Feature-Based Models for Three-Dimensional Data Fitting.

There are numerous techniques available for fitting a surface to any supplied data set. The feature-based modeling technique takes advantage of the known, geometric shape of the data by deforming a model having this generic shape to approximate the data. The model is constructed as a rational B-spline surface with characteristic features superimposed on its definition. The first step in the fitting process is to align the model with a data set using the center of mass, principal axes and/or landmarks. Using this initial orientation, the position, rotation and scale parameters are optimized using a Newton-type optimization of a least squares cost function. Once aligned, features embedded within the model, corresponding to pertinent characteristics of the shape, are used to improve the fit of the model to the data. Finally, the control vertex weights and positions of the rational B-spline model are optimized to approximate the data to within a specified tolerance. Since the characteristic features are defined within the model a creation, important measures are easily extracted from a data set, once fit. The feature-based modeling approach is demonstrated in two-dimensions by the fitting of five facial, silhouette profiles and in three-dimensions by the fitting of eleven human foot scans. The algorithm is tested for sensitivity to data distribution and structure and the extracted measures are tested for repeatability and accuracy. Limitations within the current implementation, future work and potential applications are also provided

A numerical study of an adjoint based method for reservoir optimization

A numerical reservoir simulator that uses a finite volume spatial discretization and two time discretization schemes is developed and tested. First and second order derivatives for the numerical simulator are derived, using an adjoint based approach. The adjoint and derivatives are validated in the context of the time discretization schemes, using varying time step sizes, and compared for accuracy. Two optimization algorithms are developed and used in combination to solve a numerical reservoir optimization problem. Numerical results are presented and discussed

Glatte nichtparametrische Regression unter formerhaltenden Bedingungen

Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit dem Problem der nichtparametrischen Regression. Liegt ein verrauschter Datensatz vor, so möchte man den Rauschanteil reduzieren, um die Struktur der Daten besser durchleuchten zu können. Liegen die Daten in eindimensionaler Form vor, so nehmen wir hier an, dass die Struktur der Daten sich durch eine Funktion beschreiben lässt. In einem ersten Schritt wird die Modalität der Funktion mittels der Taut-String-Methode (Methode der Straffen Saiten) ermittelt. In einem zweiten Schritt wird unter Einhaltung der formerhaltenden Bedingungen aus dem ersten Schritt, eine glatte Funktion bestimmt, die die Daten in geeigneter Form approximieren soll. Die Aufgabe wird zunächst als eine Minimierungsaufgabe (quadratisches Programmieren) formuliert. Die numerische Berechnung und deren Probleme werden vorgestellt und verschiedene Lösungsansätze werden präsentiert. Schliesslich werden Konvergenzsätze bewiesen

Anwendung von Prädiktivreglern in Verbrennungsmotorsteuerungen

Das Ziel dieser Arbeit ist die Anwendbarkeit des numerisch anspruchsvollen modellprädiktiven Regelungskonzeptes innerhalb moderner Verbrennungsmotorsteuerungen zu erreichen. Durch simulative Untersuchungen wird die Eignung der modellprädiktiven Regelung zur Führungs- und Störungsregelung des Motordrehmoments und der Motordrehzahl belegt. Die praktische Anwendbarkeit wird anhand einer Implementierung in einem serienmäßigen Motorsteuergerät und einer anschließenden Fahrt im Fahrzeug auf einer Teststrecke gezeigt und diskutiert.This thesis focusses on usability of the numerically sophisticated model predictive control concept within modern engine control. The effectiveness of model predictive control for tracking and disturbance rejection regarding engine torque and engine speed is proved by simulation. The field of application is evaluated, proven and reflected on the basis of an implementation in an standard electronic control unit and a subsequent drive on a test track