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Die in dieser Arbeit beschriebene Prädiktive Antriebsregelung nutzt Telematikinformationen für den kraftstoffoptimalen Betrieb von Hybridfahrzeugen. Es wird insbesondere die mathematische Modellbildung des Antriebsstrangs, die Prädiktion vorausliegender Fahrzustände sowie der Algorithmus zur Ermittlung optimaler Steuergrößen erläutert.
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Zunächst wird ein praxisorientiertes Dieselmotormodell für den Einsatz in der Systemsimulation entwickelt. Es bildet die Interaktion zwischen Motorsteuergerät und Triebwerk sowie ihre Auswirkungen auf das transiente Drehzahl- und Verbrauchsverhalten ab.Anschließend wird für die Gesamtmaschine ein Optimierungsansatz entwickelt, dessen Kern in der Berücksichtigung des dynamischen Komponentenverhaltens zur Identifikation der wirkungsgradoptimalen Betriebsführung für einen Lastzyklus liegt.
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In dieser Arbeit wird die automatische Berechnung von Steigungstupeln zweiter und höherer Ordnung behandelt. Die entwickelten Techniken werden in einem Algorithmus zur verifizierten globalen Optimierung verwendet. Anhand von Testbeispielen auf einem Rechner wird der neue Algorithmus mit einem Algorithmus aus der Literatur verglichen.
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Der Übergang zu einem klimafreundlichen Energiesystem ist eines der zentralen Ziele deutscher und europäischer Energiepolitik. Der Ausbau erneuerbarer Energien ist eine wichtige Voraussetzung für das Erreichen dieses Ziels, wobei der Stromsektor aufgrund seiner großen Potenziale eine tragende Rolle spielt. In dieser Arbeit werden die Auswirkungen fluktuierender Stromerzeugung untersucht sowie der Bedarf und die Wirtschaftlichkeit von Energiespeicheichern analysiert.
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Durch ein methodisches regelungstechnisches Vorgehen wird eine optimale Betriebsführungsstrategie für ein PEM-Brennstoffzellensystem entwickelt. Ausgehend von einer physikalischen Modellierung des dynamischen Systemverhaltens werden verschiedene Regelungskonzepte untersucht. Als besonders geeignet hat sich das Verfahren der modellprädiktiven Regelung erwiesen, bei dem das zukünftige Systemverhalten und der geplante Leistungsbedarf über einen Optimierungszeitraum betracht wird.
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Nach einer grundlegenden Einführung wird der Evolutionäre Algorithmus GLEAM ausführlich vorgestellt. Das breite Anwendungspotential dieses Optimierungs- und Planungsverfahrens wird durch eine Reihe von Anwendungsbeispielen aus den Bereichen Robotik, Scheduling, Bauindustrie und Designoptimierung unterstrichen. Dabei werden auch Weiterentwicklungen behandelt, die Heuristiken und lokale Suche in das evolutionäre Verfahren integrieren, so dass ein hybrider oder memetischer Algorithmus entsteht.
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Die Planung umweltfreundlicher Produkte und Produktionsprozesse stellt eine Herausforderung für die industrielle Produktion dar. Eine wichtige ökonomische Fragestellung besteht dabei in der Bestimmung der optimalen Emissionsminderungsstrategie, um die geforderten Emissionsminderungen mit minimalem Einsatz zum geforderten Zeitpunkt einzuhalten, ohne die eigentlichen Betriebsziele zu vernachlässigen. Ziel der Arbeit ist daher die Entwicklung von Lösungsansätzen zur Planung und Steuerung von Produktionssystemen unter Berücksichtigung mehrerer Zielgrößen.
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Im Rahmen dieser Arbeit wird eine Methodik erarbeitet, um im Kontext modulbasierter Entwicklungsprozesse im automobilen Umfeld zu einer optimal robusten Auslegung von Modulen zu kommen. Hierfür werden Unsicherheiten automobiler Entwicklungsprozesse identifiziert und quantifiziert. Vertiefender Schwerpunkt der Arbeit ist die Modulklasse Kinematikmodule, deren Module jeweils durch Mehrkörpersysteme modelliert werden können.
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Die Arbeit präsentiert ein lineares Optimierungsverfahren, das Teilnehmern einer Workshopveranstaltung Plätze in Workshops zuteilt, basierend auf persönlichen Präferenzen.Diverse Nebenbedingungen werden dabei beachtet. In einer zweiten Stufe wird das Ergebnis weiter verbessert, indem private Information, die nach der initialen Zuteilung enthüllt wird, beachtet wird, z.B. gemeinsamer Workshopbesuch von Freunden. Eine Simulation zeigt, dass die zweite Stufe funktioniert.
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