Im Allgemeinen
werden die Transitionen mit einer Verzögerungszeit versehen. Dabei unterscheidet man zwischen
rein deterministischen, stochastischen und gemischten Petri-Netzen, die sowohl konstante
also auch stochastische Zeitinformationen beinhalten. Bei stochastischen Petri-Netzen
wird den Transitionen eine Verteilungsfunktion zugeordnet. Die Verzögerung ist dann eine
Zufallsvariable. Die Art der Verteilungsfunktion bestimmt Eigenschaften des Petri-Netzes.
Neben der direkten Simulation durch Discrete Event Simulation gibt es Methoden, die auf
dem Zustandraum des Netzes arbeiten. Wenn alle Verteilungen Exponentialverteilungen sind,
so kann die Dynamik mit Hilfe von Markovketten beschrieben werden.
Die Dynamik eines Netzes — also der Markierungsprozess — ist ein Stochastischer
Prozess [2].
2.4.2 Quantitative Analysen
Die quantitativer Analyse eines stochastischen Systems untersucht, mit welcher Häufigkeit
bestimmte Systemzustände eintreten.
2.4.3 Optimierung
Optimierung unsicherer Systeme heißt, Parameter des Systems so einzustellen, dass der Erwartungswert
bestimmter Größen optimal gesteuert, bzw. eingestellt wird.

2.4.4 Software
LITERATUR
Für die Analyse und Simulation von Petri-Netzen wurde ein Software Prototyp implementiert,
der eine besonders effiziente Verarbeitung von Petri-Netzen erlaubt. Für die Repräsentation
der Petri-Netze zur Laufzeit wird die Boost Graph Library (BGL) verwendet. Es
handelt sich dabei um eine C++ Template Bibliothek, die effiziente Methoden zur Representation
und Verarbeitung von Graphen zur Verfügung stellt. Zur Simulation stochastischer
Petri-Netze mit der Methode der Discrete Event Simulation wurde ein Ansatz implementiert,
der in [3] beschrieben ist. Der dort beschriebene Ansatz beschränkt sich auf deterministische
Netze und wurde dahingehend erweitert, dass stochastische Petri-Netze mit Exponentialverteilungen
simuliert werden können. Die Benutzerschnittstelle besteht derzeit aus einer XML-
Beschreibung des Netzes.
2.4.5 Ausblick
Modellierung und Simulation der dynamischen Vorgänge innerhalb von komplexen Systemen
mit der Methode der Discrete Event Simulation ist für große Stochastische Systeme zu
zeitintensiv. Besser sind hier Methoden, die auf dem Zustandsraum des Systems arbeiten.
Der Zustandraum, der auch als Erreichbarkeitsgraph bezeichnet wird, kann auch zur Bestimmung
von Eigenschaften des Discrete Event Systems herangezogen werden. Hierbei wird die
Numerik von Markovketten untersucht, sowie Methoden, die sogenannte Non-Markovian
Prozesse modellieren und simulieren können [1].
2.4.6 Optimierung numerischer Lagerstättenmodelle
Das ProINNO Projekt Optimierung numerischer Lagerstättenmodelle wurde erfolgreich abgeschlossen.
Das Softwaresystem MEPO wurde als Teilkomponenten erfolgreich in das PLA-
TON System integriert und stellt in dem PLATON System die Funktionalität der Optimierung
dar. Das vom Industriepartner entwickelte Algorithmenmanagement (AM) wurde vollständig
und erfolgreich den Prototypen integriert.
Literatur
[1] R. German. Performance Analysis of Communication Systems. Springer-Verlag, Berlin,
Heidelberg, New York, London, Paris, Tokyo, Hong Kong, 2002.
[2] P.J. Haas. Stochastic Petri Nets — Modeling, Stability, Simulation. John Wiley & Sons,
New York, London, Sydney, 2000.
[3] David M. Nicol and Subhas Roy. Parallel Simulation of Timed Petri-Nets. In 1991 Winter
Simulation Conference Proceedings, pages 574 – 583. Society for Computer Simulation,
1992.
[4] C.A. Petri. Kommunikation mit Automaten. PhD thesis, Bonn, 1962.

LITERATUR
2.5 Modelling of Flood Planes with Stochastic Partial Differential
Equations
Ansprechpartner: Dishi Liu
EMail: d.liu@tu-bs.de
Telefon: 0531/391-3011
In the past year 2004 I have been learning the underlying theoretical knowledge for the research,
and this endeavor successfully set me up for the novel application of the Stochastic
Galerkin method and further development of the StoFEL implied by the research project.
This knowledge-learning endeavor mainly includes taking lectures on related subjects given
by both the German and Italian collaborative institutes of the Graduate College of Risk Management,
and study on related literatures under the guide and supervision of Prof. Matthies.
By taking the lectures on ODEs and PDEs given by Institute of Scientific Computing of TU
Braunschweig in the winter semester of 2003 and summer semester of 2004, I got deeper
understanding of numerical methods on solving ordinary and partial differential equations,
especially Finite Difference Methods and Finite Element Methods.The lecture terms organized
by the Graduate College took place in TU Braunschweig and University of Florence
provided me a broad view of concepts and applications of risk management on many disciplines,
which will surely facilitate later researches.
The academic literature study, guided and supervised by Prof. Matthies, mainly follows three
threads. The first is on Functional Analysis, which is a mathematical equipment needed for
a systematical understanding of the numerical solutions of differential equations, e.g. Finite
Element methods. The second thread goes into probability theory, by establishing the concept
of Gaussian Hilbert space, it helps to develop an understanding of spectral representations of
stochastic process, e.g. Wiener polynomial chaos expansions and Karhunen-Loeve expansions.This
later converges with the first thread at the knowledge about the Stochastic Galerkin
method, a novel numerical solution of Stochastic PDEs, which would be the major mathematic
tool and start point of further development in my research project.
The third thread starts from Fluid Mechanics to open channel Hydraulics, together with the
study on numerical methods for PDEs, this comes to a knowledge of the numerical solutions
of the deterministic Shallow Water Equations that are widely used for the simulation of flood
plane propagation, also a flatform on which I would built a stochastic version.
The knowledge absorbed in the learning processes stated above made me theoretically well
equipped for the research, aiming at a novel application of the Stochastic Galerkin Method to
the numerical modeling of flood planes, and a further development of the StoFEL, a software
package facilitates applications of stochastic Galerkin methods,from stationary to instationary,
i.e. time-dependent, schemes.
However, there are some issues on which I should have done better in the last year. These
includes the study on the stochastic properties of Hydraulic events; the computational implementation
of the StoFEL; and the learning of German language. These are due to limited time
available and inexperience in the time allocating for a study on a wide range of knowledge. I
believe these would be done better in the forthcoming years.

