Institut für Mathematik der Universität Augsburg - am Institut für ...
Institut für Mathematik der Universität Augsburg - am Institut für ...
Institut für Mathematik der Universität Augsburg - am Institut für ...
Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.
YUMPU macht aus Druck-PDFs automatisch weboptimierte ePaper, die Google liebt.
(Diplomarbeit)<br />
Erstgutachter: Ronald Hoppe<br />
Optimale Kontrollprobleme <strong>für</strong> lineare elliptische Randwertprobleme zweiter Ordnung in beschränkten<br />
d<br />
Gebieten Ω ⊂ R mit punktweisen Beschränkungen an den Gradienten des Zustandes spielen in den Materialwissenschaften<br />
eine wichtige Rolle im Zus<strong>am</strong>menhang mit <strong>der</strong> Vermeidung großer Spannungen im Material.<br />
Aus mathematischer Sicht stellen <strong>der</strong>artige Kontrollprobleme eine beson<strong>der</strong>e Herausfor<strong>der</strong>ung dar, da<br />
bei <strong>der</strong> Ankopplung <strong>der</strong> Gradientenschranken durch einen Lagrangeschen Multiplikator dieser nur über<br />
eine geringe Regularität verfügt. Gewöhnlich werden die notwendigen Optimalitätsbedingungen bei zustandsbeschränkten<br />
Kontrollproblemen unter <strong>der</strong> Annahme <strong>der</strong> Existenz eines sogenannten Slater-Punktes<br />
hergeleitet, was die Stetigkeit des Zustandes voraussetzt. Bei Zustandsbeschränkungen an den Gradienten<br />
ist somit die Stetigkeit <strong>der</strong> Ableitungen gefor<strong>der</strong>t. Bezüglich <strong>der</strong> schwachen Formulierung <strong>der</strong> Zustandsglei-<br />
2, r<br />
r<br />
chung erfor<strong>der</strong>t dies die W ( Ω)<br />
-Regularität <strong>der</strong> Lösung bei Kontrollen aus L (Ω)<br />
mit r > d. Im Falle des<br />
Vorliegens von nicht glatten Gebieten kann von einer <strong>der</strong>artigen Regularität des Zustandes nicht ausgegangen<br />
werden.<br />
Einen Ausweg aus diesem Dilemma bietet die Formulierung <strong>der</strong> Optimalitätsbedingungen unter Verwendung<br />
des Normalenkegels <strong>der</strong> Restriktionsmenge im optimalen Zustand sowie das Studium des zur ursprünglichen<br />
Optimierungsaufgabe schwach dualen Problems im Sinne <strong>der</strong> Fenchel Dualität. Während ersterer<br />
Zugang keine strukturellen Informationen außer den Multiplikator liefert, können diese vermöge <strong>der</strong><br />
Betrachtung des schwach dualen Problems gewonnen werden. Der Zus<strong>am</strong>menhang zwischen primalem und<br />
schwach dualem Problem kann auch im diskreten Regime nach erfolgter Finite Elemente Diskretisierung<br />
ausgenutzt werden, um einen residualbasierten a posteriori Fehlerschätzer <strong>für</strong> den globalen<br />
Diskretisierungsfehler bezüglich des Zustandes und <strong>der</strong> Kontrolle herzuleiten.<br />
Die adaptive Finite Elemente Lösung optimaler Kontrollprobleme <strong>für</strong> lineare elliptische Randwertprobleme<br />
zweiter Ordnung mit verteilten Kontrollen und punktweisen Zustandsbeschränkungen an den Gradienten<br />
unter Verwendung <strong>der</strong> zuvor beschriebenen Techniken ist Gegenstand <strong>der</strong> von Herrn Fraunholz vorgelegten<br />
Diplomarbeit.<br />
Alexan<strong>der</strong> Riess, „Modellierung und Simulation des dyn<strong>am</strong>ischen Verhaltens einer Grossdieselmotor-Kurbelwelle<br />
mittels Mehrkörpersimulation mit flexiblen Körpern<br />
(Diplomarbeit)<br />
Erstgutachter: Ronald Hoppe<br />
Die optimale Auslegung technischer Systeme auf <strong>der</strong> Grundlage geeigneter mathematischer Modelle zur<br />
Beschreibung des dyn<strong>am</strong>ischen Verhaltens sowie adäquater numerischer Simulationswerkzeuge stellt insbeson<strong>der</strong>e<br />
dann eine signifikante Herausfor<strong>der</strong>ung dar, wenn es sich um ein aus mehreren Bauteilen von komplizierter<br />
geometrischer Struktur und von unterschiedlicher Funktionalität zus<strong>am</strong>mengesetztes System handelt.<br />
Das optimale Design bezüglich problemspezifischer Zielfunktionale erfor<strong>der</strong>t die Lösung <strong>der</strong> notwendigen<br />
Optimalitätsbedingungen und führt nach entsprechen<strong>der</strong> Diskretisierung typischerweise auf sehr<br />
grosse nichtlineare Progr<strong>am</strong>mierungsaufgaben. Deren numerische Lösung ist durch einen beträchtlichen<br />
Rechenaufwand sowohl hinsichtlich des Speicherplatzbedarfs als auch bezüglich <strong>der</strong> Rechenzeit gekennzeichnet,<br />
wobei oftmals die Grenzen <strong>der</strong> zur Verfügung stehenden Rechenkapazitäten erreicht bzw. überschritten<br />
werden. Daher wird die Optimierung <strong>der</strong>art komplexer Systeme vielfach auf <strong>der</strong> Basis reduzierter<br />
Modelle durchgeführt, welche das dyn<strong>am</strong>ische Verhalten des Systems hinreichend gut wi<strong>der</strong>spiegeln. Solche<br />
auf <strong>der</strong> Grundlage von Messergebnissen und/o<strong>der</strong> numerischer Simulationen realisierten Modellreduktionen<br />
erlauben eine beträchtliche Verringerung <strong>der</strong> das System beschreibenden Freiheitsgrade und führen<br />
somit auf Optimierungsprobleme signifikant niedrigerer Dimensionalität, <strong>der</strong>en numerische Lösung mit<br />
einem vertretbaren Rechenaufwand realisiert werden kann.<br />
Die vorliegende, in Zus<strong>am</strong>menarbeit mit <strong>der</strong> Firma MAN Diesel SE in <strong>Augsburg</strong> angefertigte Diplomarbeit<br />
von Herrn cand. math. Alexan<strong>der</strong> Riess hat die optimale Auslegung <strong>der</strong> Kurbelwelle eines Viertakt Grossdieselmotors<br />
vom Typ 20V32/44CR unter Verwendung von Modellreduktionen in Gestalt mechanischer<br />
Mehrkörpersysteme zum Inhalt, wobei das multiobjektive Zielfunktional aus <strong>der</strong> gewichteten Summe <strong>der</strong><br />
Abweichungen berechneter Daten von Referenzdaten systemrelevanter Kenngrößen besteht.<br />
Petya Petkova, „Numerische Lösung von europäischen Double Barrier Basket Optionen“<br />
(Master-Arbeit)<br />
25