TY - THES A1 - Keskin, Akin T1 - Process integration and automated multi-objective optimization supporting aerodynamic compressor design T1 - Prozessintegration und automatisierte Mehrkriterien-Optimierung zur Unterstützung des aerodynamischen Verdichterentwurfs N2 - Nowadays industrial aerodynamic compressor design is based on mature computer programs developed during several decades. State of the art is to split the complex design process into subsequent design subtasks which are solved by different experts via time-consuming parameter studies. Isolated design of subproblems based on human intuition, however, will result in sub-optimal solutions only. Due to the increasing demand on higher aero engine performance and design cycle time reduction the aspects of process integration and automation as well as numerical optimization become more and more important in today’s aerodynamic compressor design. The intention of this work is to show how process integration and optimization can be used efficiently to support engineering design work in optimal solution finding. Since the aerodynamic compressor design is characterized by many design parameters, multiple constraints and contradicting objectives, multi-objective optimization is used to find Pareto-optimal solutions from which the design engineer can choose trade-offs for his particular design problem. The improvements in terms of process acceleration and design optimization are demonstrated for three selected, but typical industrial engineering design tasks required in three different design phases of the aerodynamic compressor design process, namely preliminary design, throughflow off-design, and blading procedure. N2 - Der aerodynamische Verdichterentwurf wird heutzutage in der Industrie mit Hilfe von ausgereiften Computerprogrammen durchgeführt, die über Jahrzehnte entwickelten wurden. Stand der Technik ist es, den komplexen Entwurfsprozess in mehrere einzelne Entwurfsaufgaben aufzuteilen, welche durch zeitaufwändige Parameterstudien von unterschiedlichen Experten gelöst werden. Ein isolierter Entwurf basierend auf menschlicher Intuition führt jedoch nur zu sub-optimalen Lösungen. Auf Grund der ansteigenden Anforderung an die Leistung eines Flugtriebwerks und der Reduzierung der Entwicklungszeiten gewinnen die Aspekte der Prozessintegration und -automatisierung als auch der numerischen Optimierung in dem heutigen Verdichterentwurfsprozess an stärkerer Bedeutung. Die Intention dieser Arbeit ist es, Möglichkeiten aufzuzeigen, wie Prozessintegration und Optimierung effizient genutzt werden können, um die Entwurfsaufgabe des Ingenieurs durch automatische Lösungssuche zu unterstützen. Da der aerodynamische Verdichterentwurfsprozess durch eine Vielzahl von Entwurfsparametern, mehreren Nebenbedingungen und gegensätzlichen Entwurfszielen charakterisiert ist, wird die Mehrkriterien-Optimierung zum Auffinden Pareto-optimaler Lösungen verwendet, von denen der Entwurfsingenieur Kompromisslösungen für seine spezielle Entwurfsaufgabe auswählen kann. Anhand von drei ausgewählten, typisch industriellen Entwurfsaufgaben aus drei unterschiedlichen Entwurfsphasen der aerodynamischen Verdichterauslegung wie der Mittelschnittsrechnung, des Stromlinienkrümmungsverfahrens sowie des Schaufelentwurfs werden verbesserte Ergebnisse in Bezug auf Prozessbeschleunigung und optimierten Entwurf demonstriert. KW - Verdichter KW - Aerodynamik KW - Optimierung KW - Verdichterauslegung KW - Aerodynamik KW - Mehrkriterien-Optimierung KW - Prozessintegration KW - Compressor design KW - Aerodynamics KW - Multi-objective optimization KW - Process integration Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus-484 SN - 978-3-8322-5875-7 ER - TY - THES A1 - Ubben, Paul Tobe T1 - Entwicklung eines Konzepts zur robusten Optimierung von neuen Fahrwerksarchitekturen T1 - Development of a concept for robust design of new chassis architectures N2 - Der Wettbewerbsdruck um die Gunst der Kunden im Automobilbau führt 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 können. Somit stellen Individualisierung und Kosteneffizienz keinen Widerspruch mehr dar. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor bei der Entwicklung einer Architektur ist der frühe Einsatz von Simulation und computerbasierter Optimierung, um die vereinheitlichten Teile möglichst gut auf die verschiedenen Anforderungen der Fahrzeugmodelle anpassen und auslegen zu können. Die hierfür benötigten Prozesse unterscheiden sich von denen, die für klassische Optimierungsprobleme eingesetzt werden. Die hierarchische Struktur individueller und Architekturrelevanter Größen muss Berücksichtigung finden und in einen möglichst effizienten Auslegungsprozess münden. Zusätzlich ergibt sich ein großer Vorteil, wenn ein Hersteller kurzfristig und schnell neue Fahrzeugmodelle in hinreichender Qualität auf den Markt bringen kann, wofür eine besonders robuste Architektur benötigt wird. Auf Basis einer in dieser Arbeit definierten Parametrik für Fahrwerksarchitekturen werden verschiedene Optimierungsstrategien untersucht und eine möglichst erfolgversprechende identifiziert sowie mittels geeigneter, effizienzverbessernder Maßnahmen erweitert. Die Optimierungsprobleme werden hierbei mehrkriteriell gelöst, um neben der deterministischen Optimierung auch die robuste Architekturoptimierung zu ermöglichen. Letztendlich zeigt die praxisnahe Optimierung einer Fahrwerksarchitektur das Potential und die