Seitensprache:

Deutsch
English
Neueste Nachrichten:
  Via RSS feed ...

Vorgehensweise

  1. Thema auswählen
  2. DozentIn kontaktieren
  3. Kontakt mit Frau Frühwald aufnehmen

Bachelor- oder Masterarbeit "Implementierung einer automatisierten Metadatenerfassung im HPC-Umfeld"

Forschungsdatenmanagment in den Ingenieurwissenschaften steht vor einigen Herausforderungen, insbesondere die Größe der Daten sowie deren Verwaltung ist problembehaftet. Auch heutzutage werden die im Forschungsprozess anfallenden, durch Simulation erzeugten Forschungsdaten, die z.B. Trajektorien von Molekülen oder Strömungsverhalten repräsentieren, oft nur über Datei- oder Verzeichnisnamen verwaltet, was sich zusehens als unzureichend herausstellt.

Für zielgerichtetes Forschungsdatenmanagement unabdingbar ist die Benutzung von Metadaten. Metadaten sind Daten über Daten und beschreiben diese von höherer Ebene ausgehend inhaltlich. Metadaten sind eine der wesentlichen Voraussetzungen, Daten FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Re-usable) [1] bereitzustellen. Das Projekt DIPL-ING [2] hat sich zum Ziel gesetzt, Konzepte und Lösungen für das Forschungsdatenmanagement in den Ingenieurwissenschaften zu entwickeln und Daten FAIR zu machen. Innerhalb des Projekts wurde das Metadatenmodell EngMeta für die Thermound Aerodynamik entwickelt [3]. Als eine der wesentlichen Anforderungen für gelingendes Forschungsdatenmanagement kristallisierte sich die automatisierte Erfassung von Metadaten heraus sowie die Nutzung eines zentralen, fachspezifischen Repositoriums.

Ziele und Aufgaben

Im Rahmen der Arbeit, welche sowohl als Bachelor- als auch als Masterarbeit ausgestaltet werden kann, sollen 1. die automatisierte Erfassung von Metadaten weiterentwickelt und 2. Schnittstellen zum Repositorium (Dataverse) erstellt und programmiert werden.

 

  • Erweiterung der automatisierten Erfassung von Metadaten: Ein bestehendes, prototypisches auf Java/Spark basierendes und für Gromacs-Dateien aus thermodynamischer Simulation ausgelegtes System soll weiter implementiert werden. Dies umfasst einerseits die Erweiterung auf andere Dateiformate (aus Simulationspaketen der Aerodynamik). Andererseits soll die prototypische Implementierung möglichst in eine systemnahe, native und leichtgewichtige Implementierung überführt werden. 
  • Anpassung und (Weiter)-Entwicklung des Dataverse Clients (Java), so dass Daten und Metadaten auf dem Dateisystem in der Höchstleisungsrechnerumgebung am HLRS in das universitätsweite Repositorium für Forschungsdaten geschrieben und wieder empfangen werden können. Dazu muss der Dataverse-Client zunächst auf seine bestehende Funktionalität hin analysiert und ggf. erweitert und angepasst werden.

Schließlich müssen die Ergebnisse in einer schriftlichen Ausarbeitung, die wissenschaftlichen Standards genügen und sich nach den allgemeinen Bestimmungen im jeweiligen Fachbereich richten muss, vorgelegt werden. Außerdem muss die Arbeit in einem Vortrag vorgestellt werden.

Anforderungen

Der/Die Berarbeiter/in bringt Linux-Kenntnisse mit, die auch Shell-Scripting umfassen. Außerdem werden Kenntnisse in der Sprache Java vorausgesetzt. Idealerweise wird das Profil ergänzt durch Kenntnisse im Bereich Simulation und Benutzung von Cluster-Systemen.