LITERATUR
2.6 Die Component Template Library CTL, eine Plattform zur Erstellung
verteilter Anwendungen
2.6.1 Einleitung
Ansprechpartner: Rainer Niekamp
EMail: r.niekamp@tu-bs.de
Telefon: 0531/391-3010
Im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens werden zunehmend gekoppelte Systeme simuliert.
Als Beispiele seien hier nur Fluid-Struktur Wechselwirkung, Multi-Physics- und
Mehrskalen-Systeme genannt. In vielen Fällen existieren für die Teilsysteme bereits gute
problem-spezifische Simulationprogramme, in deren Entwicklung viel Zeit und Wissen eingeflossen
sind, und die daher auch für die gekoppelte Berechung eingesetzt werden sollten.
In anderen Fällen möchte man beispielsweise bestehende Datenbank-Programme, optimierte
parallele Gleichungslöser oder eine Visualisierung in einer Gesamtapplikation nutzen.
Bei den im wissenschaftlichen Rechnen überwiegend verwendeten Compiler-Sprachen (Fortran,
C, C++) finden bisher vorwiegend folgende zwei Techniken Verwendung.
1. Zusammen-Linken aller Bibliotheken zu einem ausführbaren Programm,
2. separate Programme, die explizit und synchron Daten austauschen.
Das Zusammenbinden unabhängig entstandener Bibliotheken führt oft zu schwer aufzulösenden
Namenskonfikten oder zu Problemen wie konkurrierende Signalbehandlung oder unverträgliches
Speichermanagment. Desweiteren wird in diesem Fall eine verteilte Berechnung
nicht unterstützt.
Die zweite Vorgehensweise erzwingt für jede neue Kopplungskonstellation das Einfügen von
Kommunikationsaufrufen direkt in den jeweiligen Programmtext, was in der Regel Fachkenntnis
von allen beteiligten Codes voraussetzt.
Die Komponententechnik liefert hier eine weitere flexiblere Möglichkeit, Programmbibliotheken
in einer Gesamtapplikation zusammenzuführen. Hier wird zunächst die Funktionalität
einer bestehenden oder zu entwickelnden Bibliothek in einem abstrakten Interface beschrieben.
Die Bibliothek dient nun als eine Implementierung des Interface und bildet mit diesem
zusammen eine Software-Komponente. Eine Applikation muss nun lediglich das Interface
kennen, um die darin beschrieben Klassen und Funktionen instantieren und aufrufen zu können.
Die parallele Abarbeitung von Funktionsaufrufen wird ausdrücklich unterstützt.
Mit Corba und Java-RMI sind Implementierungen der Komponententechnologie verfügbar,
die aber aufgrund ihrer Komplexität und ihrer Laufzeitgeschwindigkeit nur bedingt im Bereich
des wissenschaftlichen Rechnens einsetzbar sind.
2.6.2 Die Component Template Library CTL
Die CTL ist eine Implementierung der Komponententechnologie in Form einer C++
Template-Bibliothek. Der C-Präprozessor und Template-Instantierung werden genutzt, um
aus einer Interface-Beschreibung die notwendigen Funktionen und Klassen zu generieren, so
dass außer einem C++ Compiler keine weiteren Werkzeuge und nur Statndardbibliotheken
wie libdl, libpthread und gegebenenfalls mpi benötigt werden.

LITERATUR
In einem CTL-Interface können C++ Klassen und Template-Klassen mit Konstruktoren, statischen
und nicht statischen Methoden sowie globale Funktionen und Template-Funktionen definiert
werden. Argumente und Rückgabewerte können beliebige Datentypen haben. Konstante
und nicht konstante Methoden sowie call by reference und call by value werden unterschieden.
Auch werden Funktionen- und Operatoren-Überladung sowie Ausnahme-Behandlung
unterstützt.
Fortran und C-Programme können CTL-Komponenten nutzen und in solche konvertiert werden.
Die Ankopplung von Java Programmen ist in Arbeit.
Bei der Erstellung einer CTL-Komponente können selektiv Interface-Klassen und deren Kontruktoren
und Methden sowie die Interface-Funktionen mit den entsprechenden implementierenden
Klassen und Funktionen verbunden werden.
Auf der aufrufenden Seite wird die anzusprechende Komponente entweder expilizit angegeben
oder mittels eines Registrierungsmechanismus automatisch ermittelt.
Die strikte Trennung zwischen aufrufendem Programm, Interface und Implementierung ermöglich
es, das Komponenten auf unterschiedliche Weisen aneinander gebunden werden
können. Die Kommunikation zwischen CTL-Komponenten kann wahlweise unter Verwendung
von PVM, MPI oder unter direkter Socketkommunikation erfolgen. Desweiteren kann
eine CTL-Komponente zur Laufzeit dynamisch in den Adressraum eines Prozesses geladen
und entweder im aufrufenden Prozess oder in einem neuen Thread ausgeführt werden.
2.6.3 Anwendungsbeispiel Mikro-Makro-Kopplung
Am LMT der ENS Cachan in Frankreich wurde von Damijan Markovič im Rahmen der
Finite-Elemente-Methode eine Mikro-Makro-Kopplung formuliert, bei der in jedem finiten
Element eine Diskretisierung einer Mikro-Struktur mittels Lagrange-Faktoren angekoppelt
wird. Das resultierende Gesamtgleichungssystem wird auf der Makro-Skala gelöst.
Feap
Feap Feap Feap
Feap
Zur Realisierung dieser verteilten gekoppelten Simulation wurde zunächst das Finite-
Element-Analysis-Programm Feap in eine CTL-Komponente konvertiert. Nun wurde
jedem Element der Makro-Skala eine Feap-Instanze mit der jeweiligen Beschreibung der
Mikro-Diskretisierung zugeordnet. Der dort am Institut zu Verfügung stehende Rechner-Pool
ermöglichte Berechnungen mit bis zu 200 Mikro Feap Instancen.
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LITERATUR
2.7 Molekulardynamische Simulationen von komplexen, wässrigen Polymernetzwerken
2.7.1 Einführung
Ansprechpartner: Christian Oldiges
EMail: ch.oldiges@tu-bs.de
Telefon: 0531/391-3004
Die Eigenschaften von biologischen Systemen und die zugrunde liegenden Prozesse werden
entscheidend geprägt durch die Anwesenheit einer wässrigen Umgebung. Auf der molekularen
Ebene werden biologischen Materialien überwiegend aus polymeren Netzwerken gebildet.
Augrund der Wechselwirkung mit der Wasserumgebung in den Übergangsbereichen
zwischen Polymernetz und Wasserumgebung, aber auch durch die für Wasser typischen langreichweitige
Wechselwirkungen, entstehen in Abhängigkeit der thermodynamischen Bedingungen,
unterschiedliche heterogene Strukturen. Von besonderem Interesse sind daher quantitative
Informationen über die mikroheterogene Wasserstruktur in anisotropen, komplexen
Flüßigkeitsgemischen, die experimentel nur sehr schwer zugänglich sind.
2.7.2 MD-Simulationen zu vernetzten Polymerstrukturen in polarer Umgebung
Im Rahmen von Molekulardynamischen (MD)-Simulationen war es möglich, quantitative
Informationen der Wasserstruktur für das Polymernetzwerk Poly-N-isopropylacrylamid zu
gewinnen. Die Simulation der homogenen Struktur von reinem, molekularem Wasser diente
dabei als Referenzsystem. Durch zusätliche Anwesenheit eines quervernetzten Polymernetzwerkes,
mit polaren Seitengruppen und polaren Monomereinheiten zur Quervernetzung, enstehen
lokale Wasserstrukturen, die in ihrer molekularen Dichte und der Beweglichkeit einzelnener
Wassermoleküle grosse Unterschiede aufweisen. Die lokale Struktur und Dynamik
des Wassers ist gekoppelt mit lokalen Transporteigenschaften von Ionen und bestimmt zum
grossen Teil die Variationen in der Beweglichkeit von polaren, sterischen Molekülen wie z.b.
Acetonitril. Die Diversität der flüssigen Wasserstruktur in Anwesenheit eines quervernetzten
Poly-N-isopropylacrylamid wird im wesentlichen hervorgerufen durch die Eigenschaften
der lokalen funktionalen Gruppen des Polymers, was aus den durchgeführten Simulationen
hervorgeht. Bei der Analyse versagen radial gemittelte Paarverteilungsfunktionen, die
zur Charackterisierung von isotropen, mikrohomogenen Flüßigkeitsstrukturen dienen und als
ensemble-gemittelte Strukturfaktoren aus gegenwärtigen Streuexperimenten extrahiert werden.
Zur quantitativen Charakterisierung der mikroheterogenen Wasserstruktur wurden ortsund
winkelabhängige Paarkorrelationsfunktionen eingesetzt. Hiermit konnte ein detailiertes
Bild der Wasserverteilung um die funktionalen Gruppen des Polymernetzwerkes bestimmt
werden. Darüber hinaus konnten aus den Simulationen ortsabhängige Mobilitätsdaten für
Probemoleküle extrahiert werden, womit eine Charakterisierung der Übergangsschicht zwischen
Polymer und wasserreichen Gebieten gelang.

