Die Bewertung des weltweiten Energiebedarfs verschiedener HVAC-Systeme von BEV (Battery Electric Vehicle) basiert auf GREEN-MAC-LCCP für 211 Städte. Westerloh stellt für jede Stadt die Außenlufttemperatur, die relative Luftfeuchtigkeit und die Solarstrahlung unterteilt in sechs Temperaturbereiche mit der dazugehörigen gewichteten Häufigkeit dar. Der Autor bestimmt den Energiebedarf zum Heizen und Kühlen mit einem thermischen Gesamtfahrzeugmodell eines Elektroautos der Kompaktklasse. Die untersuchten HVAC-Systeme sind zwei Kälteanlagen mit Zusatzheizer mit den Kältemitteln R-1234yf und R-744 und zwei umschaltbare Wärmepumpen mit den Kältemitteln R-134a und R-744. Neben den Klimadaten verwendet Westerloh die Anzahl der zugelassenen Pkw und die durchschnittlich zurückgelegte Strecke pro Stadt zur Berechnung von Kenngrößen. Als Ergebnis erhält er den weltweiten Energiebedarf pro Kilometer und Pkw im Jahr sowie für eine BEV-Flotte für jedes HVAC-System in unterschiedlicher Auflösung. Die Kenngrößen diskutiert er mit Beispielen.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Die mathematische Modellierung und Simulation sind elementare Instrumente in der Verfahrenstechnik. Viele Fragestellungen
werden durch den Einsatz dieser Werkzeuge beantwortet. Hierzu gehören zum Beispiel das Scale-Up von Anlagen und Prozessen, die Ermittlung optimaler Betriebspunkte, Regelstrategien und Fahrweisen, insbesondere aber auch Fragestellungen der Systemintegration bei der Entwicklung komplexer technischer Systeme, die aus einem Verbund divereser gekoppelter Subsysteme bestehen.
In der vorliegenden Arbeit wird das Verfahren der Waveformrelaxation zur Co-Simulation solcher gekoppelten Systeme in einem verfahrenstechnischen Kontext strukturiert untersucht. Als Benchmark wird dabei das dynamische Modell eines ideal durchmischten Rührkesselreaktors verwendet. Die Erkenntnisse werden in einen verallgemeinerten Algorithmus überführt,
der eine beliebige Anzahl von Modellen und Modellschaltungen verarbeiten kann und die Basis für eine multimandantenfähige
"Model as a Service"-Architektur bildet.
Aktualisiert: 2023-06-08
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Aktualisiert: 2023-05-30
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Aktualisiert: 2023-05-30
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Aktualisiert: 2023-05-30
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Die mathematische Modellierung und Simulation sind elementare Instrumente in der Verfahrenstechnik. Viele Fragestellungen
werden durch den Einsatz dieser Werkzeuge beantwortet. Hierzu gehören zum Beispiel das Scale-Up von Anlagen und Prozessen, die Ermittlung optimaler Betriebspunkte, Regelstrategien und Fahrweisen, insbesondere aber auch Fragestellungen der Systemintegration bei der Entwicklung komplexer technischer Systeme, die aus einem Verbund divereser gekoppelter Subsysteme bestehen.
In der vorliegenden Arbeit wird das Verfahren der Waveformrelaxation zur Co-Simulation solcher gekoppelten Systeme in einem verfahrenstechnischen Kontext strukturiert untersucht. Als Benchmark wird dabei das dynamische Modell eines ideal durchmischten Rührkesselreaktors verwendet. Die Erkenntnisse werden in einen verallgemeinerten Algorithmus überführt,
der eine beliebige Anzahl von Modellen und Modellschaltungen verarbeiten kann und die Basis für eine multimandantenfähige
"Model as a Service"-Architektur bildet.
Aktualisiert: 2022-10-27
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Die Entwicklung komplexer Systeme, wie Fabrikanlagen, autonomer Schienenfahrzeuge oder Flugzeuge, wird fast ausnahmslos von Modellierung und Simulation begleitet.
Für jedes Modell muss entschieden werden, wie detailliert es das System abbildet und wie groß sein Betrachtungsausschnitt ist. Typischerweise unterliegt diese Entscheidung einem beschränkten Projektbudget, sodass die Dimensionen Detailgrad und Ganzheitlichkeit in der Praxis gegeneinander abgewogen werden müssen. Hierbei reduziert sich entweder der Detailgrad oder die Perspektive.
Eine in der Literatur viel diskutierte Lösung dieses scheinbaren Dilemmas liegt darin, die Modelle der Grob- und der Detailebene zu verbinden. Es entsteht ein Hybrid, der genau da detailliert ist, wo es für eine bestimmte Fragestellung erforderlich ist. Die Modelle sind jedoch auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen angesiedelt. Um sie zu verbinden, müssen Übergange (z.B. Adapter) zwischen ihnen geschaffen werden. Bei dem Übergang von der Detailebene in die Grobebene (up) geht typischerweise Information verloren, die im umgekehrten Fall (down) wieder „aufgefüllt“ werden muss. Dieses „Auffüllen“ ist im Allgemeinen nicht eindeutig. Dennoch fordern bestehende Ansätze häufig, dass die Verkettung von down und up (schwache Konsistenz) sowie von up und down (starke Konsistenz) die Identität liefert. Hierdurch wird down eindeutig gemacht. Im Rahmen dieser Arbeit wird anhand eines einfachen Lieferkettenbeispiels aufgezeigt, dass diese Eindeutigkeit zu großen Problemen für die Validität der Simulation führen kann.
Um dieses Problem aufzulösen, wird in der vorgelegten Arbeit die gekoppelte Simulation beider Ebenen als nichtdeterministisch verstanden. Es wird gefordert, dass sie der (schwachen) Konsistenz genügt und einer geeignete Wahrscheinlichkeitsverteilung folgt. Die Übergänge werden mit Verfahren des Maschinellen Lernens anhand von Beispielen bestimmt.
Aktualisiert: 2021-12-30
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In dieser Dissertation wird die Konstruktion von Kompaktmodellen für spezielle nichtlineare Problemklassen mit dem Ziel eines effizienten Einsatzes in einer gekoppelten Feld- und Systemsimulation behandelt. Zu diesem Zweck wurden auf Basis einer räumlichen Finite-Elemente-Diskretisierung geeignete Modellreduktionsverfahren entwickelt und anhand von verschiedenen Anwendungsbeispielen verifiziert. Betrachtet werden nichtlineare Problemstellungen aus dem Bereich der elektrischen Maschinen und Transformatoren, beschrieben durch quasistatische Näherungen der Maxwell-Gleichungen, sowie Wärmetransfervorgänge in Form von Wärmeleitung.
Zur Systembeschreibung werden bekannte Zusammenhänge aus physikalisch motivierten Energiemethoden herangezogen sowie geeignete Koppelgrößen direkt aus den beschreibenden parametrischen partiellen Differentialgleichungen abgeleitet. Zu diesem Zweck wird zur Konstruktion der nichtlinearen Kompaktmodelle ein zweistufiger Prozess aus einer speziellen affinen Operatorapproximation sowie anschließender Projektion auf eine reduzierte Basis im Rahmen einer Reduzierten-Basis-Methode vorgeschlagen. Die affine Operatorzerlegung geschieht mittels adäquater Interpolation der Materialverteilung im zugehörigen n-dimensionalen Parameterraum, wobei das Rahmenwerk zur Konstruktion des Interpolanten größtmögliche Flexibilität in Bezug auf die Wahl der Basisfunktionen gewährt. Die reduzierte Basis wird mithilfe von adaptiv im Parameterraum gewählten Lösungen, sogenannten Snapshots, aufgespannt. Die Platzierung der Snapshots im Parameterraum geschieht auf Grundlage eines Fehlerindikators, welcher die effiziente Reduktion ohne zusätzliche Vorabinformation sicherstellt.
Aktualisiert: 2020-07-01
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Aktualisiert: 2023-04-01
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Die Bewertung des weltweiten Energiebedarfs verschiedener HVAC-Systeme von BEV (Battery Electric Vehicle) basiert auf GREEN-MAC-LCCP für 211 Städte. Westerloh stellt für jede Stadt die Außenlufttemperatur, die relative Luftfeuchtigkeit und die Solarstrahlung unterteilt in sechs Temperaturbereiche mit der dazugehörigen gewichteten Häufigkeit dar. Der Autor bestimmt den Energiebedarf zum Heizen und Kühlen mit einem thermischen Gesamtfahrzeugmodell eines Elektroautos der Kompaktklasse. Die untersuchten HVAC-Systeme sind zwei Kälteanlagen mit Zusatzheizer mit den Kältemitteln R-1234yf und R-744 und zwei umschaltbare Wärmepumpen mit den Kältemitteln R-134a und R-744. Neben den Klimadaten verwendet Westerloh die Anzahl der zugelassenen Pkw und die durchschnittlich zurückgelegte Strecke pro Stadt zur Berechnung von Kenngrößen. Als Ergebnis erhält er den weltweiten Energiebedarf pro Kilometer und Pkw im Jahr sowie für eine BEV-Flotte für jedes HVAC-System in unterschiedlicher Auflösung. Die Kenngrößen diskutiert er mit Beispielen.
Aktualisiert: 2023-04-01
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