Presentation laddar. Vänta.

Presentation laddar. Vänta.

UMIT Research Lab 2012-05-22. UMIT Research Lab Umeå universitets strategiska satsning på simulerings- och programvaruteknologi.

Liknande presentationer


En presentation över ämnet: "UMIT Research Lab 2012-05-22. UMIT Research Lab Umeå universitets strategiska satsning på simulerings- och programvaruteknologi."— Presentationens avskrift:

1 UMIT Research Lab

2 UMIT Research Lab Umeå universitets strategiska satsning på simulerings- och programvaruteknologi

3 Om simuleringsteknologi Problem Modell Simulering Optimering ResultatLösning

4 UMIT Research Lab Forskningsområden 50 forskare, utvecklare, ingenjörer Beräkningsbaserad designoptimering Beräkningsmatematik – finita element Styr- och reglerteknik Grid & Cloud Modellering och simulering av komplexa mekaniska system IT management Teknisk-vetenskapliga och parallella beräkningar Tillämpad matematik – aukustik, elektromagnetism och nanomaterial 200 studenter per år Datavetenskap, Teknisk fysik Tillämpad matematik och fysik Interaktion och design, Industriell ekonomi

5 Ny programvaruteknologi - exempel Elastisk IT för storskaliga virtuella maskiner i servervirtualiseringssystem - Elastisys AB Simuleringsbaserad design av system för hantering av granulära materal – Algoryx/LKAB/Optimation Avancerad fysiksimulering för vardagsingenjörer – Algoryx Simulations Adaptiva parallell CFD-lösare – Enmesh Designoptimering av akustiska system – UmU & DAS Energikostnadsoptimering i pappers- massaindustri – UMIT R&D Analys och ruttoptimering i skogsbruket – UMIT R&D Simulering inbäddad i webbläsaren – UMIT R&D

6 Basindustri Atlas Copco** - Boliden Komatsu Forest LKAB M-Real Outokompo SCA SKF Sveaskog Volvo CE** Volvo lastvagnar** Övrigt DAS, DLR, FOI, SAP, Umevatoriet, Visualiseringscenter Samarbetspartners SME Algoryx Simulation Argentum Cranab Dohi Sweden Enmesh* Eurocon Exait* Limes Audio Monitor Control Center Optimation Oryx Simulations Surgicag Science Timars Vimek Kluster & institut Skogteknsika klustret Skogforsk ProcessIT Innovations * SIMBER-klustret ** Simovate

7 Designoptimering och inversa problem Problem Bestämma optimal konstruktionsdesign för högtalare, kastande robotarm Bestämma materialparametrar utifrån EM-spridningsdata  virkestorkning Angreppsmetod Numeriska metoder för PDE, modellreduktion Resultat Högtalarhorn med optimal transmission Optimerad kaströrelse Samarbete Valutec, D.A.S. Audio

8 Storskaliga simulering av granulära material och maskiner Problem Effektivt beräkna krafter och flöden i system med granulära material och maskiner  designoptimering Angreppsmetod Icke-slät mekanik för stela kroppar och vätskor, multifysik, parallella numeriska metoder  stora tidssteg Resultat 1M inkompressibla SPH-partiklar i interaktiv tid på GPGPU Rulltrumma med 1.5 M stelkroppar Benchmarking med alternativa metoder Mjukvara Egen kod, AgX Multiphysics Samarbete Algoryx, Boliden, LKAB, Optimation, Oryx, Volvo CE

9 Exempel: energikostnadsoptimering M-Real Simulatoranvändning bättre energianvändning (X tkr/h) driftsplanering projekteringsstöd

10 Exempel: energikostnadsoptimering SCA returfiber Statistik och optimering förenklad modell optimerad drift utifrån elspotpris (-16%) större tank (-22%)

11 Simulering av vätskeflöden i kullager Problem Bestämma krafter på komponenter i komplex geometri med turbulenta oljeflöden Angreppsmetod Adaptiv multiskal-FEM för Navier-Stokes Resultat En ny parallell FEM-CFD-lösare Mjukvara Avknoppning pågår Samarbete SKF

12 Exempel: systemanalys och ruttoptimering i skogsbruk

13 Simulatorbaserad utveckling av styrsystem för 6-hjuligt servicefordon

14 Partikelspridning i stadsmiljöer

15 Migrering av stora virtuella maskiner Problem Migrering av virtuella maskiner utan störningar hos aktiva applikationer Angreppsmetod Ny iterativ algoritm som använder cashning, komprimering och prioriteringsordningar Resultat 100-falt ökad prestanda för video-streaming Tillförlitlig, flexibel, resurssnål Mjukvara KVM open source virtualiseringssystem för servrar Samarbete SAP Research, Belfast

16 Numeriska metoder för stabilisering av periodiska system Problem Stabilisera periodiska dynamisk system: helicopters, robots, industrial manipulators Angreppsmetod Numeriska studier av motsvarande linjära system ger strategi för att designa stabil reglering Resultat Effektiv och robust numerisk metod för att lösa den periodiska Riccati-ekvationen Samarbete German Aerospace Center (DLR)

17 Tack till finansiärer


Ladda ner ppt "UMIT Research Lab 2012-05-22. UMIT Research Lab Umeå universitets strategiska satsning på simulerings- och programvaruteknologi."

Liknande presentationer


Google-annonser