LITERATUR
Abbildung 2: Simulations-Snap-Shot nach 700 ps einer atomar-detaillierten Polymer-Netz
Struktur, umgeben von Wasser und polaren Acetonitril-Molekülen

LITERATUR
2.8 Projekt: Simulation of Reactive Sputtering in Real in-line Processing
Chambers
2.8.1 Einführung
Ansprechpartner: Christian Oldiges
EMail: ch.oldiges@tu-bs.de
Telefon: 0531/391-3004
Das gezielte Abscheiden von Material aus einer Dampfphase wird erreicht mit der sogenannten
PVD-Methode (physical vapor depostion). Sie ist eine vielfältige Synthese-Methode
zur Herstellung von Dünnschicht-Materialien, wobei die Bildung der Materialstruktur auf
der atomaren- bzw. nanometer Skala kontrolliert wird durch Überwachung der makroskopischen
Prozessbedingungen. Das Erzeugen der Dampfphase des Materials in der PVD wird
erreicht durch Verdampfung, Sputtern, Laserablation oder Ionenbestrahlung. Im Gegensatz
zum Verdampfen, wobei Atome von einer Materialquelle entfernt werden durch thermische
Behandlung oder durch Elektronenbeschuß, werden beim Sputtern Atome ausgelöst durch
den Aufprall von energiereichen Edelgas-Ionen auf ein Material-Target. Die Dampf- bzw.
Gasphasenspezies, welche Kollisionen und Ionisationen unterliegen, kondersieren auf der
Oberfläche eines Subrastes mit nachfolgender Keimbildung und Wachstum zu einer Schicht.
Die physikalisch-chemischen Prozesse auf der atomaren Ebene bestimmen unter den vorgegebenen
makroskopischen Parametern der Sputteranlage die Qualität des Schichtproduktes.
Die wichtigsten auf mikroskopischer Ebene auftreten Prozesse sind: Transport der vom Target
abgelösten Ad-Spezies zur Oberfläche des Substrates, Adsorption der Ad-Spezies auf dem
Substrat, heterogene Oberflächenreaktionen katalysiert durch die Oberfläche des Substrats,
Diffusion der Ad-Spezies auf dem Substrat zu Wachtumsorten, Keimbildung und Wachstum
des Materials, Desorption und Transport der Ad-Spezies weg von der Oberfläche.
2.8.2 Identifizierung und Vorbereitung eines wissenschaftlichen Teilbereiches
Eine Einarbeitungs- und Orientierungsphase diente dazu, sich mit der Thematik vertraut zu
machen und einen Überblick über den Stand der Technik und die Physik der PVD Abscheidung
zu gewinnen durch Berarbeiten der Literatur. Hierzu gehören einerseits die experimentellen
Fragestellungen und deren Techniken, und zum anderen die gängigen theoretischen
Modelle, im wesentlichen die heuristischen Sputtermodelle zur Beschreibung von makroskopischen
Sputterraten und Parametern. Andere, fortgeschrittenere Teile des Projektes, beschäftigen
sich mit diesen makroskopischen Ratengleichungen und deren Anwendung und
Weiterentwicklung. Hierzu bestehen bereits vielfältige Vorarbeiten, was aus der älteren und
umfangreichen Literatur zu entnehmen ist. Gemeinsam haben diese Art von Modellen, das
die den Sputterprozess beschreibenden Parameter, nicht bzw. nur qualitativ in Verbindung gebracht
werden können mit konkreten Materialeigenschaften. Diese bestimmen ursächlich die
nanoskopische Sputterdynamik, die durch eine Mikrophysik und Mikrofluidik beschrieben
werden sollte, welche Wechselwirkungs-Modelle der beteiligten Spezies berücksichtigt. Erkenntnisse
auf dieser Ebenen können nicht von der DSMC-Simulationstechnik, die in einem
weiteren Teilprojekt angewandt wird, erhalten werden, da diese im eingeschränkten Rahmen
von verdünnten Gas-Bedingungen, die Kinetik von Superpartikeln (kinetisch-koherente Zusammenfassung
einer grossen Anzahl von elementaren Gasteilchen ohne Wechselwirkung)
modelliert. Diese stark vereinfachten Bedingungen sind nicht mehr gültig für die Kinetik und
Dynamik auf der Target- und Substratoberfläche und Umgebung.

