Optimierung und Robustheitsbewertung in der Simulation mechanischer Systeme

Beschreibung

In der Arbeit wird eine Methode zur robusten Optimierung vorgestellt, die zwei fundamental wichtige Bausteine in einem Produktentwicklungsprozess kombiniert. Es handelt sich hierbei, wie der Name bereits andeutet, zum einen um die Optimierung von Bauteilen und zum anderen um die anschließende Robustheitsbewertung dieser Bauteile. Dabei kombiniert die in der Arbeit vorgestellte Methode die Bausteine derart, dass bereits während des Optimierungsprozesses die Robustheit der möglichen Bauteile bewertet wird und dies in die Optimierung mit einfließt. Bei der herkömmlichen Optimierung dagegen, werden die Optimierungskriterien für ein nominal repräsentatives Fertigungsteil überprüft. Daher kann über die Sensitivität dieses Bauteils gegenüber realen Herstellungsbedingungen, also unter Berücksichtigung z.B. von Fertigungstoleranzen, keine Aussage gemacht werden. Des Weiteren werden keine Kenntnisse über Folgen durch Streuungen eigentlich festgewählter Parameter, wie z.B. Materialkennwerte, berücksichtigt. Um nicht aus der Optimierung heraus unrobuste Bauteile als Ergebnis zu bekommen, ist es daher sinnvoll, diese Informationen schon während der Optimierung zu nutzen. In der Arbeit werden unterschiedliche Optimierungsverfahren vorgestellt, die unter Berücksichtigung ihrer späteren Verwendung bewertet werden. Als Ergebnis daraus wird ein richtungsorientiertes Abstiegsverfahren mit dem Namen Dreiecksmethode entwickelt. Für die Robustheitsbewertung werden ebenfalls Verfahren vorgestellt und mit einander verglichen. Hieraus wird eine Methode zur Robustheitsbewertung entwickelt, die schon mit einem geringen Stichprobenumfang Tendenzaussagen für die Robustheit treffen kann. Zum Abschluss wird die kombinierte Dreiecksmethode beispielhaft an zwei typischen Beispielen aus der Mechanik angewendet und mit einem weiteren Verfahren verglichen.

Autor*in

Markus Könning

Themen in »Optimierung und Robustheitsbewertung in der Simulation mechanischer Systeme«

Angewandte Mathematik Robuste Optimierung Robustes Optimum

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