Anwendbarkeit der entwickelten Strategie. N2 - Automobile manufactures are competing for the favor of customers which leads to an increasing diversification of vehicle models available in the market. On this occasion, architectures are used more frequently which decreases production and development costs by standardizing components and structures to be used in different vehicle models. Thus, by using architectures there is no longer a contradiction between individualisation and cost efficiency. The common components need to fullfil the different requirements of all vehicle models based on a single architecture as best as possible. Hence, architecture design profits most by early usage of simulation and computer-based optimization. For this purpose, new processes differing from those used for classical optimization problems are needed. Definition of an efficient design process considering the hierachical structure of individual and common parameters is required. A manufacturer being able to bring new vehicle models quickly and with sufficient quality to market has an advantage. For achieving this, a robust architecture must be designed. Based on a specific parametric for chassis architectures several optimization strategies are analyzed for a test problem and the most promising is chosen and further improved. In order to enable robust architecture opimization with respect to multiple criteria, the optimization strategy is extended to solve multi-objective problems. Finally, the developed strategy is applied to an industrial problem to show its potential and applicability. KW - Robuste Optimierung KW - Fahrwerksarchitekturen KW - Plattformoptimierung KW - Fahrwerk KW - Simulation KW - Robust design optimization KW - Chassis architecture KW - Platform optimization KW - Product and family design KW - Simulation KW - Fahrwerk KW - Robuste Optimierung KW - Simulation Y1 - 2017 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-42745 ER - TY - THES A1 - Ivanov, Dmitrij T1 - Beschleunigung der Verdichterkennfeldberechnung mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens T1 - Acceleration of compressor map computation by utilizing machine learning techniques N2 - In der heutigen Triebwerksentwicklung ist die Verwendung komplexer und zeitaufwändiger numerischer Strömungssimulationsverfahren (3D-CFD) unerlässlich. Dies gilt auch und insbesondere für den Bereich der Verdichterkennfeldberechnung, welcher viele zeitintensive 3D-CFD Berechnungen benötigt. Dabei sind zur qualitativen Beurteilung eines Verdichterentwurfs sowohl Betriebspunkte wie, Reiseflug, Start und Landung, hinreichend genau abzubilden, als auch die kritischen, den Verdichterarbeitsbereich limitierenden Betriebsgrenzen Pumpen und Sperren zu detektieren. Bisherige Arbeiten zur automatisierten Verdichterkennfeldberechnung basieren auf strukturierten Berechnungen von verschiedenen Drehzahllinien, auf welchen jeweils isoliert Pump- und Sperrgrenze gesucht werden. Durch die Beschränkung auf einzelne Drehzahlen wird jedoch nicht der gesamte Charakter des Kennfeldes erfasst, so dass unbekannte Betriebsbereiche aus linearer Interpolation abgeleitet werden müssen. Ein zusätzlicher Nachteil solcher auf einzelne Drehzahllinien fixierten Methoden ist ihre geringe Parallelisierbarkeit. Der Fokus dieser Arbeit liegt daher auf der Entwicklung eines effizienten Verfahrens zur Erfassung des gesamten Verdichterkennfeldes. Die zwei wesentlichen Anforderungen an das Verfahren sind erstens die Reduktion der Anzahl der notwendigen CFD-Berechnungen zur hinreichend genauen Beschreibung des Verdichterkennfeldes sowie zweitens die Beschleunigung jeder einzelnen 3D-CFD-Berechnung. Zu diesem Zweck wird zur Kennfeldberechnung eine Strategie vorgeschlagen, welche sich von der üblichen strukturierten Berechnung einzelner Drehzahllinien löst und stattdessen mit unstrukturierten, zufällig bestimmte Stützstellen arbeitet. Dabei wird ein zweiphasiges Verfahren entwickelt, bei dem zunächst die Pump- und Sperrlinien in ihrer Gesamtheit mit einer iterativen, hoch parallelisierbaren, auf Support-Vector-Machine beruhenden Strategie bestimmt werden. Als nächster Schritt wird mit Methoden der statistischen Versuchsplanung eine ausreichende Dichte von Stützstellen innerhalb der Betriebsgrenzen des Verdichters generiert. Abschließend werden auf Basis aller verwendeten Stützstellen Antwortflächen für Verdichterdruckverhältnis, Wirkungsgrad und Eintrittsmassenstrom aufgebaut. Zur Reduktion der Rechenzeit jeder einzelnen 3D-CFD Rechnung werden unterschiedliche Methoden zur Erzeugung von Startlösungen betrachtet. In diesem Rahmen werden Initialisierungsansätze aus reduzierten Strömungsmodellen und aus der Superposition von bereits bekannten Strömungslösungen auf Basis der Methode der Proper-Orthogonal-Decomposition (POD) untersucht. Als Validierung wird abschließend das entwickelte Verfahren zur Kennfeldberechnung in Kombination mit dem POD-Initialisierungsansatz erfolgreich auf die Analyse eines 4.5- stufigen Forschungsverdichters angewendet. N2 - In modern-day turbo engine development, the usage of complex and time consuming numerical flow simulation methods (3D-CFD) is essential. This especially applies to compressor map computation which require many time-consuming 3D-CFD calculations. For a qualitative assessment of a compressor design, not only the operating points, such as cruise, take-off and landing, must be depicted precisely, but the critical