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...
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Format: | Dissertation |
Language: | deu |
Published: |
Universitätsbibliothek Chemnitz
2007
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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 |
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. |
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