LITERATUR
Abbildung 3: Multiskalen-Ansatz: MD-Part zur molekularen Dynamik und Struktur auf dem
Target, DSMC-Part zur Verteilung- von Reaktivgas und Ad-Spezies zwischen Target und
Substrat, KMC-Part zur Schichtprofilbildung auf dem Substrat
Die Erweiterung bzw. Berarbeitung von mikroskopischen und mesoskopischen Modellen der
komplexen Sputterdynamik wird künftig unumgänglich sein, stellt jedoch ein aufwendiges
Unterfangen dar. Es galt daher zu klären, in wieweit man auf Simulationsmodelle und Methoden
zurückgreifen kann, die Informationen über die Sputterprozesse auf diesen Skalen
liefern.
Um die genannten Projektthemen abzurunden zeichnete es sich bei der Einarbeitung ab,
daß ein Verständnis der beteiligten Vorgänge beim Sputtern auf mikroskopischer Ebene
die bereits vorliegenden quantitativen Ergebnisse erklären bzw. ergänzen kann. Die DSMC-
Simulationen liefern im wesentlichen, unter Annahme von Stoß-Wirkungsquerschnitten zwischen
den Gasphasenspezies und einfachen Interaktionsbedingungen an den Begrenzungen,
die in ein gaskinetisches Simulations-Modell für verdünnte Gase einfliessen, thermodynamische
Resultate über die Gasphase in der Sputteranlage in lokalen Bereichen zwischen
Target und Substrat. Molekular-kinetische und dynamische Vörgange auf dem Target, die
die Material-Abscheidung in die Gasphase ursächlich bestimmen und damit auch potenzielle
Eingangsgrössen einer DSMC-Simulation, können nicht aus der DSMC verstanden werden.
Das gleiche gilt auch für die Substrat-Seite, wo das Wachstum der Schicht von den
Verteilungen- bzw. partiellen Drücken der einzelenen Gasphasenspezies vor dem Substrat
abhängt. Diese können aus DSMC-Simulationen bestimmt werden und liefern somit thermodynamische
Eingangsgrössen für die molekulare- Kinetik bzw. Dynamik des Wachtums,
jedoch kein quantitatives Verständniss der letztgenannten Abläufe auf der entsprechenden
Skala.
Aus Sicht des Wissenschaftlichen Rechnens führen diese Betrachtungen simulationstechnisch
auf einen sogenannten multiskalen Ansatz (siehe Abbildung 3), der darin bestehen
könnte, das eine molekulardynamische Simulation für die Target-Seite bestimmte Eingangsgrössen
für die DSMC liefert, beispielsweise die lokale Verteilung der kinetischen Energie
der in die Gasphase eintretenden Sputterteilchen. Auf der Substrat-Seite würde eine sogenannte
Kinetische Monte Carlo Simulation (KMC), die für sich genommen zur Simulation
des Wachstums von Materialschichten dienen kann, thermodynamische Grössen aus der
DSMC als Anfangsbedingungen aufnehmen und auf dieser Basis ein Schichtprofil liefern.

LITERATUR
Hierzu käme eine DSMC-Dichteverteilung der Ad-Spezies in Frage, die in die Berechnung
der Depositions- und Absorpstionswahrscheinlichkeiten der KMC-Simulation einfliessen.
Für den vorliegenden, projektbezogenen Anwendungszusammenhang müssen diese physikalischen
Skalen-Interfaces zwischen den Simulationstufen erarbeitet werden, ggf. auf der
Basis brauchbarer Vorarbeiten in anderen Anwendungen.
Für die MD-Simulationen kommen die EAM-Potentiale für Metalle und Legierungen in
Frage. Für Metalloxide und deren Oberflächen existieren erst seit kurzem neue MD-
Methoden, die die wichtigen polaren und kovalenten Eigenschaften von Metalloxiden durch
Ladungstransfer-Modelle berücksichten. Da diese Methoden einen vielversprechenden Ansatz
für die Simualtion der Veräderungen der Materialzusammensetzung am Target während
des Sputterns bieten, diese Änderungen haben offensichtlich einen rückwirkenden Einfluss
auf Sputterparameter, wurde hierzu ein Bericht erarbeitet und verfasst. Im weiteren Verlauf
des Projektes kann auf dieser theoretischen Arbeitsbasis eine Entwicklungsumgebung angelegt
werden zur Simulation von Metalllegierungen und Metalloxiden, deren Oberflächen
und heterogene Schichtsysteme aus Metall und Metalloxid bestehen. Offensichtlich ist die
lokale Bindungsenergie des Targetmaterails eine wichtige Grösse, die den Sputteryield und
andere makroskopische Anlagenparameter beeinflußt. Der Sputtervorgang führt zu einer Dynamik
der Zusammensetzung des Targets. Es entstehen wechselnde Anteile von Metall und
Metalloxiden in Oberflächenbereichen und vermutlich auch in tieferen Schichten. Ein Ziel
der MD-Simulationen wird es sein, die lokalen Oberflächen- und Bindungsenergien aus den
atomaren Trajektorien zu extrahieren.
Weiterhin ist geplant, für die Substrat-Seite die theoretischen und algorithmischen Grundlagen
die KMC-Simulation zu erarbeiten, welche die wesentlichen kinetischen Vorgänge von
Absorbtion, Desorption und Diffusion in zwei Dimensionen modelliert.

LITERATUR
2.9 Computational Multi-Physics for Simulation of Offshore Wind Turbines
2.9.1 Introduction
Ansprechpartner: Tarin Srisupattarawanit
EMail: s.tarin@tu-bs.de
Telefon: 0531/391-3008
Several offshore wind turbine projects are presently being planned and under construction.
The turbines are subjected to the offshore environment, wind and wave loading are simultaneously
and interacting with the turbines. Here we consider the problem as a coupled system,
it consists of the structure of the turbine, the aerodynamics of the wind, the hydrodynamics
of the wave, foundation and surrounding soil. The models have been developed initially separately,
and are coupled computationally. The coupled multi-physics model consist of:
• the aerodynamics of the wind, the stochastic wind characteristics are prescribed with
an instationary dynamical stall model for aeroelastic blade loading,
• the hydrodynamics of the wave is modelled as a potential flow problem with a coupled
stochastic wave field. The computation in this part is based on the boundary element
method (BEM),
• the structure of the turbine, which is described by a nonlinear finite element method
(FEM)
• the soil is modelled in two parts— the near-field soil close to the structure which is
discretised by FEM, and the far-field soil far from the structure, and computed with the
scaled boundary finite element method(SBFEM).
As the entire model is coupled in time, the simulation deals with a large coupled system. A
suitable coupling of all the software components is developed.
2.9.2 Structural Dynamics of the Wind Turbine
The structure of the wind turbine consist of two substructure systems, one is the rotor system
and another is the tower system. The rotor system represents the three rotor blades including
the nacelle, the tower system includes the tower and foundation. The dynamical behaviour of
this structural system is investigated under the offshore environment, the large displacement
of structures can be observed especially on the rotor blade elements, which are very flexible.
So the structures are modelled as geometrically nonlinear beam and discretised by the finite
element method(FEM). The coupled computation in this part are based on a monolithical
algorithm.
2.9.3 Aerodynamics of the Wind Turbine
In order to calculate instationary aerodynamics load, a blade-element theory is used. The
wind turbine blades are devided into the number of segment, is so-called blade elements. It is
assumed that the fluid particles of the air have no interaction in the radial direction, so that 2dimensional
flow conditions may be assumed at each section. The induced velocities at each
radial section may then be computed by equilibrium of torque and thrust. This computation