operating limits called surge and choke must be detected. Previous investigations on the automated compressor map computation were based on structured calculations of several speed-lines, for which, each line choke and surge limits are traced separately. Due to the restriction to single speed-lines, however, the entire characteristic of the compressor map is unknown, hence unknown operation points must be derived from linear interpolation. An additional disadvantage of these speed-line based methods is their infeasibility for parallel computing. The focus of this work is on the development of an efficient process for the acquisition of the entire compressor map. The two main requirements therefore are firstly a reduction of the number of necessary CFD calculations for a sufficiently precise description of the compressor map and secondly, an acceleration of every single 3D-CFD calculation. For this purpose a compressor map computation strategy is proposed, which differs from the standard structured single speed-line approach using instead an unstructured randomly determined samples approach. Hence a two-step process is being developed. In the first step, the entire surge- and choke-line is approximated with an iterative, highly parallelizable strategy based on support-vector-machine. In the second step, statistical Design of Experiments (DoE) methods are used to achieve sufficient density of samples within the operating limits of the compressor. Finally a response-surface method is used to approximate compressor map features like pressure ratio, efficiency and inlet mass flow. To reduce the computation time of each 3D-CFD calculation, different methods of flowfield initialization are considered. In this context, initialization approaches with reduced-order flow models and superposition of already known flow solutions based on the Proper-Orthogonal-Decomposition (POD) method are investigated. Finally for validation purposes the developed compressor map computation process combined with the POD-initialization approach is applied to a 4.5-stage research compressor model. KW - Verdichterkennfeld KW - 3D-CFD KW - Maschinelles Lernen KW - Support-Vector-Machine KW - Strömungsfeld-Initialisierung KW - Flowfield-initialization KW - Compressor map KW - 3D-CFD KW - Machine learning KW - Support-vector-machine KW - Verdichter KW - Kennfeld KW - Numerische Strömungssimulation KW - Optimierung Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-53950 ER - TY - THES A1 - Kahlbau, Sebastian T1 - Mehrkriterielle Optimierung des Schaltablaufs von Automatikgetrieben T1 - Multiobjective shift quality optimisation for automatic transmissions N2 - Die steigende Zahl von Motor-Getriebekombinationen auf dem Fahrzeugmarkt und die wachsende Komplexität und Vielfalt von Funktionen in den Fahrzeugsteuergeräten verursachen eine ständige Erhöhung des Aufwands für die Getriebeabstimmung. Bei diesem als Getriebeapplikation bezeichneten Vorgang verstellt ein Versuchsingenieur die Parameter der Getriebesteuerung bis die subjektive Beurteilung der Schaltqualität seinen Erwartungen entspricht. Dieser Prozess findet heute meist im aufwändigen Fahrversuch auf öffentlichen Straßen unter kaum reproduzierbaren Bedingungen statt. Eine effiziente Möglichkeit, den steigenden Applikationsaufwand zu bewältigen, stellt die Automatisierung des Applikationsprozesses dar. Die vorliegende Arbeit leistet durch die detaillierte Analyse des Schaltablaufs von Automatikgetrieben, die Festlegung neuer Beurteilungskriterien und die Entwicklung eines effizienten, automatisierten Applikationsprozesses dazu einen Beitrag. Herkömmlich wird die Schaltqualität anhand von zusammenfassenden, oft subjektiven Noten beurteilt, wodurch allerdings der Bezug zu den Ursachen für Beeinträchtigungen verloren geht. Daher wird in der Arbeit ein mehrkriterieller Ansatz verfolgt, bei dem verschiedene Phasen des Beschleunigungsübergangs identifiziert werden sowie Schaltzeit und Verschleiß als objektive Kriterien eingehen. Insbesondere wird Diskomfort als Abweichung von einem idealen Beschleunigungsübergang definiert, der sich aus einer einfachen Schwingungsbetrachtung ableiten lässt. Basierend auf Diskomfort und Schaltzeit als zwei zu minimierenden Kriterien wird ein bikriterielles Optimierungsproblem formuliert und mit Hilfe eines mehrkriteriellen genetischen Algorithmus gelöst. Dabei wird die Widersprüchlichkeit der beiden Kriterien deutlich, weshalb optimale Parameter der Getriebesteuerung nicht eindeutig, sondern immer Kompromisslösungen sind. Es wird gezeigt, dass die relevanten Schaltablaufparameter mit einer Sensitivitätsanalyse gefunden werden können, um den Aufwand der Optimierung zu reduzieren. Eine weitere Effizienzsteigerung wird durch die Anwendung eines ersatzmodellgestützten Optimierungsalgorithmus erzielt. Am Ende der Arbeit kann gezeigt werden, dass sich Schaltungen mit dem vorgeschlagenen automatisierten Prozess teilweise besser abstimmen lassen als durch eine klassische, manuelle Applikation. Die Zukunft einer automatisierten Applikation am Prüfstand und am Simulationsmodell erscheint somit möglich. N2 - The increasing number of power train variants and the growing complexity and diversity of functions of control software for automatic transmissions lead to a rising calibration effort. During transmission calibration, a test driver typically adjusts parameters of the shift control algorithms until his subjective assessment