Betreuer:

Dipl.-Inf. Björn Schembera
Prof. Dr.-Ing. Michael M. Resch

Ausgabe und Kontakt:

ab sofort, bei Interesse oder Fragen bitte an Herrn Björn Schembera (schembera@hlrs.de) wenden

Referenzen

[1] Wilkinson, M.D., Dumontier, M., Aalbersberg, I.J., Appleton, G., Axton, M., Baak, A., Blomberg, N., Boiten, J.W., da Silva Santos, L.B., Bourne, P.E., et al.: The fair guiding principles for scientific data management and stewardship. Scientific data 3 (2016)
[2] https://www.hlrs.de/about-us/research/current-projects/dipl-ing/
[3] Schembera, Björn und Dorothea Iglezakis (2018). „The Genesis of EngMeta - A Metadata Model for Research Data in Computational Engineering“. In: Metadata and Semantic Research. 12th International Conference, MTSR 2018, Limassol, Cyprus, 23-26 October 2018, Proceedings. Springer.

 

 

Masterarbeit "Analyse und Optimierung der Parallelisierungsstrategie des Mehrgitterlösers in FS3D"

Zielsetzung:

Das Programmpaket Free Surface (FS3D) ist ein am ITLR entwickelter Code zur Direkten Numerischen Simulation (DNS) von Mehrphasenströmungen mit Hilfe der Volume-of-Fluid (VOF) Methode. FS3D wird zum Beispiel zur Simulation von Phasenwechselvorgängen oder tropfendynamischer Prozesse eingesetzt. Die bei diesen Simulationen notwendige, sehr hohe räumliche Auflösung macht es unerlässlich die anfallende Rechenlast auf eine große Anzahl an Prozessoren zu verteilen. FS3D verwendet zur Parallelisierung das Message Passing Interface (MPI). Zur effizienten Lösung der Druckausbreitung kommt ein Mehrgitterlöser zum Einsatz. Analysen der Performance von FS3D zeigen, das im Bereich der Implementierung des Mehrgitterlösers Optimierungspotenzial besteht. Im Rahmen dieser Arbeit soll die Parallelisierungsstrategie der bestehenden Implementierung des Mehrgitterlösers analysiert und auf Basis dieser Analyse eine neue, effizientere Parallelisierungsstrategie erarbeitet werden. Im Anschluss daran ist die Performance der neuen Parallelisierungsstrategie zu analysieren und mit der bestehenden Parallelisierungsstrategie zu vergleichen.

Arbeitsschritte:

  • Einarbeitung und Analyse der bestehenden Implementierung des Mehrgitterlösers 
  • Literaturrecherche zu Implementierung von parallelen Mehrgitterlösern 
  • Entwicklung einer effizienten Parallelisierungsstrategie für den Mehrgitterlöser in FS3D
  • Implementierung der entwickelten Parallelisierungsstrategie des Mehrgitterlösers in FS3D 
  • Analyse der Performance der neu implementierten Parallelisierungsstrategie des Mehrgitterlösers und Vergleich mit der bestehenden Implementierung 
  • Schriftliche Dokumentation und Diskussion der Ergebnisse

Voraussetzungen:

  • Grundkenntnisse in Linux und Fortran

Betreuer:

  • Prof. Dr.-Ing. Michael M. Resch 
  • Dipl.-Ing. Philipp Offenhäuser (offenhaeuser@hlrs.de), HLRS 
  • Dipl.-Ing. Martin Reitzle, ITLR 
  • Toni Peter, M.Sc., HLRS

Ausgabe: ab sofort, bei Interesse bitte Philipp Offenhäuser (offenhaeuser@hlrs.de) kontaktieren

 

 

 

 


Thema Visualisierung


Dr.-Ing. Uwe Wössner (woessner[at]hlrs.de)

  • Arbeit 1:
    Entwicklung eines GLSL Shaders zur Visualisierung von Autoscheinwerfern
    Wünschenswert: C/C++, OpenGL Kenntnisse

  • Arbeit 2:
    Entwicklung von GLSL Shadern zur Visualisierung von Fahrbahneffekten
    Wünschenswert: C/C++, OpenGL Kenntnisse