LITERATUR
is then extended to include to local elastic displacement and twist and resulting velocities of
the blade section.
2.9.4 Hydrodynamics of the Ocean Wave
Typical formulations of ocean waves are based on potential theory, which has the assumptions
of incompressible flow, inviscid fluid, neglected surface tension, and irrotational fluid flow.
These are usually well satisfied for the application in mind.
Considering a three-dimensional fluid domain Ω f with changing free and other bounding surfaces
in time, there is a velocity potential Φ, such that the velocity field is v(r,t) = ∇Φ(r,t)
at time t and position r in Ω f , where ∇ is the spatial gradient. As is well known, the potential
satisfies at each instant in time Laplace’s equation in Ω f :
ΔΦ := ∇ 2 Φ = 0 (1)
This equation is a spatial partial differential equation, which acts as a constraint for the time
evolution of the potential—and hence also fluid velocity. The evolution dynamics is given
through the boundary conditions. If the free surface is given by F (r,t) so, the kinematic
surface boundary condition, which represents no flow through the surface, can be written as
the vanishing of the total or material time derivative:
DtF = ∂tF + v · ∇F = ∂tF + ∇Φ · ∇F = ∂tF − ∂nΦ|∇F| = 0, (2)
where DtF = DF/Dt is the total time derivative and ∂tF = ∂F/∂t denotes the partial time
derivative of the variable F.
Free surface boundary conditions:
At particular boundaries sometimes the expressions are handled easier through the introduction
of coordinates. At the free surface, one usually introduces coordinates such that the
z-direction points upwards, in the opposite direction of the gravitational force. If the vertical
elevation of the actual surface from the undisturbed horizontal surface, the x,y-plane z ≡ 0 is
denoted by η, the equation for the surface becomes explicit:
F(r,t) ≡ F(x,y,z,t) ≡ η(x,y,t) − z = 0. (3)
With this, Eq. (2) turns into the kinematic free surface boundary condition (KFSBC)
∂tη = ∂nΦ 1 + |∇hη| 2 = ∂zΦ − ∇hη · ∇hΦ, (4)
where ∇h is the gradient in the horizontal x,y-plane, and η is assumed to be at least locally
single-valued.
As the movement of the surface is not known, an additional equation is needed. The dynamic
free surface boundary condition (DFSBC) is given by Bernoulli’s equation:
∂tΦ = −gη − 1
2 |∇Φ|2 + pa
, (5)
ρ
where g is the gravitational acceleration, ρ the fluid density, and pa the constant atmospheric
pressure. The Eqs. (4) and (5) are a system of partial differential equations (PDEs) on the
moving surface for the time evolution of η and Φ, to be coupled with the constraint Eq. (1).
Fluid-structure interface boundary conditions:
Similar equations have to hold on the interface with the structure. The only difference is

LITERATUR
that the fluid surface normal velocity has to be equal with the corresponding component of
the structural velocity, and the normal stress component of the structure has to be added to
the ambient pressure. In order to allow random ocean waves as input, and to avoid spurious
reflections, the fluid domain is devided into at least two subdomains. One has the fully nonlinear
surface evolution, the other only a linearised version of it, but absorbing boundary
conditions.
2.9.5 Dynamics of Foundation and Surrounding Soil
Finite Element Formulations
The equation of motion in the time domain, if we divide the domain in a near-field and
a far-field part and introduce an time-dependent interaction force vector rb(t) on the nearfield/far-field
interface, which represents the influence of the infinite domain, can be written
in the matrix form (for simplicity only the linear case is shown):
Kss Ksb
Kbs Kbb
us(t)
ub(t)
+
Mss Msb
Mbs Mbb
üs(t)
üb(t)
=
ps(t)
pb(t) − rb(t)
where the mass matrix M, the stiffness matrix K, and the node value vectors of the displacements
u and accelerations ü, respectively, are subdivided corresponding to the location of the
nodes, i.e., the subscript b denotes the nodes on the soil-structure interface (boundary) and
the subscript s the remaining nodes of the structure. On the right hand side of Eq. (6), p(t) is
the vector of external forces.
When the interaction force vector rb(t) is determined (e.g., by the SBFEM), the dynamic
response of the structure can be obtained from Eq. (6) by using direct integration schemes,
such as the Hilber-Hughes-Taylor (HHT-α) implicit time integration scheme. The calculation
of the interaction force vector on the near-field/far-field interface rb(t) for long simulation
periods is computer-time consuming. A simple approximation algorithm is elaborated which
leads to a reduction of computational effort without loss of accuracy. The reduction can be as
high as 81%.
Coupling computation
For the coupled algorithms, here only the general flow of information is given. The subsystems
are separate programs, so-called components, coupled via the Component Template
Library (CTL) which is used as the middle-ware in order to communicate with all the different
software components.
The coupled algorithm is described in the following simple way,
• At the current time step, the fluid quantities are computed with a predictor-corrector
Adams type multistep (PC)-algorithm, termed “predicted” values. This involves two
solutions of Laplace’s equation for each of the fluid domains.
• Now the hydrodynamic forces can be computed at the fluid-structure interface, and
they are passed to the structure at the current time (Neumann data).
• The structure system is integrated with these forces. The computed displacements
change the fluid domain, the structural velocities are Dirichlet data for the fluid domains
when passed back to the fluid.
The iteration then goes back to the first step. This describes the fluid-structure coupling. A
similar coupling exists between structure and soil.
(6)

Abbildung 4: Visualisation of an offshore wind turbine with random waves
LITERATUR
• The structure passes displacements (Dirichlet data) to the soil through the soil-structure
interface. The dynamics of soil are solved with the HHT-α method, and forces (Neumann
data) are returned to the structure.
• The structure gets the corresponding forces from the coupling interface from soil and
fluid. A new Newmark trial-step can be computed.
This again is iterated. Both iteration loops continue in parallel until the residuum is sufficiently
small.
Software architecture
The components of this coupled systems are implemented in different ways.
• The structural part as a nonlinear large displacement FE-model and the aerodynamic
part with the stochastic wind characteristics is implemented in MatLab (with embedded
C-functions).
• The hydrodynamic part as potential flow with stochastic wave field is solved by the fast
multipole-code FastLap, (in Fortran) and communicated with the numerical wave tank
NWT in Matlab (also with embedded C-functions).
• The dynamic soil system as FE-model in the near-field and scaled boundary FE-model
(SB-FEM) in the far-field is computed by the codes Felt, (in C) and Similar, (in Fortran).
For the realisation of this coupled simulation, we have chosen the concept of softwarecomponents.
Here a component is a piece of software which consists of a well defined interface
and an implementation. Interface and implementation are connected through a communication
channel. In this way the usage of a component is independent of its location.
The middle-ware used to implement the component technology is the Component Template
Library (CTL) based on C++ generic template programing. Similar to CORBA it can be used
to realise distributed component-based software systems. This library serves as an easy-touse
programming environment for distributed applications in an abstract manner, but its main

LITERATUR
focus is to transform existing C/C++ or FORTRAN libraries to remotely accessible software
components. As underlying communication protocols MPI, PVM, or directly sockets, as well
as dynamic linkage and threading are supported.
In this coupling the structural and the aerodynamic part are directly connected by a MatLab
program, the hydrodynamic solver component is dynamically linked to the MatLab implementation
whereas the soil-system is used as a remote component.
2.9.6 Conclusion and Outlook
The computational coupled multi-physics model have been developed for the simulation of
and offshore wind turbine (as shown in Fig. (4)). The random wind and wave fields are included
in the simulation. The capability for such a coupled computation is important in order
to facilitate the fatigue design of offshore wind turbines, which are now under design and
construction in several European countries.

2.10 Simulation von HF-Plasmen
Ansprechpartner: Dipl. Phys. Elmar Zander
EMail: e.zander@tu-bs.de
Telefon: 0531/391-3011
LITERATUR
Gasentladungen spielen in vielen technischen Anwendungen eine große Rolle. Für die Auslegung
von Spannungsquellen, Elektrodengeometrien sowie Wahl der Gasmischungen ist besonders
die Untersuchung des Durchbruchs von Bedeutung. Physikalisch wichtig ist hier
das Phänomen der Streamerausbreitung. Die Entladung schreitet fort in filamentären Leitungskanälen,
die sich dahinter zu einem sogenannten Leader-Channel vereinigen. Erst der
Leader-Channel erreicht die notwendige Elektronendichte und somit Leitfähigkeit, um eine
ausreichende Leistungsausbeute für industrielle Anwendungen zu gewährleisten.
Bei den ersten Rechnungen stand die Simulation des Streamerphänomens im Vordergrund,
da alle weiteren Phänomene darauf aufbauen. Zu diesem Zweck wurde ein kleines
Teilvolumen aus dem gesamten Gasraum herausgenommen und die Streamerentwicklung
darin simuliert. Das Modell ist ein stark vereinfachtes Streamermodell, das in der Literatur
vielfach Anwendung gefunden hat [2, 3]. Es beruht auf einer hydrodynamischen Näherung in
Drift-Diffusions-Approximation mit Local-Field-Approximation und Darstellung des elektrischen
Feldes über die Poisson-Gleichung, d.h. elektrostatische Näherung.
ΔΦ = ρ/ε0 = ∑ α
Zαnα/ε0 E = −∇Φ, (7)
∂nα
∂t + ∇ · (uαnα − Dα∇nα) = Gα({n β},{u β}), (8)
Hierbei bedeutet Φ das elektrische Potential, ρ die elektrische Ladungsdichte, E die elektrische
Feldstärke, Zα die Ladungszahl der Spezies α (-1 für Elektronen und einfach negative
geladene Ionen, +1 für einfach, positiv geladenen Ionen), nα die Teilchenzahldichte der Spezies
α,uα die Driftgeschwindigkeit, Dα die Diffusionskonstante und Gα ein Produktionsterm.
Die Gleichungen wurden mit einem Finite Elemente Code gerechnet, der auf der Deal.II
Bibliothek von Banghert und Kanschat beruht [1], die die Rechung adaptiver Finite Elemente
Probleme erheblich vereinfacht.
Abbildung 5: Evolution of the electron density ne after t = 10ns, 20ns and 30ns (left). The
refined grid after t = 30ns (right).
Wie man sieht konnte das Streamerverhalten bereits gut dargestellt werden. So ist beispielsweise
das Aufsteilen der Streamerfront gut zu erkennen. Es muss noch das Auftreten

LITERATUR
von Instabilitäten vermieden werden und gewisse Parameter wie Geschwindigkeit und Elektronendichten
müssen mit experimentellen Daten verglichen und validiert werden.
Sobald die bisherigen Rechnungen validiert sind können auch die folgenden darauf aufbauenden
Phasen der Gasentladung modelliert werden.
Literatur
[1] W. Bangerth and G. Kanschat. deal.ii homepage. http://www.dealii.org/.
[2] J.-P. Boeuf. Numerical model of rf glow discharges. Phys. Rev. A, 36(6):2782–2792,
September 1987. Begründung für die Validität der Local-Field-Approximation.
[3] A. A. Kulikovsky. Two-dimensional simulation of the positive streamer in n2 between
parallel-plate electrodes. J. Phys. D, 28(12):2483–2493, December 1995.

3 Veröffentlichungen und Vorträge
3.1 Zeitschriftenbeiträge und Proceedings
3 VERÖFFENTLICHUNGEN UND VORTRÄGE
Marcus Meyer and Hermann G. Matthies, State-space representation of instationary twodimensional
airfoil aerodynamics, J. Wind Engrng. and Ind. Aerodynamics 92 (2004)
263-274.
Thomas-P. Fries and Hermann G. Matthies, Meshfree Petrov-Galerkin methods for the incompressible
Navier-Stokes equations, in: M. Griebel and M. A. Schweitzer (eds.),
Meshfree Methods for Partial Differential Equations, Vol. 2, Springer-Verlag, Berlin,
2004.
Hermann G. Matthies, Computational aspects of probability in non-linear mechanics, in: A.
Ibrahimbegović and B. Brank (eds.), Multi-physics and multi-scale computer models
in non-linear analysis and optimal design of engineering structures under extreme
conditions, NATO-ARW. Norodna i univerzitetna knjizica, Ljubljana, 2004.
http://arw-bled2004.scix.net/Files/acceptedpapers/stochmech.pdf
Damijan Markovič and Adnan Ibrahimbegović and Rainer Niekamp and Hermann G.
Matthies, A multi-scale finite element model for inelastic behaviour of heterogeneous
structures and its parallel computing implementation, in: A. Ibrahimbegović and B.
Brank (eds.), Multi-physics and multi-scale computer models in non-linear analysis
and optimal design of engineering structures under extreme conditions, NATO-ARW.
Norodna i univerzitetna knjizica, Ljubljana, 2004.
http://arw-bled2004.scix.net/Files/acceptedpapers/Accepted/Markovi
Andreas Keese and Hermann G. Matthies, Parallel Computation of Stochastic Groundwater
Flow, in: Dietrich Wolf, Gernot Münster and Manfred Kremer (eds.) NIC Symposium,
17-18 February 2004, Forschungszentrum Jülich, NIC Series Vol. 20. ISBN 3-00-
012372-5. also as: Informatik-Bericht 2003-09. Technische Universität Braunschweig,
Brunswick, 2003.
http://opus.tu-bs.de/opus/volltexte/2003/505/
Thomas-P. Fries and Hermann G. Matthies, Coupling Meshfree Methods and FEM for the
Solution of the Incompressible Navier-Stokes Equations, Proc. Appl. Math. and Mech.
(PAMM) 4 (2004) 700-701.
Oliver Kayser-Herold and Hermann G. Matthies, First Order LSFEM for Fluid-Structure
Problems, Proc. Appl. Math. and Mech. (PAMM) 4 (2004) 440-441.
Elmar Zander and Jörg R. Weimar and Hermann G. Matthies, Simulation of High-Frequency
Atmospheric Gas Discharges, Proc. Appl. Math. and Mech. (PAMM) 4 (2004) 428-
429.
3.2 Berichte
Thomas-Peter Fries, Hermann G. Matthies, A Review of Petrov-Galerkin Stabilization Approaches
and an Extension to Meshfree Methods, Informatikbericht Nr. 2004-01,
http://opus.tu-bs.de/opus/volltexte/2004/549/.