of the shift quality satisfies his requirements. Today this process is mainly executed on the road under poorly reproducible conditions. An efficient way to cope with the challenge of rising calibration efforts is to automate the calibration process. The present thesis contributes to this by defining new shift quality criteria and developing an efficient automated calibration process. Conventionally shift quality is assessed on the basis of summarized, subjective grades. By this, however, the connection between cause and effect of poor shift quality is lost. Therefore, in this thesis, a multi-objective approach is applied, which identifies different phases of the shift event and considers shift time and wear out as additional criteria. In particular, discomfort is defined as a deviation from an ideal acceleration transition which can be derived from a simple vibration analysis. Based on discomfort and shift time a bicriterion optimization problem is defined and solved by a multi-objective genetic algorithm. Therefore the solution of the problem is not unique but always a set of trade-offs between the two conflicting criteria. It is shown that relevant parameters of the shift control may be identified by sensitivity analysis in order to reduce the complexity of the optimization problem. A further increase of efficiency is achieved by using a surrogate model based optimization algorithm. At the end of this thesis it is shown that results of the proposed automated process partly outperform those of the classic manual calibration process. Future transmission calibration may therefore be carried out automatically on test rigs and with simulation models. KW - Automatisches Getriebe KW - Schaltverhalten KW - Automatisierte Applikation KW - Automatikgetriebe KW - Schaltablauf KW - Ersatzmodellgestützte Optimierung KW - Fahrbarkeit KW - Automated calibration KW - Automatic transmission KW - Shift control KW - Surrogate model based optimization KW - Driveability Y1 - 2013 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus-28465 ER - TY - THES A1 - Sommer, Lars T1 - Geometrieparametrisierungen für die aerodynamische Optimierung von Verdichterschaufelsektionen unter besonderer Berücksichtigung der Krümmung T1 - Geometry parameterizations for the aerodynamical optimization of compressor blade sections considering curvature N2 - Auf dem Gebiet der Prozessintegration und automatisierten Optimierung von Bauteilen nimmt die Triebwerksindustrie eine Vorreiterrolle ein. Insbesondere die aerodynamische Optimierung von Triebwerksschaufeln kann, dank umfangreicher Forschungs- und Entwicklungsarbeit, seit einiger Zeit als Stand der Technik bezeichnet werden. Auf diese Art ist es möglich, trotz kürzer werdender Entwicklungszeiten immer effizientere Schaufeln zu entwerfen, die ihren Beitrag zur notwendigen Reduktion der im Triebwerk produzierten CO2-Emission liefern. Ein wichtiger Schritt beim Schaufelentwurf ist die automatisierte Mehrkriterien-Optimierung einzelner Schaufelsektionen. Hierfür sind geeignete Profilparametrisierungen notwendig, die einerseits genügend Entwurfsfreiheiten bieten, andererseits ohne manuelle Nachbearbeitung sinnvolle Profile liefern. In der vorliegenden Arbeit werden daher drei grundsätzlich verschiedene Möglichkeiten zur automatisierten parametrischen Schaufelprofilerzeugung entwickelt. Im Unterschied zu den meisten bisher vorhandenen Parametrisierungen ist allen drei Methoden gemein, dass die entstandenen Profile stets krümmungsstetig sind. Lediglich beim Übergang zur kreisförmigen Hinterkante wird Tangentenstetigkeit als ausreichend angesehen. Durch diese Vorgehensweise können, anders als vorher, sehr günstige Geschwindigkeitsverläufe an Saug- und Druckseite ohne Überhöhungen an der Vorderkante erreicht werden. Innerhalb eines auf einem Hochleistungs-Rechen-Cluster parallelisierten Mehrkriterien-Optimierungsprozesses, in dem beispielhaft der Mittelschnitt eines Stators einer Hochdruckverdichterstufe aerodynamisch optimiert wird, werden die drei Methoden anschließend miteinander verglichen. Es kann gezeigt werden, dass alle drei Parametrisierungen zu Profilen führen, die bezüglich ihrer aerodynamischen Verluste deutlich besser sind als ein manuell entworfenes Referenzprofil. N2 - In the field of process integration and automized optimization of engineering parts the flight engine industry can be recognized as a technology leader. Based on substantial research and developement efforts, especially the arodynamical optimization of engine blades can be regarded as state-of-the-art now. This way it is possible to design more efficient blades in shorter developement time which helps to lower CO2 emissions of the engine. An important step within the blade design process is the automized multi-criteria optimization of single blade sections. Therefore, useful section parameterization is neccessary allowing to explore a wide design space on the one hand, but yielding reasonable blade sections without the need of manual after treatment. Three different possibilities for automized blade section generation are developed in this thesis. In contrast to most of the prior publications these parameterizations generate curvature continuous sections. Only for the blending of the trailing edge circle to the suction and pressure side, respectively, tangential continuity is regarded as sufficient for proper aerodynamical behavior. This way, advantageous velocity profiles