Forschung

Optimierung

Steht ein Analysemodell zur Verfügung, ist der Schritt zur modellbasierten Synthese nicht weit (Virtual Prototyping). Dabei sind Systemparameter so festzulegen, dass das dynamische System vordefinierte Anforderungen optimal erfüllt.

Bei technischen Anwendungen sind solche Anforderungen vielfältig und widersprüchlich, weshalb im Mittelpunkt der Methodenentwicklung ein Mehrkriterien-Optimierungskonzept steht, das dem Entwicklungsingenieur verschiedene  optimale Kompromisslösungen anbietet. Dieser bleibt damit Teil des Entscheidungsprozesses, wird aber von der zeitaufwändigen Suche nach optimalen Lösungen entlastet.

Aktuell angewandt werden diese Methoden auf die Optimierung eines komplexen Systems zur dezentralen Energiegewinnung bestehend aus Mikrogasturbine und Brennstoffzelle. Dieses Projekt ist Teil des vom Bund geförderten Forschungsvorhabens "Multidisziplinäre Komponentenentwicklung für hybride Mikrogasturbinen-SOFC-Systeme (TurboFuelCellFuE)".

Weitere interessante Anwendungen ergeben sich in der Fahrzeugdynamik und Triebwerkstechnik, aber auch in anderen Disziplinen wie der Getriebeapplikation, Maschinendynamik oder der Auslegung von Wartungsanlagen. Entscheidende Faktoren für den Erfolg der Optimierung sind dabei die Definition von praxisnahen Bewertungskriterien in Abstimmung mit den entsprechenden Experten aus der Industrie, eine sowohl Problem- wie auch Algorithmen-orientierte Beschreibung der Entwurfsfreiheiten sowie der Einsatz geeigneter Optimierungsalgorithmen. Bei zeitaufwändigen, verrauschten Entwurfsevaluationen kommen meist Ersatzmodell-gestützte globale Mehrkriterienverfahren wie MOGAs, PSOs und DE zum Einsatz, die teilweise problemspezifisch zu modifizieren sind. Neben der deterministischen Optimierung gewinnt dabei zunehmend die Robuste Optimierung an Bedeutung.