Hochgradig nichtlineare & multidisziplinäre Optimierung von zahlreichen binären Variablen (Schweißpunkte) kann mit genetischen Optimierungsstrategien kombiniert mit Robustheitsuntersuchungen erfolgreich bearbeitet werden. Die genetische Optimierung kann dabei viele, beliebig geartete Nebenbedingungen oder Zielfunktionswerte berücksichtigen. Oft können schon nach wenigen Rechenläufen die dominierenden Parameter oder Restriktionen identifiziert und verbessert werden. Wenn im Optimierungsproblem noch viel 'Luft' ist, können schon nach wenigen Rechenläufen nennenswerte Designverbesserungen erzielt werden. Bei nichtlinearen Aufgabenstellungen muß gesichert sein, daß optimierte Designs in robusten Designbereichen gehalten werden. Eine Robustheitsbewertung optimierter Designs gegenüber wichtigen zufälligen Streuungen ist notwendig. Treten Robustheitsprobleme der optimierten Designs auf, kann durch robustheitsrelevante Nebenbedingungen versucht werden, das Design im robusten Bereich zu halten.
Stochastik und Optimierung: Anwendung genetischer und stochastischer Verfahren zur multidisziplinären Optimierung in der Fahrzeugentwicklung
Stochastic and optimization: application of genetic and stochastic algorithms for multi disciplinary optimization in the car development process
2002
22 Seiten, 15 Bilder, 6 Tabellen, 6 Quellen
Conference paper
German
Geometriebasierte Optimierung von Bauteilen in der Fahrzeugentwicklung
Tema Archive | 2008
|Geometriebasierte Optimierung von Bauteilen in der Fahrzeugentwicklung
Automotive engineering | 2008
|TIBKAT | 2006
|