without any spikes on either section side of the leading edge are achieved. The three methods are tested and compared to each other within a multi-criteria optimization process running in parallel on a high performance computing cluster. For the example of a mid-section of a high pressure compressor stator it can be shown that all three parameterizations yield profiles which dominate a manually optimized reference profile in both optimization criteria, efficiency for design and off-design operation conditions. KW - Propfan KW - Verdichter KW - Radschaufel KW - Aerodynamik KW - Mehrkriterielle Optimierung KW - Parametrisierung KW - Optimierung KW - Prozessintegration KW - Rolling-Ball-Algorithmus KW - Verdichterschaufelentwurf KW - Parameterization KW - Optimization KW - Prozess integration KW - Rolling-ball-algorithm KW - Compressor blade design Y1 - 2011 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus-23640 SN - 978-3-8440-0743-5 ER - TY - THES A1 - Nguyen, Tuan-Anh T1 - Application of optimization methods to controller design for active suspensions T1 - Anwendung von Optimierungsmethoden zur Reglerauslegung für aktive Radaufhängungen N2 - By offering good ride safety and ride comfort to passenger cars, active suspensions have attracted more and more attentions of investigators. Numerous approaches of designing controller for active suspension systems have been introduced mostly restricted to linear time-invariant systems. In this dissertation, optimization methods are applied to a special three degree-of-freedom spatial car model with active suspensions to define an optimal controller. The optimal control law with state-feedback and disturbance-feed forward parts is derived by extending the linear-quadratic regulator (LQR) control to linear systems with measurable disturbances and combining it with a multi-criterion optimization (MCO) procedure. This allows to reduce the number of design variables of the MCO problem significantly. The approach is applied also to gain-scheduling control of the linear-parameter varying spatial car model. The effectiveness of the designed controller with respect to ride safety and ride comfort of the car in yaw motion is demonstrated through the simulation of double-lane-change maneuvers, where the paths are found by an optimization procedure. N2 - Für die gleichzeitige Erhöhung von Fahrsicherheit und Fahrkomfort werden zunehmend aktive Radaufhängungen diskutiert. Numerische Verfahren, welche bei der Auslegung von Reglern für aktive Radaufhängungen herangezogen werden können, sind größtenteils auf lineare zeit-invariante Systeme beschränkt. In der vorliegenden Dissertation werden Optimierungsmethoden auf ein spezielles räumliches Pkw-Modell mit drei Freiheitsgraden und aktiver Radaufhängung angewendet, um einen optimalen Regler auszulegen. Das optimale Regelgesetz mit Zustandsrückführung und Störgrößenaufschaltung ist abgeleitet von einem weiterentwickelten linear-quadratischen Regler (LQR) für lineare Systeme mit messbaren Störungen, welcher mit Mehrkriterien-Optimierungsverfahren (MCO) verknüpft wird. Dadurch wird die Anzahl der Entwurfsvariablen des MCO-Problems merklich reduziert. Dieser Ansatz wird ebenso auf eine Regelung mit variablen Verstärkungsfaktoren in Verbindung mit einem linearen, parameterabhängigen räumlichen Fahrzeugmodell angewendet. Die Leistungsfähigkeit des Reglers bezüglich Fahrsicherheit und Fahrkomfort wird anhand von Spurwechsel-Fahrmanövern demonstriert, wobei die Bahnkurven durch eine Optimierung gefunden werden. KW - Fahrwerk KW - Reglerentwurf KW - Optimierung KW - Fahrzeugbau KW - Radaufhängung KW - Regler KW - Vehicle KW - Suspensions KW - Regulator Y1 - 2006 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus-261 ER - TY - THES A1 - Glora, Michael T1 - Ein Beitrag zur Mehrkriterienoptimierung von Simulationsmodellen und Experimenten N2 - Die Arbeit stellt das prinzipielle Vorgehen der Mehrkriterienoptimierung zunächst an Beispielen des virtuellen Prototyping dar. Die Anwendung von Optimierungsalgorithmen auf Parameteridentifikationsaufgaben führt zu Mehrkriterien-Mehrmodell-Optimierung, bei der unbekannte Systemparameter aus Vergleichen zwischen Messungen und Simulationen durch ein schrittweises Vorgehen auf Basis angepasster Versuche, Teilmodelle und Kriterien ermittelt werden können. Bei der Experiment-gekoppelten Hardware-in-the-Loop Optimierung verursacht die Streuung der Messergebnisse auf Grund des nicht vermeidbaren Messrauschens Probleme bei der Konvergenz der Optimierungsverfahren. Abhilfe schafft hier eine angepsste Funktionswert- und Gradientenberechnung auf Basis eines Approximationsverfahrens. Die Vorteile dieses neu entwickelten Verfahrens sind die Verwendung einer Ansatzfunktion zur Elimination von Messfehlern, die Speicherung aller Messwerte für eine eventuelle Weiterverarbeitung und die damit verbundene Minimierung der Anzahl notwendiger Versuche, sowie das Sicherheitskonzept zur Vermeidung kritischer Versuchszustände durch eine implementierte Schrittweitenbegrenzung. N2 - First of all the aim of multi criterion optimization is demonstrated by examples of virtual prototyping. Application to parameter identification problems leads to a multi-criterion multi-model optimization strategy where unknown parameters of a system can be estimated by a step-by-step approach based on appropriate experiments, sub models and criteria. Experiment based Hardware-in-the-loop optimizations