Bei der konventionellen Drehmomentregelung von permanentmagneterregten Synchronmaschinen werden Solldrehmomente unter der Berücksichtigung von Leistungsverlusten durch statische Kennfelder in Sollströme überführt. Dieses Vorgehen ist dynamisch suboptimal, interdependent und stark maschinenabhängig. Diese Arbeit widmet sich der Frage: Wie kann ein Model Predictive Controller entworfen werden, durch welchen die Ziele Drehmomenterreichung und Verlustminimierung simultan optimiert werden? In classical approaches for the torque control of Permanent Magnet Synchronous Machines the torque references are converted into current references by static lookup tables which consider power losses. This procedure is dynamically suboptimal, interdependent and strongly machine-dependent. This work addresses the question: How can a Model Predictive Controller be designed to simultaneously optimize the objectives torque reference tracking and power loss minimization?
Aktualisiert: 2022-03-24
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This dissertation investigates and describes, in a broad sense, numerical methods to be adopted in the design of induction hardening-tempering processes. They include multi-physical models of the direct problems, optimization algorithms to solve inverse problems, use of surrogates and parallel computing as acceleration techniques. Multi-physical models consist of electromagnetic, thermal, metallurgical and, in case of hardening, mechanical analyses too. Due to the lack of available microstructure-dependent electromagnetic properties, their identification became a necessary step to get a complete multi-physical model. It follows the introduction of evolutionary optimization algorithms to solve inverse problems involving expensive (i.e. multi physical) field evaluations, in particular, properties identification and optimal control tasks. In this, including, on the one hand, single- and multi-fidelity metamodels (e.g. Gaussian Processes and neural networks), on the other, parallel computing, turns out to be a successful strategy.
Aktualisiert: 2021-10-22
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This dissertation investigates and describes, in a broad sense, numerical methods to be adopted in the design of induction hardening-tempering processes. They include multi-physical models of the direct problems, optimization algorithms to solve inverse problems, use of surrogates and parallel computing as acceleration techniques. Multi-physical models consist of electromagnetic, thermal, metallurgical and, in case of hardening, mechanical analyses too. Due to the lack of available microstructure-dependent electromagnetic properties, their identification became a necessary step to get a complete multi-physical model. It follows the introduction of evolutionary optimization algorithms to solve inverse problems involving expensive (i.e. multi physical) field evaluations, in particular, properties identification and optimal control tasks. In this, including, on the one hand, single- and multi-fidelity metamodels (e.g. Gaussian Processes and neural networks), on the other, parallel computing, turns out to be a successful strategy.
Aktualisiert: 2022-01-20
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In dieser Arbeit wird ein mehrstufiger Radialverdichter mit Rückführung betrachtet. Um den Wirkungsgrad solcher Radialverdichter zu steigern, kann der Strömung mithilfe dreidimensionaler Schaufeln im Rückführsystem begegnet werden. Es wurde ein numerisches Setup erarbeitet, welches eine numerische Optimierung des Rückführsystems ermöglichte. Die generierten Designs bildeten die Grundlage für eine Abschätzung des Potentials dreidimensionaler Beschaufelungen unter strikten Fertigungsrandbedingungen. Die Datenbasis enthielt Designs aus einem design of experiments und einer multi-objective Optimierung, bei der sich eine Pareto-Front identifizieren ließ. Mit der generierten Datenbasis konnten die Gestaltungsmöglichkeiten einer dreidimensionalen Rückführbeschaufelung herausgearbeitet werden und die dahinter liegenden physikalischen Zusammenhänge beleuchtet werden. Eine Analyse der Pareto-Front lieferte einen Aufschluss über den Trade-off einzelner Optimierungsziele. Beschaufelungen mit positiver Erreichung der Zielfunktionen zeichneten sich durch eine dreidimensionale Gestaltung mit einer Verwindung des Naben- und Gehäuseschaufelprofils gegeneinander aus. An der Nabe wurden vorrangig Skelettlinien mit hohen Umlenkungen an der Vorder- und Hinterkante sowie einer Entlastung der Schaufelmitte als vorteilhaft identifiziert. Am Gehäuse bot sich eine umgekehrte Gestaltung, mit einer Entlastung der Schaufelhinter- und Vorderkante sowie Belastung der Schaufelmitte, an. Dies ermöglichte es, die über der Kanalhöhe variierende Anströmung sowie die Ausprägung der Sekundärströmung gezielt zu beeinflussen. Über die Verteilung der Verzögerungsaufgabe der Rückführung zwischen der 180°-Umlenkung und der Rückführpassage konnte der Trade-off zwischen einzelnen Zielen eingestellt werden. Das methodische Vorgehen dieser Arbeit zeigte, dass Wissen bei einer numerischen Optimierung über eine gezielte Analyse der Zusammenhänge innerhalb der erzeugten Datenbasis generiert werden kann.
Aktualisiert: 2020-12-26
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Die Zunahme dezentraler, volatiler Stromerzeugung im Rahmen der Energiewende führt schon heute zu Engpässen in Stromnetzen. Eine Lösung dieser Probleme verspricht die informationstechnische Vernetzung und Koordination der Erzeuger und Verbraucher in Smart Grids. Diese Arbeit präsentiert einen Energiemanagement-Ansatz, der basierend auf Leistungsprognosen und Flexibilitäten der Akteure spezifische, aggregierte Leistungsprofile approximiert. Hierbei werden Netzrestriktionen berücksichtigt. The increase in decentralized, volatile electricity generation as result of the German energy system transformation causes congestions in electricity grids. IT networking and coordination of producers and consumers in smart grids promises a solution to these problems. In this context, this work presents an energy management approach that approximates specified, aggregated power profiles. The approach uses power forecasts and flexibilities and takes network restrictions into account.
Aktualisiert: 2021-02-11
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