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Water injection is investigated for turbocharged spark-ignition engines to reduce knock probability and enable higher engine efficiency. The novel approach of this work is the development of a simulation-based optimization process combining the advantages of detailed chemistry, the stochastic reactor model and genetic optimization to assess water injection. The fast running quasi-dimensional stochastic reactor model with tabulated chemistry accounts for water effects on laminar flame speed and combustion chemistry. The stochastic reactor model is coupled with the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm to find an optimum set of operating conditions for high engine efficiency. Subsequently, the feasibility of the simulation-based optimization process is tested for a three-dimensional computational fluid dynamic numerical test case. The newly proposed optimization method predicts a trade-off between fuel efficiency and low knock probability, which highlights the present target conflict for spark-ignition engine development. Overall, the optimization shows that water injection is beneficial to decrease fuel consumption and knock probability at the same time. The application of the fast running quasi-dimensional stochastic reactor model allows to run large optimization problems with low computational costs. The incorporation with the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm shows a well-performing multi-objective optimization and an optimized set of engine operating parameters with water injection and high compression ratio is found.
Der Bereich der rückführenden Logistik erhält durch die derzeitige und zukünftige Situation der Rohstoffentwicklung ein enormes Wachstumspotential. Das Wirtschaftswachstum vor allem in den BRIC-Nationen (Brasilien, Russland, Indien, China) hat zu einer erhöhten Rohstoffnachfrage geführt. Vor dem Hintergrund knapper und begrenzter Rohstoffvorkommen führt dieser Aspekt zu steigenden Rohstoffpreisen. Betroffen ist davon die Rohstoff verarbeitende Industrie wie die Energieerzeuger, Metall- und Elektroindustrie, Chemie-, Baustoff-, Textil-, Glas- oder Papierindustrie.
Eine Möglichkeit, um auf diesen Trend zu reagieren, liegt in der Substitution der zu ihrer Produktion notwendigen Primärrohstoffe durch Sekundärrohstoffe. Für die Erzeugung von Sekundärrohstoffen werden Rückstände benötigt. Die Rückstände fließen in Form von Altprodukten und Reststoffen aus dem Wirtschaftskreislauf in das System der Rückführungslogistik zurück und stehen den Sekundärrohstoffproduzenten zur Verfügung.
Der Rückfluss von Rückständen unterliegt verschiedenen Einflüssen wie beispielsweise dem Gebrauchs- und Rückgabeverhalten der Konsumenten. Der zeitliche Anfall und Zustrom, die Art und Menge sowie der qualitätsmäßige Zustand von Rückständen wird dadurch stark beeinflusst. Die Sekundärrohstoffproduzenten stehen somit einer unsicheren quantitativen und qualitativen Materialverfügbarkeit gegenüber. Diese Unsicherheiten wirken sich negativ auf die Produktions- und Dispositionssysteme aus. Um die Auswirkungen auf stabile Produktionsprozesse zu minimieren, bedarf es kurzfristiger dynamischer Dispositionsentscheidungen. In Verbindung mit intelligenten Informations- und Telekommunikationstechnologien können die komplexen dynamischen Dispositionsprobleme gelöst werden.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Bereich der Reverse Logistics und insbesondere der Sekundärrohstofflogistik. Es werden Aspekte der Dynamischen Disposition betrachtet und zeigt die Verknüpfung und die Verwendung von Multiagentensystemen als Vertreter moderner Informations- und Telekommunikationstechnologien und der verteilten künstlichen Intelligenz. Die Relevanz des Themas wird durch praxisnahe Beispiele belegt und die entwickelte Systemarchitektur auf die Sekundärrohstofflogistik angepasst. Die Ergebnisse und der Nutzen der Arbeit werden ebenfalls dargestellt.
Stationäre Betonmischanlagen sind höchstens zu 50 % ausgelastet. Mit zunehmender Anlagengröße sinkt dies Auslastung weiter, da die Zeitanteile für Dosieren, Füllen und Entleeren zunehmen, die Mischzeit aber konstant bleibt. Die vorliegende Arbeit beschreibt und diskutiert verschiedene Möglichkeiten, die Auslastung der Betonmischanlagen deutlich zu steigern. Je nach Anforderungen sind durch den Zweikübelaufzug, den Mischernachbehälter als auch durch einen neuen Mischer die größten Steigerungen möglich. Die vorgestellten Lösungen sind sowohl für neue Anlagen als auch zur Rekonstruktion von Altanlagen geeignet. Als positiver Nebeneffekt kann jede Betonmischanlage nun auch effektiv als Trockenfüllstation für Betonmischfahrzeuge fungieren. Alle Lösungen beeinflussen nicht die in Normen, z.B. DIN 1045 festgelegte Mindestmischzeit von 30 Sekunden.
Batch-Prozesse werden vielfach in der chemischen Industrie eingesetzt. Aufgrund der stetig steigenden Anforderungen hinsichtlich Produktqualität, Wirtschaftlichkeit, Sicherheit und Umweltverträglichkeit gewinnt die Prozessoptimierung immer stärker an Bedeutung. Die Methoden und Algorithmen zur Optimierung werden ständig weiterentwickelt, z.B. im Hinblick auf die Ermittlung globaler Optima. Breite Einsatzmöglichkeiten für neue Optimierungsansätze ergeben sich jedoch nur, wenn diese auch an die gängigen Standardwerkzeuge zur Modellierung und Simulation, z.B. an die bekannten Flowsheet-Simulatoren, gekoppelt werden können. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Modellierung, Simulation und Optimierung eines industriellen Batch-Prozesses zur Herstellung von Polyesterolen. Zunächst wird mit Hilfe des Softwarepakets ChemCAD ein geeignetes Prozessmodell erstellt. Schwerpunkt bildet dabei die Abbildung der Polykondensationsreaktion. Des Weiteren wird eine Methodik zur Optimierung dynamischer, verfahrenstechnischer Prozesse entwickelt, die auf den Simulator ChemCAD aufsetzt.
Color sequencing
(2004)
In this dissertation, we present several solution approaches for the color change minimization problem that arises in the paint shop of an automobile plant. We give NP-completeness results for an abstract formulation of this problem and show that it is APX-hard, even in a restricted form. For this form, we establish a connection to binary matroids. When solving the color change minimization problem with the help of a line storage system, we present dynamic programs that use algorithms from computational biology, among others. Finally, we look into the color change minimization problem within the overall production process of an automobile plant. We describe an algorithm that sequences a daily production and that has been successfully developed with and implemented in the Ford Motor Company (Europe).