show additional problems concerning the convergence of optimization routines due to noise in the measurement. Appropriate criteria and gradient evaluation based on an approximation approach can solve this problem. The new approach has the following advantages: Measurement noise is minimized by using approximations of the criteria, the amount of necessary function evaluations is minimized by storing all results for further approximations, and a safety concept avoiding critical states of the experiment is included. KW - Mehrkörpersystem KW - Simulation KW - Mehrkriterielle Optimierung KW - Optimierung KW - Mehrkriterienoptimierung KW - Simulation KW - Virtual Prototyping KW - Parameteridentifikation Y1 - 2001 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus-1575 SN - 3-8265-9633-1 ER - TY - THES A1 - Otto, Dierk T1 - Ein Beitrag zur interdisziplinären Prozessintegration und automatischen Mehrzieloptimierung am Beispiel einer Verdichterrotorschaufel T1 - A contribution for multidisciplinary process integration and automated multi-objective optimisation supporting compressor blade design N2 - Im Unterschied zu den letzten Jahrzehnten müssen bei der derzeitigen und zukünftigen Verdichterauslegung die einzelnen Teilbereiche des Entwurfsprozesses wie aerodynamische Auslegung, Konstruktion und Festigkeitsanalyse, immer enger miteinander verzahnt werden. Grund dafür sind die gestellten Forderungen der Flugzeughersteller nach Triebwerksgenerationen mit, im Vergleich zu vorangegangenen Triebwerken, weniger Verbrauch und längeren Laufzeiten bzw. Wartungsintervallen. Um diese Anforderungen umsetzen zu können, werden Verdichterschaufeln entwickelt, die sich in der Regel in Form sowie aerodynamischen und strukturmechanischen Verhalten von früheren Entwürfen unterscheiden. Der dafür benötigte Entwurfsprozess soll hinsichtlich der Zeit so kurz wie möglich werden. Um die aufgezählten Punkte erfüllen zu können, ist der Einsatz von interdisziplinärer Optimierung am erfolgversprechendsten, wofür zum einen die einzelnen Teilschritte in einen automatisch ablaufenden Prozess eingebetet und zum anderen die einzelnen Entwurfskriterien erfasst und mathematisch formalisiert werden müssen. In der vorliegenden Arbeit soll ein Weg zur interdisziplinären Prozessintegration und eine darauf aufsetzende Mehrzieloptimierung mit Kriterien aus den einzelnen Teilbereichen der Auslegung aufgezeigt werden. Dabei wird sowohl auf verschiedene Probleme näher eingegangen und Lösungsansätze aufgezeigt, als auch einzelne Auslegungskriterien vorgestellt sowie formalisiert. Der automatisierte Auslegungsprozess wird exemplarisch auf eine Verdichterrotorschaufel mit zugehörigen aerodynamischen und strukturmechanischen Kriterien angewendet. Die einzelnen Optimierungsziele stammen aus beiden Auslegungsteilbereichen und werden gleichberechtigt betrachtet, wodurch eine echte interdisziplinäre Mehrzieloptimierung zur Anwendung kommt. N2 - In contrast to the recent years, the future compressor blade design process must be a strong combination of aerodynamic airfoil design, blade design and stress behaviour. This has been brought about by the requirement of the customers for jet engine generations with lower fuel consumption and longer maintenance intervals in comparison with former engine generations. To meet these requirements it is necessary to develop new blades, or rather blade shapes, with better aerodynamic and structural mechanical behaviour by using a faster design process. Due to the need to achieve all named issues an automated multidisciplinary integration process, which embeds all necessary design steps, as well as multi-objective optimisation, becomes more and more important. Therefore the different design criteria must be identified, covered and transferred into mathematical equations, which are useable for optimisation. The intention of this work is to show a way for multidisciplinary process integration which involves different programmes, like a CAD-System, a FE solver and a CFD solver. A multi-objective optimisation with goals of all blade design parts is also part of this thesis. Main focuses are some problems which appear as part of the automation of the whole process and recommendations to solve them within the cur-rent design criteria are given. Both, the automated process and the optimisation are demonstrated for a typical industrial blade design process. KW - Axialverdichter KW - Optimierung KW - Interdisziplinär KW - Prozessintegration KW - Datentransfer KW - Mehrzieloptimierung KW - Verdichterauslegung KW - Multidisciplinary KW - Process integration KW - Data transfer KW - Multi-objective optimisation KW - Compressor blade design Y1 - 2009 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus-11397 SN - 978-3-8322-8572-2 ER - TY - THES A1 - Martin, Ivo T1 - Automated process for robust airfoil design-optimization incorporating critical eigenmode identification and production-tolerance evaluation T1 - Automatisierter Prozess zur robusten Schaufeloptimierung einschließlich der Erkennung von kritischen Eigenformen und Berechnung der Produktionstoleranz N2 - For many countries, gasturbine technology is one of the key technologies for the reduction of climate-damaging pollutant emissions. The profitability of such facilities, however, is highly dependent on the price for the utilized fossil fuel, which is why there is a constant need for increased efficiency. The potential of increasing