3 VERÖFFENTLICHUNGEN UND VORTRÄGE
3.3 Vorträge
• Thomas-Peter Fries, Hermann G. Matthies, Coupling Meshfree Methods and FEM for
the Solution of the Incompressible Navier-Stokes Equations, GAMM Jahresversammlung
in Dresden, 21.–27. März 2004.
• Oliver Kayser-Herold, Hermann G. Matthies, First Order LSFEM for Fluid-Structure
Problems, GAMM Jahreshauptversammlung in Dresden, 21.–27. März 2004.
• Rainer Niekamp, Hermann G. Matthies, CTL: a C++ Communication Template Library,
GAMM Jahreshauptversammlung in Dresden, 21.–27. März 2004.
• Elmar Zander, Jörg R. Weimar, Hermann G. Matthies, Simulation of High-Frequency
Atmospheric Gas Discharges, GAMM Jahreshauptversammlung in Dresden, 21.–27.
März 2004.
• Hermann G. Matthies, Galerkin Verfahren für stochastische elliptische partielle Differentialgleichungen,
Freie Unversität Berlin, 23. April 2004.
• Hermann G. Matthies, Computational aspects of probability in non-linear mechanics,
NATO-ARW „Multi-physics and Multi-scale Computer Models in Non-linear Analysis
and Optimal Design of Engineering Structures under Extreme Conditions“, Bled,
Slowenien, 13.–17. Juni 2004.
• Damijan Markovič, Rainer Niekamp, Adnan Ibrahimbegović, Hermann G. Matthies,
A multi-scale finite element model for inelastic behaviour of heterogeneous structures
and its parallel computing implementation, NATO-ARW „Multi-physics and Multiscale
Computer Models in Non-linear Analysis and Optimal Design of Engineering
Structures under Extreme Conditions“, Bled, Slowenien, 13.–17. Juni 2004.
• Thomas-Peter Fries, Hermann G. Matthies, Coupled Meshfree/Meshbased Methods for
Fluid Dynamics: An Alternative to the Chimera Grid Method, XXXII International
Summer School - Conference „Advanced Problems in Mechanics“ (APM) in St. Petersburg,
23. Juni 02. Juli 2004.
• Hermann G. Matthies, Solver for coupled problems, 1st Japanese-German Workshop
on Computational Mechanics, Hannover 30.–31. Juli 2004.
• T. Srisupattarawanit, L. Lehmann, H. G. Matthies, Simulation of Offshore Wind Turbines
with a coupled Multi-Physics Model, World Congress on Computational Mechanics
(WCCM) VI in Peking, 05.–10. September 2004.
• Thomas-Peter Fries, Hermann G. Matthies, Stabilized and Coupled FEM/EFG Approximations
for Fluid Problems, World Congress on Computational Mechanics (WCCM)
VI in Peking, 05.–10. September 2004.
• T. Srisupattarawanit, L. Lehmann, C. Corte, H. G. Matthies, Influence of Nonlinear Soil
and Foundation on Behaviour of Offshore Wind Energy Conversion Systems, World
Congress on Computational Mechanics (WCCM) VI in Peking, 05.–10. September
2004.
• Hermann G. Matthies, A hierarchical parallel solver for stochastic finite element equations,
The Seventh International Conference on Computational Structures Technology,
Lissabon, Portugal, 07.–09. September 2004.

3 VERÖFFENTLICHUNGEN UND VORTRÄGE
• Hermann G. Matthies, Numerische Simulation von stochastischen elliptischen partiellen
Differentialgleichungen, 17th Chemnitz FEM Symposium 2004, Technische Universität
Chemnitz, SFB 393, 20.–22. September 2004.
• Hermann G. Matthies, Andreas Keese, Computational Aspects of Stochastic Mechanics,
École Normale Supérieure de Cachan, Paris, Frankreich, 21. Oktober 2004.
• Hermann G. Matthies, Advanced Methods for Uncertainty Quantification, IIASA
Workshop on Coping with Uncertainty, Laxenburg, Österreich, 13.–16. Dezember
2004.
3.4 Seminarbeiträge
• Thomas-Peter Fries, Kopplung der Finiten Elemente Methode mit netzfreien Verfahren,
gemeinsames Seminar der Institute Statik, Angewandte Mechanik und Wissenschaftliches
Rechnen, Oderbrück, 17.–19. Februar 2004.
• Daniel Fulger, Harte-Kugel-Metropolis-Monte-Carlo, gemeinsames Seminar der Institute
Statik, Angewandte Mechanik und Wissenschaftliches Rechnen, Oderbrück, 17.–
19. Februar 2004.
• Oliver Kayser-Herold, LSFEM für Fluid-Struktur Probleme, gemeinsames Seminar der
Institute Statik, Angewandte Mechanik und Wissenschaftliches Rechnen, Oderbrück,
17.–19. Februar 2004.
• Rainer Niekamp, The Communication Template Library CTL with Applications, gemeinsames
Seminar der Institute Statik, Angewandte Mechanik und Wissenschaftliches
Rechnen, Oderbrück, 17.–19. Februar 2004.
• Elmar Zander, Simulation von HF-Plasmen, gemeinsames Seminar der Institute Statik,
Angewandte Mechanik und Wissenschaftliches Rechnen, Oderbrück, 17.–19. Februar
2004.
• Oliver Kayser-Herold, Hermann G. Matthies, First Order LSFEM for Fluid-Structure
Problems, Workshop mit Doktorandenkolloquium des Graduiertenkollegs Wechselwirkung
von Struktur und Fluid der TU Braunschweig, Drübeck, 30. September–01. Oktober
2004.
• Tarin Srisuppatarawanit , Workshop mit Doktorandenkolloquium des Graduiertenkollegs
Wechselwirkung von Struktur und Fluid der TU Braunschweig, Drübeck, 30.
September–01. Oktober 2004.
3.5 Dissertationen
• Andreas Keese, Numerical Solution of Systems with Stochastic Uncertainties - A General
Purpose Framework for Stochastic Finite Elements
http://opus.tu-bs.de/opus/volltexte/2004/595

3 VERÖFFENTLICHUNGEN UND VORTRÄGE
3.6 Diplom-, Master- und Studienarbeiten
• Marcos Bockholt, Optimization Methods for Expensive Computer Simulations, Master-
Arbeit, Betreuer: Dr. Marcus Meyer (DaimlerChrysler AG).
• Frank Böhmer, Informationsverteilung in heterogenen Netzwerken, Diplomarbeit, Betreuer:
Dr. Rainer Niekamp, Kooperationspartner: Volkswagen AG.
• Jingyu Du, Concept, Specification and Prototype Implementation of a Framework for
a Web-Based Generic Steering Environment for Scientific Applications, Master-Arbeit,
Betreuer: Dipl.-Inform. Markus Krosche.
• Abul K.M. Fahimuddin, Analysis and Implementation of the Concepts for the Coupling
of Global Optimization Methods and Surrogate Modeling in the PLATON Framework,
Master-Arbeit, Betreuer: Dipl.-Inform. Markus Krosche, Kooperationspartner: Scandpower.
• Swandoyo Hartono, Simulation of a Lavalamp, Master-Arbeit, Betreuer: Dipl.-Inform.
Oliver Kayser-Herold.
• Theodora Konstantinidou, Numerical solution of stochastic ordinaryy differential equations
via polynomial chaos expansion, Master-Arbeit, Betreuer: Dipl.-Math. Andreas
Kesse.
• Sanyogita Lakhera, Implementation and application of structured algorithms within a
hybrid CFD code, Master-Arbeit, Betreuer: Dr. R. Heinrich (DLR).