  • Arbeit 3:
    Erweiterung eines bestehenden Echtzeit-Fahrdynamikmodells
    für den HLRS-Fahrsimulator in virtueller Realität

    Wünschenswert: C/C++

  • Arbeit 4:
    Interaktive Simulation der Klimatisierung von Rechenräumen
    Voraussetzung: C/C++

  • Arbeit 5:
    Messung und Analyse der Latenz- und Reaktionszeiten einer Fahrdynamiksimulation am HLRS-Fahrsimulator in virtueller Realität
    Voraussetzungen: C/C++, Grundverständnis der Fahrdynamiksimulation

  • Arbeit 6:
    Aufbereitung und Verarbeitung räumlicher Punktwolken aus Laserscans für die virtuelle Realität
    Voraussetzungen: C/C++, fundierte mathematische Kenntnisse zur Verarbeitung räumlicher Daten

  • Arbeit 7:
    Entwicklung eines VISTLE Lesemoduls für StarCCM+ Daten
    Voraussetzung: C/C++

  • Arbeit 8:
    Automatische Kamerakalibrierung unter Berücksichtigung variabler Brennweite (Zoom oder Wechseloptiken)
    Voraussetzung: C/C++, OpenCV

  • Arbeit 9:
    Markerloses "Inside-Out"-Kameratracking für die rechnerunterstützte forensische Photogrammetrie und 3D-Rekonstruktion
    Voraussetzung: C/C++, OpenCV

  • Arbeit 10:
    Visualisierung von Strömungssimulationen der Daimler AG mit Hilfe des parallelen Visualisierungssystems VISTLE, Entwicklung geeigneter Lesemodule
    Voraussetzuung: C/C++

  • Arbeit 11:
    Simulation der Schiffsbewegung bei Wellengang und Wind zur Simulation des autonomen
    Landens von Hubschraubern auf Schiffen mit Hilfe von OpenFOAM

    Wünschenswert: C/C++, numerische Simulation

  • Arbeit 12:
    Entwicklung und Implementierung eines Tischscanners für automatisiertes 3D-Scannen kleiner Objekte
    Wünschenswert: C/C++, OpenCV


Thema Cloud Computing / Web Services / Mobile Apps

Dr.-Ing. Bastian Koller (koller[at]hlrs.de)

Arbeit 1: Erstellung eines gemeinsamen Datenschemas und einer Datenbank für Publikationen zur Benutzung in einem Social Network

  • Gewünschte Erfahrungen: Datenbanken, Datenschemata, XML

Arbeit 2: Erstellung einer Mobile App für das Monitoring eines Cloud Clusters

  • Gewünschte Erfahrungen: Cloud, Monitoring, App Programming


Thema Grid Computing

Dr. Natalia Currle-Linde (linde[at]hlrs.de)
Yurij Yudin (yudin[at]hlrs.de)

Arbeit 1: Die Entwicklung eines Benutzermanagementsystems

  • Im Rahmen der Arbeit sollen eine grafische Benutzeroberfläche für das Benutzermanagement und ein Authentifizierungssystem für das SEGL System entwickelt werden.

  • SEGL (Science Experimental Grid Laboratory, http://segl.hlrs.de/) ist ein System zur automatisierten Ausführung von wissenschaftlichen Rechenexperimenten und zur effizienten Ausnutzung von vorhandenen Grid-Ressourcen. Das Project wird am HLRS entwickelt.

  • Im System werden viele moderne Technologien verwendet, so zum Beispiel Java, XML, Spring IOC, Spring Rich Client, Hibernate, RDBMS, WEB.

  • Gute Kenntnisse von Java oder anderen objektorientierten Programmiersprachen wären wünschenswert.

  • Sie können Erfahrungen in Teamarbeit innerhalb eines komplizierten Softwareprojektes sammeln.

  • Sie werden Wissen in den folgenden Bereichen der Informatik erwerben, die wesentlich für das Projekt sind:            
    Verteilte Systeme, Hochleistungsrechnen (high-performance computing – HPC), Security.