the efficiency of the individual components is basically limited by factors which will reduce operating life. The goal of this thesis is to develop methods for improved automated structural design optimization, which shall be developed on the basis of compressor airfoils. Special attention is payed to avoid the excitation of failure critical eigenmodes by detecting them automatically. This is achieved by introducing a method based on self-organizing neural networks which enables the projection of eigenmodes of arbitrary airfoil geometries onto standard surfaces, thereby making them comparable. Another neural network is applied to identify eigenmodes which have been defined as critical for operating life. The failure rate of such classifiers is significantly reduced by introducing a newly developed initialization method based on principle components. A structural optimization is set up which shifts the eigenfrequency bands of critical modes in such a way that the risk of resonance with engine orders is minimized. In order to ensure practical relevance of optimization results, the structural optimization is coupled with an aerodynamic optimization in a combined process. Conformity between the loaded hot-geometry utilized by the aerodynamic design assessment and the unloaded cold-geometry utilized by the structural design assessment is ensured by using loaded-to-unloaded geometry transformation. Therefor an innovative method is introduced which, other than the established time-consuming iterative approach, uses negative density for a direct transformation taking only a few seconds, hence, making it applicable to optimization. Additionally, in order for the optimal designs to be robust against manufacturing variations, a method is developed which allows to assess the maximum production tolerance of a design from which onwards possible design variations are likely to violate design constraints. In contrast to the usually applied failure rate, the production tolerance is a valid requirement for suppliers w.r.t.~expensive parts produced in low-quantity, and therefore is a more suitable optimization objective. N2 - Für viele Länder ist die Gasturbine eine der Schlüsseltechnologien, um ihren klimaschaedlichen Schadstoffausstoß zu reduzieren. Die Profitabilität solcher Anlagen hängt jedoch wesentlich von den Preisen des jeweiligen fossilen Brennstoffs ab, weshalb ein stetiger Entwicklungsdruck zu immer effizienteren Anlagen zu verzeichnen ist. Die mögliche Effizienzsteigerung der einzelnen Komponenten wird jedoch im Wesentlichen durch lebensdauerreduzierende Faktoren beschränkt. Daher ist das Ziel dieser Arbeit, Methoden zur besseren automatisierten strukturdynamischen Bauteiloptimierung am praktischen Beispiel von Verdichterschaufeln zu entwickeln. Insbesondere liegt der Fokus darauf, die Erregung kritischer Eigenschwingungen zu vermeiden. Zu diesem Zweck müssen vorher als kritisch definierte Eigenformen automatisiert erkannt werden. Dies geschieht mit Hilfe einer auf Basis von selbstorganisierenden neuronalen Netzen entwickelten Projektionsmethode, welche es ermöglicht, Schwingungseigenformen beliebiger Schaufelgeometrien auf eine Standardfläche zu projizieren, um eine Vergleichsgrundlage zu erhalten. Mit Hilfe eines weiteren neuronalen Netzwerks wird geprüft, ob eine projizierte Eigenform einer der zuvor als kritisch definierten Eigenformen entspricht. Dieser Klassifizierer wurde durch eine neu entwickelte Initialisierungsmethode basierend auf Priniciple-Component-Analysis in seiner Fehlerrate entscheidend verbessert. In einen strukturellen Optimierungsprozess eingebettet führen diese Methoden zu einer Minimierung des Risikos von Bauteilresonanz zwischen Eigenschwingungen und Anregungen. Um den praktischen Nutzen der Optimierungsergebnisse sicherzustellen, wird der strukturelle Optimierungsprozess mit einem aerodynamischen gekoppelt. Dabei wird die Konsistenz zwischen den auf der belasteten heißen Geometrie beruhenden aerodynamischen und den ausgehend von der kalten unbelasteten Geometrie berechneten strukturmechanischen Ergebnissen durch eine innovative Methode erreicht, welche eine negative Bauteildichte zur direkten Transformation in nur wenigen Sekunden nutzt und somit im Gegensatz zur bisherigen iterativen Methode für Optimierungsprozesse praktisch anwendbar ist. Damit die optimalen Entwürfe aus dem Optimierungsprozess zusätzlich robust gegen stochastische Produktionsvariationen sind, wurde eine Methode zur Bestimmung der Produktionstoleranz eines Entwurfs entwickelt, ab der mögliche Entwürfe Versagenskriterien verletzen würden. Die Produktionstoleranz ist eine valide Anforderung an Zulieferer für teure und in geringer Stückzahl produzierte Bauteile und somit, als Optimierungskriterium formuliert, aussagekräftiger als die üblicherweise verwendete Ausfallrate. KW - Multidisciplinary design optimization KW - Production Tolerance KW - Classification KW - Neural Network KW - Eigenmode KW - Mehrkriterienoptimierung KW - Produktionstoleranzen KW - Klassifizierung KW - Neuronales Netzwerk KW - Eigenform KW - Gasturbine KW - Eigenschwingung KW - Neuronales Netz KW - Optimierung Y1 - 2018 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-47136 ER - TY - THES A1 - Urbano Caguasango, José Mauricio T1 - Learning-based manufacturing deviation estimation for robust computer-aided design T1 - Lernbasierte Abschätzung von Fertigungsabweichungen für die robuste rechnergestützte