4 Lehre im SS 2004 und WS 2004/2005
4.1 Sommersemester 2004
Institut für Wissenschaftliches Rechnen
Advanced Methods for ODEs and DAEs 2 + 1 H. G. Matthies
A. Keese
Numerical Methods for PDEs 2 + 1 H. G. Matthies
O. Kayser-Herold
General Continuum Physics 2 + 0 H. G. Matthies
Dr. Barthold
Numerical methods for Large 2 + 1 R. Niekamp
Nonlinear Systems
Simulation with Cellular Automata 2 + 0 J. Weimar
Parallel Computing I 3 + 1 J. Schüle
Management of Software Development 2 + 0 J. K. Axmann
Projects
Praktikum zum Wissenschaftlichen Rechnen 0 + 4 H. G. Matthies
M. Krosche
Softwaretechnologisches Praktikum 0 + 4 H. G. Matthies
Markus Krosche
Einführung in das Programmieren 0 + 4 H. G. Matthies
für Nichtinformatiker (Java) H. Quante (Rechenzentrum)
Informatik III für Elektrotechniker 0 + 4 H. G. Matthies
(Programmieren in C) R. Niekamp
4.2 Wintersemester 2004/2005
Introduction to Scientific Computing 2 + 1 H. G. Matthies
Elmar Zander
Introduction to PDEs and Numerical Methods 2 + 1 H. G. Matthies
D. Fulger, M. Krosche
Numerical Methods for Large 2 + 1 R. Niekamp
Nonlinear Systems
Parallel Computing II 3 + 1 J. Schüle
Seminar Wissenschaftliches Rechnen 0 + 2 H. G. Matthies
über gekoppelte Simulation M. Krosche und andere
Praktikum zum Wissenschaftlichen Rechnen 0 + 4 H. G. Matthies
M. Krosche
Einführung in das Programmieren 0 + 4 H. G. Matthies
für Nichtinformatiker (Java) H. Quante (Rechenzentrum)
Weiterführendes Programmieren 0 + 4 H. G. Matthies
(Programmieren in C) R. Niekamp

5 SONSTIGES
5 Sonstiges
5.1 Preise/Auszeichnungen
Herr B.Sc, M.Sc Abul K. M. Fahimuddin hat im Jahre 2004 einen „SIAM Student Travel
Award“ der Society for Industrial and Applied Mathematics gewonnen.
Herr Prof. Matthies wurde im Jahre 2004 zum „Fellow“ der International Association of
Computational Mechanics (IACM) gewählt.
5.2 Beteiligung am Studiengang CSE
Professor Matthies ist Sprecher des internationalen Master-Studiengangs Computational
Sciences in Engineering (CSE).
Der an der Technischen Universität Braunschweig zuerst angebotene und in Deutschland
inzwischen kopierte Studiengang CSE wurde gegründet, um dem ständig wachsenden Bedarf
der Industrie an qualifiertem Nachwuchs im Bereich Computersimulation gerecht zu werden.
Er gibt Studierenden die Möglichkeit, eine spezifische Ingenieur- bzw. Naturwissenschaft
zusammen mit dem Wissenschaftlichen Rechnen und der Informationsverarbeitung in einer
internationalen und interdisziplinären Umgebung zu studieren.
Die internationale und interdisziplinäre Ausrichtung, die durch die englische Sprache, einen
einsemestrigen Auslandsaufenthalt an einer Partneruniversität für deutsche Studierende sowie
die Kooperation unterschiedlicher Studiengänge gegeben ist, erweitert die beruflichen
Möglichkeiten der Absolventen entscheidend. Die Studienschwerpunkte liegen in den Bereichen
Mechanik, Angewandte Mathematik und Angewandte Informatik. Die Absolventen
können einen Masterabschluss parallel mit einem Diplom in den Ursprungs-Fachbereichen
erwerden.
Weitere Informationen zum Studiengang CSE findet man unter:
http://www.tu-bs.de/cse
5.3 Beteiligung am Graduiertenkolleg Fluid–Strukturwechselwirkung
Professor Matthies ist stellvertretender Sprecher des DFG-Graduiertenkollegs Wechselwirkung
von Struktur und Fluid sowie Mitglied des Mechanik-Zentrums an der TU Braunschweig.
Das Graduiertenkolleg Wechselwirkung von Struktur und Fluid wurde am 1. Oktober 1998 an
der Technischen Universität Braunschweig neu eingerichtet. Träger des Graduiertenkollegs
sind die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), das Land Niedersachsen und die beteiligten
Hochschullehrer der Technischen Universität Braunschweig.
Das Graduiertenkolleg bietet eine auf hohem internationalen Niveau liegende Doktorandenausbildung
mit dem Ziel an, Hochschulabsolventen innerhalb von drei Jahren zur Promotion
zu führen. Die Promotionsthemen sind in der Regel interdisziplinär ausgerichtet und umfassen
Umströmungen elastischer Tragflügel, Windkraftanlagen, Windeinwirkung auf schlanke
Tragwerke im Bauwesen, Wellenschlag auf Meeresbauwerke, flüssigkeitsgefüllte Zentrifugen,
Lärmemission und -absorption sowie Schalldämmung bei Bauwerken.
Weitere Informationen zum Graduiertenkolleg findet man unter:
http://www.tu-bs.de/grkwsf/

5.4 Beteiligung am Europäischen Graduiertenkolleg
Riskomanagement bei Natur- und Zivilisationsgefahren
für Bauwerke und Infrastrukturanlagen
5 SONSTIGES
Das Institut für Wissenschaftliches Rechnen war am Aufbau und ist in der Forschung des
Graduiertenkollegs „Riskomanagement bei Natur- und Zivilisationsgefahren für Bauwerke
und Infrastrukturanlagen“ beteiligt.
Dieses ist ein internationales Graduiertenkolleg. Die Partneruniversität ist die Universität Florenz.
Das Graduiertenkolleg bietet eine auf hohem internationalen Niveau liegende Doktorandenausbildung
an mit dem Ziel, Hochschulabsolventen innerhalb von drei Jahren zur Promotion
zu führen. Hierzu werden die Absolventen sowohl in Braunschweig als auch in Florenz an
Lehrveranstaltungen teilnehmen und Forschung betreiben.
Das Europäische Graduiertenkolleg wird schwerpunktmäßig von den Fachbereichen Bauingenieurwesen
der TU Braunschweig und dem Fachbereich Bauingenieur- und Umweltingenieurwesen
der Universität Florenz getragen.
Weitere Informationen zum Graduiertenkolleg findet man unter:
http://www.grk802.tu-braunschweig.de/
5.5 Arbeitsgruppe INOBS
Die Arbeitsgruppe INOBS (Initiative für Numerische Optimierung an der TU Braunschweig
ist ein Zusammenschluss von Mitarbeitern aus dem Fachbereich Informatik und Maschinenbau
und Teilnehmern aus der Industrie. Ziel der stattfindenden Treffen ist ein Erfahrungsaustausch
im Bereich der nichtlinearen Optimierung. Die Sitzungen werden jeweils mit Vorträgen
der Teilnehmer oder externer Fachleute, die zu besonderen Themen eingeladen werden,
eingeleitet. Durch das Zusammenbringen der unterschiedlichen Erfahrungshorizonte sollen
Synergieeffekte genutzt werden.
Weitere Informationen zur Arbeitsgruppe erhält man unter:
http://www.tu-bs.de/institute/WiR/heimann/OptimierungAG/
inobs.html.
5.6 Workshops und Weiterbildung
• Elmar Zander, Summer school on Mathematical modelling and computational challenges
in plasma physics and applications, Cargese (Korsika), Frankreich, 25.–30. Oktober
2004.
5.7 Einladungen
Prof. Matthies war im Oktober 2004 als “professeur invité” an der École National Supèrieure
Cachan/Paris.
Dr. Niekamp war im Oktober 2004 an der École National Supèrieure Cachan/Paris.