Um eine Schlüsselrolle bei der Reduzierung des ökologischen Fußabdrucks des zivilen Luftverkehrs einnehmen zu können, müssen Brennstoffzellensysteme (BZS) hohen Lebensdauer- und Robustheitsanforderungen gerecht werden. Die für mobile Anwendungen typischen, dynamisch fordernden Lastprofile und Betriebsbedingungen sowie mechanische Belastungen beschleunigen jedoch irreversible Degradationsmechanismen in BZS. Entwicklungsmethoden, die lediglich Leistungskenndaten fokussieren, bringen hochleistungsfähige Systemlösungen hervor, die wenig robust gegenüber Lebenszyklus-Effekten sind. In dieser Arbeit werden daher zwei simulationsbasierte Entwurfsmethoden für BZS vorgestellt, die auch die Systemrobustheit und –lebensdauer in den Fokus rücken. Zur Bekämpfung von Degradationsursachen unterstützt die erste Methode die Strategieentwicklung für die Hybridisierung eines Brennstoffzellensystems mit einem elektrischen Energiespeichersystem. Sie ermöglicht die effektive Exploration des durch die zusätzlichen Freiheitsgrade des hybriden Systems aufgespannten Entwurfsraumes. Die zweite Methode besteht in einer simulationsbasierten Optimierung der Systemrobustheit zur Steigerung der Resilienz gegenüber Änderungen der Randbedingungen oder degradiertem Komponentenverhalten unter Berücksichtigung der Unsicherheiten des Systementwurfs. Basis dafür ist die Einführung einer Metrik zur Quantifizierung der Systemrobustheit und deren Integration in die Zielfunktion des Optimierungsproblems der Systemauslegung. Die Methoden ermöglichen die Identifikation der global effektivsten Hybridisierungsstrategie und die lokale Robustifizierung favorisierter Systemlösungen. Gemeinsam bilden sie ein schlagkräftiges Methodenpaket zur Entwicklung robuster hybrider Brennstoffzellensysteme.
Aktualisiert: 2022-12-22
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Aktualisiert: 2022-02-06
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Jianbin Liao stellt eine generische automatische Applikationsmethode vor. Die Methode kann die vielfältigen Applikationsaufgaben in der Getriebevorentwicklung in Rapid-Prototyping-Umgebung effizient ohne Vorkenntnisse erledigen. Um das zu realisieren, wird ein Kriging-Modell verwendet, das Kenntnisse über das zu applizierende System liefert. Eine adaptive Versuchsplanung ermöglicht eine effiziente Konvergenz nach dem globalen Optimum. Die Methode wird auch erweitert, um die Abhängigkeitsfunktionen statt konstanter Parameter zu applizieren. Das Verfahren wurde in der Vorentwicklung eines Hybridantriebs verwendet und validiert.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Jianbin Liao stellt eine generische automatische Applikationsmethode vor. Die Methode kann die vielfältigen Applikationsaufgaben in der Getriebevorentwicklung in Rapid-Prototyping-Umgebung effizient ohne Vorkenntnisse erledigen. Um das zu realisieren, wird ein Kriging-Modell verwendet, das Kenntnisse über das zu applizierende System liefert. Eine adaptive Versuchsplanung ermöglicht eine effiziente Konvergenz nach dem globalen Optimum. Die Methode wird auch erweitert, um die Abhängigkeitsfunktionen statt konstanter Parameter zu applizieren. Das Verfahren wurde in der Vorentwicklung eines Hybridantriebs verwendet und validiert.
Aktualisiert: 2023-04-04
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