geometrische Modellierung N2 - Surface variations are an unavoidable byproduct of any manufacturing process and may lead to deviating part performance and even elevated part rejection rates. Because traditional computer aided-design approaches are aimed towards production of idealized, nominal geometric shapes, the wide geometric-and statistical-variability typical for any manufacturing process remains unrepresented and is frequently ignored during design. Thus, the present work aims at a more realistic design approach and, therefore, develops a collection of computer-aided design strategies for accurate representation, statistical analysis and prospective estimation of surface deviations with validation examples on aero engine turbine blades. The CAD representation of real manufactured surfaces requires the ability to accurately recreate complex geometric shapes. This is achieved by automated re-parametrization of any CAD face of interest as B-spline surface with a rather dense control point grid. Face matching to scanned manufactured samples is then performed by calculating control point displacements, which successfully deliver surface representation errors below typical measurement uncertainties on multiple matching examples from turbine shank and hot-gas faces. Since inference of performance variability due to manufacturing is usually limited by the amount of scanned manufactured parts, a probabilistic model is formulated based on singular-value decomposition of control point displacements and identification of dominant manufacturing modes. This allows generation of an infinite set of synthetic deviating surfaces faithful to experimental deviation patterns. Nominal geometric features may significantly differ between design iterations and manufacturing modes may not necessarily be transferable between different designs. Thus, deviation estimation may remain infeasible before manufacturing. To enable deviation estimation during the design phase, the present work proposes a machine learning strategy to identify deviation patterns explained by nominal geometric properties-such as relative position and local orientation-and use them for deviation estimation on new designs. This strategy is able to predict realistic stress variability induced by shank deviations of a turbine blade design using only surface deviation information from three given designs, which encourages machine-learning approaches as valuable tool for geometric deviation estimation as part of robust design. N2 - Fertigungsabweichungen sind unvermeidbar und tragen signifikant zu unerwünschten Performance-Variationen und erhöhten Ablehnungsraten bei. Konventionelle rechnergestützte Bauteilauslegungsmethoden konzentrieren sich dagegen meist auf die Erstellung von idealisierten, nominalen Geometrien und lassen statistische Fertigungsvariabilitäten in der Auslegungsphase großenteils unberücksichtigt. Um beides besser miteinander zu verbinden, werden in dieser Arbeit eine Reihe von rechnergestützten Konstruktions- und Modellierungsmethoden vorgestellt, welche eine virtuelle Rekonstruktion, robuste statistische Analyse und prädiktive Abschätzung von Oberflächenabweichungen erlauben, und mittels Validierungsbeispiele für Turbinenschaufeln nachgewiesen. Die CAD Darstellung von Fertigungsabweichungen erfordert die Fähigkeit, komplexe geometrische Formen akkurat nachzubilden, weshalb in dieser Arbeit die CAD Fläche zunächst als B-Spline Fläche mit hoher Kontrollpunkt-Dichte re-parametrisiert wird. Die Flächenanpassung an eingescannte, gefertigte Bauteile erfolgt dann durch Berechnung von Kontrollpunkt-Verschiebungen. Anhand mehrerer Anpassungsbeispiele von Heißgas- und Schaftflächen einer Turbinenschaufel wird nachgewiesen, dass Anpassungsgenauigkeiten unterhalb typischer Messunsicherheiten möglich sind. Um statistische Abschätzungen der geometrischen Variabilität des Fertigungsprozesses trotz einer limitierten Anzahl an vermessenen Bauteilen zu ermöglichen, wird ein probabilistisches Modell der Fertigungsstreuung auf Basis von Singulärwertzerlegung der Kontrollpunkt-Abweichungen und Identifizierung dominanter Fertigungsmoden entwickelt. Dies ermöglicht die Generierung unendlich vieler, synthetischer fertigungstreuer Abweichungsexemplare. Diese Darstellung der geometrischen Variabilität ist allerdings auf eine bestimmte Parametrisierung beschränkt, weshalb eine direkte Übertragung auf neue abweichende geometrische Designs nicht korrekt ist. Um eine solche zu ermöglichen, wird eine Strategie zur Erkennung geometrisch-bedingter Fertigungsmuster basierend auf Methoden des maschinellen Lernens formuliert. Diese Strategie ist in der Lage, realistische Abschätzungen von Oberflächen- und Spannungsvariabilität der Schaftflächen einer Turbinenschaufel vorzunehmen, allein durch Verwendung von Oberflächenmessungen dreier bereits gefertigter Turbinenschaufel-Entwürfe. Damit wird das große Potential des maschinellen Lernens bei der Wissensextraktion aus Fertigungsexemplaren bestätigt und ihre Weiterentwicklung innerhalb robuster Entwurfsprozesse ermutigt. KW - Machine learning KW - Computer-adided design KW - Robust design KW - Manufacturing deviation KW - Turbine blade KW - Maschinelles Lernen KW - CAD KW - Robuster Entwurf KW - Fertigungsabweichungen KW - Turbinenschaufel KW - Turbinenschaufel KW - CAD KW - Maschinelles Lernen KW - Fertigung KW - Abweichung Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-61544 ER -