LS Technische Mechanik und Fahrzeugdynamik
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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.
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.
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.
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.
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.
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.