en fi en fi it fr fi pl fi en fi fi en fi fi fi fi fi et fi fi fi fi fi en da fi fi fi fi fi fi fi en en fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi pl fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi nb fi en fi it fi fi fi fi fi fi fi en en lt fi fi en fi fi fi fi fi fi fi en ur fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi en fi fi fi fi fi fi en fi fi fi sl fi fi en eu uz nn fr en fi pl sv da fi fi fi fi en fi en fi en fi fi uz fi ca fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi fi lt fi fi fi fi fi fi fi fi en nl fi en fi fi fi fi fi fi it uz es es es tr en pt pl it pl en fr fi fi fi fi fi fi en
Computational Engineering and Analysis – Turun ammattikorkeakoulu
Johtaminen korkeakoulussa 15 op | Opintokokonaisuus
Tutkimus, kehitys ja innovaatiot
Avoin ja vastuullinen TKI
Emeritus ja TUAS Fellow
In English Ota yhteyttä
Messi-intranet Optima Office365 (sähköposti) Opinto-opas Kirjasto PEPPI-henkilökunta PEPPI-opiskelijat Lukkarikone ItsLearning
Avoin ja vastuullinen TKI
Tutkimus, kehitys ja innovaatiot /
Takaisin tutkimusryhmähakuun Seuraava Edellinen
Computational Engineering and Analysis
Computational Engineering and Analysis (COMEA) -tutkimusryhmä keskittyy poikkitieteellisesti erilaisten insinööriongelmien ratkaisemiseen hyödyntäen matemaattista mallinnusta ja laskennallisia CAE-menetelmiä (Computer Aided Engineering).
Työssä yhdistetään viimeisin teknistieteellinen tutkimustieto, modernien simulointiohjelmistojen käyttö sekä laajan skaalan rinnakkaislaskenta tosimaailman ongelmien ratkaisemiseksi. Ryhmä toimii siltana teorian ja käytännön välillä niin, että sen tekemä tutkimustyö hyödyttää sillan molempia päätepisteitä: synnytetään sekä uutta tutkimustietoa että käytännössä toimivia ratkaisuja. Tutkimustyön laatu varmistetaan paitsi aktiivisella, tieteen kriteerit täyttävällä julkaisutoiminnalla, myös toimimalla jatkuvassa yhteistyössä alueen yritysten kanssa. Turun AMK:n sisällä tutkimusryhmä tarjoaa mallinnus- ja simulointiosaamista kaikkien TELI:n tutkimusryhmien projekteihin.
Virtuaaliset prototyypit ja digitaaliset kaksoset. 3D-fysiikkasimulointimalleilla pystytään suunnittelemaan ja optimoimaan laitteita sopimaan parhaiten niiden todelliseen käyttöympäristöönsä. Tällöin tuotekehitys tehdään kokonaan tietokoneavusteisesti, ja se on merkittävästi nopeampaa ja kustannustehokkaampaa kuin käyttäen fyysisiä prototyyppejä ja pelkkää kokeellista tutkimusta. Hyödyntämällä näitä simulointimalleja myöhemmin yhdessä laitteen käytön aikana saadun mittausdatan kanssa voidaan ennakoida erilaisia vikatilanteita ja jopa tavoitella laitteen täysin autonomista käyttöä digitaalisten kaksosten avulla.
Laskennalliset skenaarioanalyysit. Niin teollisuudessa kuin laajemmin yhteiskunnassa esiintyy tilanteita, joissa kokeellinen testaus on liian kallista, teknisesti vaikeaa tai muuten mahdotonta – ehkä myös ihmisten tai ympäristön kannalta vaarallista. Näihin tilanteisiin on usein kuitenkin mahdollista kehittää laskennallisia simulointimalleja. Tällaisten mallien avulla voidaan tutkia erilaisia (jopa ennennäkemättömiä tai hyvin epätodennäköisiä) skenaarioita, ymmärtää monimutkaisia syy-seuraussuhteita, ja tehdä tarkoin perusteltuja päätöksiä.
Kompleksisten järjestelmien mallinnus, säätö ja optimointi. Usein tekninen laite tai prosessi (ns. järjestelmä) koostuu suuresta määrästä keskenään kytkettyjä osia. Toisaalta järjestelmän toiminta ei yleensä ole stationaarista, vaan sitä pyritään säätämään ja optimoimaan riippuen vallitsevista käyttöolosuhteista. Kun erilaisia olosuhteita voi helposti olla tuhansia, tällaisen kompleksisen järjestelmän optimointi (esimerkiksi energiatalouden osalta) on mahdollista vain laskennallisin keinoin. Sitä kautta voi kuitenkin syntyä paitsi optimiratkaisuja, jotka ovat suoraan siirrettävissä mallinnusohjelmistosta fyysiseen ohjausjärjestelmään, myös systeeminen ymmärrys laitteen eri osien vuorovaikutuksista ja riippuvuussuhteista.
Uudet ilmiöt ja sovellukset. Yleensä uusien, erityisen vaativien tai monimutkaisten ilmiöiden mallinnus ja simulointi ei onnistu suoraan valmisohjelmistoilla. Voi kuitenkin olla mahdollista laajentaa näiden ohjelmistojen ominaisuuksia ohjelmallisesti, tai yhdistämällä niitä sekä mittausdataa uusilla tavoilla toisiinsa. Näin aivan uudenlaisen – kyseiseen ilmiöön räätälöidyn – laskennallisen mallinnusmenetelmän avulla ongelmanratkaisu tuleekin mahdolliseksi. Tällöin toimivien demojen ja proof-of-concept-selvitysten kautta pyritään vaiheittain etenemään kohti ratkaisua siten, että jokaisessa vaiheessa syntyy uutta ja hyödyllistä tietoa.
Computational Engineering and Analysis
+358 50 598 5823
Lisäävän valmistuksen keskus bio- ja lääketeollisuudelle (AMBioPharma)
ISMO – Intelligent and sustainable stormwater management
Uusimmat julkaisut ja tuotteet
mmonen, E. Optimal design for disc golf by computational fluid dynamics and machine learning. Struct Multidisc Optim 65, 12 (2022). Optimal design for disc golf by computational fluid dynamics and machine learning