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Münch, Eckehard: Selbstoptimierung verteilter mechatronischer Systeme auf Basis paretooptimaler Systemkonfigurationen. 2012
Inhalt
Abkürzungen
Formelzeichen
Einleitung
Neue Bahntechnik Paderborn
Zielsetzung und Motivation
Aufbau der Arbeit
Architektur
Aggregatstruktur
Struktur der Informationsverarbeitung
Mikrostruktur
Makrostruktur
Grundlagen der Optimierung
Unbeschränkte nichtlineare Optimierung
Verfahren des steilsten Abstiegs
Newton-Verfahren
Quasi-Newton-Verfahren
Beschränkte nichtlineare Optimierung
SQP-Verfahren
Grundlagen der Mehrzieloptimierung
Definitionen
Lösungsansätze
Verfahren zur Berechnung einzelner Paretopunkte
Gewichtete Summe
Gewichtungsverfahren mit Lp-Metrik
Epsilon-constraint Methode
Goal-Attainment-Methode
Verfahren zur Berechnung der gesamten Paretomenge
Normal-Boundary-Intersection
Goal-Attainment-Methode mit P im Ursprung
Goal-Attainment-Methode mit P im Maximum
Optimierung mechatronischer Systeme
Formulierung des Entwurfsproblems
Anforderungen an mechatronische Systeme
Bewertung im Zeitbereich
Fehlerflächen und zeitgewichtete Fehlerflächen
Punkt- und abschnittsweise bewertende Kriterien
Sensitivitätsanalyse
Differenzenquotienten
Arbeitsweise der Algorithmischen Differentiation
Vorwärtsmodus
Rückwärtsmodus
Implementierungstechniken
Operatorüberladung
Codetransformation
Behandlung von Simulationsprogrammen
Differentiation des Modells mitsamt Integrationsalgorithmus
Aufstellen der Sensitivitätsgleichungen
AD von Blockdiagrammen
Dynamik der Sensitivitätsgleichungen
Linearisierung von nichtlinearen dynamischen Modellen
Differentiation von Punkt- und abschnittsweise bewertenden Kriterien
Selbstoptimierende geregelte Systeme
Grundlagen und Definitionen
Anforderungen und Ziele
Interne, externe und inhärente Ziele
Prozess der Selbstoptimierung
Einflussmöglichkeiten
Adaptive und selbstoptimierende Regelungen
Selbstoptimierende Regelungen auf Basis paretooptimaler Konfigurationen
Selbstoptimierungsprozess
Wissensbasis
Einordnung im OCM
Selbstoptimierung in hierarchischen mechatronischen Systemen
Anforderungen
Hierarchische Wissensbasis
Hierarchisches Modell
Basismodell
Modellaustausch
Modellvereinfachung
Umgebungsmodell
Hierarchisches Umgebungsmodell
Hierarchische Mehrzieloptimierung
Top-Level-Optimierung
Multi-Objective-Bottom-Up-Optimierung
Gegenüberstellung der Optimierungsmethoden
Hierarchisches Modell und Optimierung des Unterflur-Federungsprüfstandes
Aufbau des Prüfstandes
Hierarchisches Modell
Kopplung der mechanischen Teilmodelle
MFM: Servozylinder
MFM: Aktorgruppe
AMS: Aufbau
Öldruckversorgung
Reduktion der Basismodelle
Modellreduktion der Servozylinder
Modellreduktion der Aktorgruppen
Modellreduktion des Aufbaus
Diskussion der Ergebnisse
Hierarchische Optimierung
Optimierung der Servozylinder
Optimierung der Aktorgruppen
Optimierung des Aufbaus
Selbstoptimierung gestörter mechatronischer Systeme
Paretomengen gestörter Systeme
LZI-Systeme mit einem Störeingang
Anwendungsbeispiel: Viertelfahrzeug
Robustheit von Paretomengen
Skalierung von Paretofronten
Anwendungsbeispiel: Niederflur-Federungsprüfstand
Ziel-Regelung
Regelung auf Zielrelationen
Regelung auf absolute Zielvorgaben
Ziel-Regelung des Niederflur-Federungsprüfstandes
Regelung auf Zielrelationen
Regelung auf absolute Zielvorgaben
Gradientenbasierte Zielregelung
Gradientenbeobachter
Mehrziel-Gradientenverfahren
Zusammenfassung
Anhang
Modellreduktionsverfahren für lineare Systeme
Modale Ordnungsreduktion
Balanciertes Abschneiden
Singuläre Pertubation
Differentiation numerischer Lösungsverfahren
Modellreduktion des Unterflur-Federungsprüfstand
Literaturverzeichnis
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