@inproceedings{UbbenBestleHaug, author = {Ubben, Paul Tobe and Bestle, Dieter and Haug, J{\"u}rgen}, title = {Robust Automotive Suspension Design Using Adaptive Response Surface Based Multi-objektive Optimization}, series = {11. Weimarer Optimierungs- und Stochastiktage - 06. - 07. November 2014}, booktitle = {11. Weimarer Optimierungs- und Stochastiktage - 06. - 07. November 2014}, publisher = {DYNARDO GmbH}, address = {Weimar}, pages = {19}, abstract = {Deterministic optimization is used in all fields of engineering, especially in early design processes based on digital prototypes and simulation. A major disadvantage of deterministic optimization is the unknown robustness of the found solution against uncertainties of system parameters. Therefore, the Robust Design Optimization (RDO) concept as combination of Robustness Analysis (RA) and deterministic optimization was developed. In this paper, such an approach is applied to the optimization of a suspension for passenger cars w.r.t. typical driving maneuvers. The suspension behavior has to be robust against uncertainties without defining strict limits or safety margins. The coupled multi-objective RDO procedure will find a Pareto-front w.r.t. mean value and variance of chosen objectives. As a result, a specific compromise regarding system robustness and mean performance may be chosen from this Pareto-set. To overcome the vast amount of CPU-time, required for expensive direct function evaluations, an adaptive response surface method (aRSM) is integrated. The overall process then consists of an inner loop involving a multi-objective evolutionary algorithm based on response surfaces and an outer loop, where metamodeling is performed on a set of support points. This set is initialized in the first iteration step and updated afterwards by picking promising designs from the Pareto-fronts of the surrogate model, which are then evaluated exactly.}, language = {en} } @misc{UbbenBestleHaug, author = {Ubben, Paul Tobe and Bestle, Dieter and Haug, J{\"u}rgen}, title = {Robust Automotive Suspension Design Using Adaptive Response Surface Based Multi-objektive Optimization}, series = {RDO-Journal}, journal = {RDO-Journal}, number = {2}, pages = {10 -- 15}, language = {en} } @inproceedings{UbbenHaugBestle, author = {Ubben, Paul Tobe and Haug, J. and Bestle, Dieter}, title = {Concept for Automated Automotive Chassis Architecture Design}, series = {7th International Munich Chassis Symposium 2016, 14.06.2016 - 15.06.2016, M{\"u}nchen}, booktitle = {7th International Munich Chassis Symposium 2016, 14.06.2016 - 15.06.2016, M{\"u}nchen}, publisher = {Springer Vieweg}, address = {Wiesbaden}, isbn = {978-3-658-14218-6}, pages = {348}, language = {en} } @phdthesis{Ubben, author = {Ubben, Paul Tobe}, title = {Entwicklung eines Konzepts zur robusten Optimierung von neuen Fahrwerksarchitekturen}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-42745}, abstract = {Der Wettbewerbsdruck um die Gunst der Kunden im Automobilbau f{\"u}hrt zu einer stetig ansteigenden Diversifikation von Fahrzeugmodellen. Hierbei werden vermehrt Architekturen eingesetzt, die Produktions- und Entwicklungskosten durch die Vereinheitlichung von Bauteilen und Strukturen verringern, die in vielen verschiedenen Fahrzeugmodellen eingesetzt werden k{\"o}nnen. Somit stellen Individualisierung und Kosteneffizienz keinen Widerspruch mehr dar. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor bei der Entwicklung einer Architektur ist der fr{\"u}he Einsatz von Simulation und computerbasierter Optimierung, um die vereinheitlichten Teile m{\"o}glichst gut auf die verschiedenen Anforderungen der Fahrzeugmodelle anpassen und auslegen zu k{\"o}nnen. Die hierf{\"u}r ben{\"o}tigten Prozesse unterscheiden sich von denen, die f{\"u}r klassische Optimierungsprobleme eingesetzt werden. Die hierarchische Struktur individueller und Architekturrelevanter Gr{\"o}ßen muss Ber{\"u}cksichtigung finden und in einen m{\"o}glichst effizienten Auslegungsprozess m{\"u}nden. Zus{\"a}tzlich ergibt sich ein großer Vorteil, wenn ein Hersteller kurzfristig und schnell neue Fahrzeugmodelle in hinreichender Qualit{\"a}t auf den Markt bringen kann, wof{\"u}r eine besonders robuste Architektur ben{\"o}tigt wird. Auf Basis einer in dieser Arbeit definierten Parametrik f{\"u}r Fahrwerksarchitekturen werden verschiedene Optimierungsstrategien untersucht und eine m{\"o}glichst erfolgversprechende identifiziert sowie mittels geeigneter, effizienzverbessernder Maßnahmen erweitert. Die Optimierungsprobleme werden hierbei mehrkriteriell gel{\"o}st, um neben der deterministischen Optimierung auch die robuste Architekturoptimierung zu erm{\"o}glichen. Letztendlich zeigt die praxisnahe Optimierung einer Fahrwerksarchitektur das Potential und die Anwendbarkeit der entwickelten Strategie.}, language = {de} }