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Prof. Dr. Christof Büskens

Leiter der AG Optimierung und Optimale Steuerung
Mitglied der Wissenschaftsschwerpunkte Minds, Media, Machines und MAPEX

Raum: Unicom2 4.3290
E-Mail: bueskens@math.uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63861
ORCID iD:  0000-0001-7385-4670

Forschungsgebiete

Leitung von Projekten

  1. NeXaTauto - Ganzheitliche Konzeption, feldbasierte Praxiserprobung und Validierung autonomer Arbeitsprozesse im Pflanzenbau (01.09.2020 - 31.08.2023)
  2. DiSCO2-Bremen: Datenbasierte und intelligente Simulation des Verkehrs zur CO2-Reduktion in Bremen (01.07.2020 - 31.12.2022)
  3. HVDC-MMC_mit_MPC: Ein neues Verfahren für die Reduktion der Verlustleistung von MMC-Höchstspannungs-Umrichtern mittels MPC (01.07.2020 - 30.06.2023)
  4. Int2Grids - Integration von intelligenten Quartiersnetzen in Verbundnetze (01.05.2020 - 30.04.2023)
  5. MAP-BORealis - Assistierte Schiffsführung im Meereis auf Arktischen Passagen durch Berechnung Optimaler Routen Mittels Satellitenbasierter Fernerkundungsdaten (01.07.2019 - 30.06.2021)
  6. TOPA³S - Transferzentrum für Optimierte, Assistierte, hoch-Automatisierte und Autonome Systeme (01.06.2019 - 30.06.2021)
  7. OPA³L - Optimal Assistierte, hoch Automatisierte, Autonome und kooperative Fahrzeugnavigation und Lokalisation (01.03.2019 - 14.02.2023)
  8. SmartDrive (01.11.2018 - 30.04.2020)
  9. GALILEOnautic 2 (01.10.2018 - 30.09.2021)
  10. Modellprädiktive Regelung der Frischdampfmenge in Kraftwerken (01.07.2018 - 30.04.2021)

Veranstaltungen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Numerik 2 (Sommersemester 2020)
  2. Oberseminar Optimierung & Optimale Steuerung (Sommersemester 2020)
  3. Reading Course zur Numerik (Sommersemester 2009)
  4. Reading Course zur Numerik (Wintersemester 2019/2020)
  5. Oberseminar Optimierung & Optimale Steuerung (Wintersemester 2019/2020)

betreute/begutachtete Dissertationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. Low-Cost Failure-Tolerant Hybrid Navigation Designs for Future Space Transportation Systems (Guilherme Trigo)
  2. Modellierung, Parameteridentifikation und optimale Drehzahlregelung eines Schiffsmotors im Gasbetrieb (Friedrich Kohlmai)
  3. Entwicklung robuster Prognosen für ein Energiemanagementsystem anhand datenbasierter Modellierungsverfahren unter Berücksichtigung von Unsicherheiten (Francesca Jung)
  4. A Primal-Dual Augmented Lagrangian Penalty-Interior-Point Algorithm for Nonlinear Programming (Renke Kuhlmann)
  5. Dynamic Modeling and Implementation of Trajectory Optimization, Sensitivity Analysis, and Optimal Control (Anne Schattel)

Abschlussarbeiten (Auswahl)vollständige Liste

  1. MPC-basierte Bahnoptimierung eines Fahrzeugs während eines Fahrspurwechsels (Aline Bücher)
  2. Synchrone und multiplexe modellprädiktive Regelung am Beispiel des Rendezvous-Manövers (Chantal Jahner)
  3. Analyse des Einflusses von Messdaten auf die Parameter dynamischer Modelle mittels parametrischer Sensitivitätsanalyse (Marek Wiesner)
  4. Untersuchung adaptiver Kalman-Filter für hochautomatisiertes Fahren (Dominika Thiede)
  5. Physikalische und datenbasierte Modellierung einer Wärmepumpe im Vergleich (Miriam Wilks)

Publikationen (Auswahl)vollständige Liste

  1. I. Mykhailiuk, K. Flaßkamp, C. Büskens, K. Schäfer.
    On the Computation of Convergence Regions for Sequential Nonlinear Programming Problems.
    GAMM 91st Annual Meeting of the international Association of Applied Mathematics and Mechanics, Kassel, 15.03.2020 - 19.03.2020.
  2. M. Lachmann, J. Maldonado, W. Bergmann, F. Jung, M. Weber, C. Büskens.
    Self-Learning Data-Based Models as Basis of a Universally Applicable Energy Management System.
    Energies 2020, 13(8), 2084, 2020.

    DOI: 10.3390/en13082084

  3. K. Schäfer, J. Fliege, K. Flaßkamp, C. Büskens.
    Reformulating Bilevel Problems by SQP Embedding.
    GAMM 91st Annual Meeting of the international Association of Applied Mathematics and Mechanics, Kassel, 15.03.2020 - 19.03.2020.
  4. M. Lachmann, F. Jung, C. Büskens.
    Computationally efficient identification of databased models applied to a milk cooling system.
    Conference of Computational Interdisciplinary Science, CCIS, 19.03.-22.03.2019, Atlanta, USA.
    Campinas: Galoa, 2020.

    online unter: https://proceedings.science/ccis-2019/papers/computationally-efficient-identification-of-databased-models-applied-to-a-milk-cooling-system

  5. E. Dierkes, F. Jung, C. Büskens.
    Data-based models of drive technology for automation in automotive production.
    PAMM.
    Erscheint in Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics.