Von isolierten numerischen Ansätzen zu einer integrativen Systemwissenschaft
Was ist SimTech?
Simulationstechnologien sind im 21. Jahrhundert unentbehrlich geworden, sie durchdringen alle Bereiche unseres Lebens. Die Universität Stuttgart hat die Zukunftschancen erkannt und bündelt ihre vielfältige Expertise im Stuttgart Research Center for Simulation Technology (SRC SimTech). In dieses eingebunden ist der Exzellenzcluster Simulation Technology, eine Graduiertenschule mit etwa 100 Doktoranden und ein Studiengang mit bis zu 30 Studierenden pro Jahrgang.
SimTech Visionen
- von einer empirisch dominierten Materialbeschreibung zu simulationsbasiertem Design neuer Werkstoffe mit maßgeschneiderten Hightech-Eigenschaften führen,
- eine vollständig virtualisierte Entwicklung von Prototypen und Fabrikanlagen erlauben,
- komplexe und umfassende Methoden in der Umwelttechnik darstellen, zum Beispiel hinsichtlich der Handhabung von Treibhausgasen oder des globalen Klimawandels,
- von der klassischen Biologie zu einer systembiologischen Betrachtung von technischen und natürlichen Systemen führen,
- Einzellösungen in der Biomechanik zu einer allgemeinen Beschreibung des menschlichen Körpers zusammenfassen, mit Nutzen etwa für die Medizintechnik und Crashtests.
Mehr zu den Visionen
Film zu den Visionen
Demonstratoren zu den Visionen
Projekte im Fokus
Mit den SimTech-Projekten suchen wir Antworten auf spannende, aktuelle und wissenschaftlich relevante Phänomene. So widmen wir uns zum Beispiel folgenden Fragestellungen:
Wie lassen sich mehrskalige Simulationen interaktiv visualisieren?
Von Simulationsmodellen mit Unsicherheiten zu Sicherheitsgarantien - geht das?
Wie kann man neuartige Werkstoffe mit maßgeschneiderten Eigenschaften designen?
Publikationen von SimTech
Segmentation of skeletal muscle fibres for applications in computational skeletal muscle mechanics
O. Röhrle, H. Köstler, M. Loch
Explicit One-Step Time Discretizations for Discontinuous Galerkin and Finite Volume Schemes Based on Local Predictors
G. Gassner, M. Dumbser, F. Hindenlang, C.-D. Munz
Identification of models of heterogeneous cell populations from population snapshot data
J. Hasenauer, S. Waldherr, M. Doszczak, N. Radde, P. Scheurich, F. Allgöwer