Untersuchung von Optimierungsverfahren für rechenzeitaufwändige technische Anwendungen in der Motorenentwicklung

In der Motorenentwicklung treten Optimierungsprobleme auf, die sich nur schwer mit klassischen Methoden der Optimierung lösen lassen. Daher untersucht diese Arbeit nichtlineare Verfahren der ein- und multikriteriellen Optimierung, die unter Einhaltung nichtlinearer Nebenbedingungen mit relativ wenig...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Stöcker, Martin
Other Authors: TU Chemnitz, Fakultät für Mathematik
Format: Dissertation
Language:deu
Published: Universitätsbibliothek Chemnitz 2007
Subjects:
Online Access:http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-200701618
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-200701618
http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/5476/data/diplomarbeit.pdf
http://www.qucosa.de/fileadmin/data/qucosa/documents/5476/20070161.txt
Description
Summary:In der Motorenentwicklung treten Optimierungsprobleme auf, die sich nur schwer mit klassischen Methoden der Optimierung lösen lassen. Daher untersucht diese Arbeit nichtlineare Verfahren der ein- und multikriteriellen Optimierung, die unter Einhaltung nichtlinearer Nebenbedingungen mit relativ wenigen Funktionswertberechnungen in der Lage sind globale Extrema zu finden. Vorgestellt werden ein Genetischer Algorithmus und zwei Ersatzmodell-gestützte Optimierungsverfahren, die in das Optimierungsmodul der IAV EngineeringToolbox integriert wurden. Die Tauglichkeit der Algorithmen wurde an technischen Beispielen (1D-Strömungssimulation, Kettentriebsoptimierung), sowie an geeigneten Testfunktionen überprüft.