Numerische Methoden für Optimale Versuchsplanungsprobleme bei nichtlinearen DAE-Modellen

In dieser Arbeit werden Probleme der Optimalen Versuchsplanung zur Parameterschätzung bei nichtlinearen DAE-Modellen behandelt. Es wird eine allgemeine mathematische Problemformulierung hergeleitet, zu deren Lösung geeignete numerische Methoden bereitgestellt werden. Diese wurden in einem Softwarepaket implementiert. Wir betrachten dynamische Prozesse, die durch Systeme Differentiell-Algebraischer Gleichungen modelliert werden können. Exemplarisch untersuchen wir Anwendungen für chemische Reaktionssysteme. Zur Modellvalidierung wird durch nichtlineare Parameterschätzung das Prozeßmodell an experimentelle Daten angepaßt. Die Signifikanz der Schätzung beschreiben wir mittels Sensitivitätsanalyse durch die Kovarianzmatrix. Zur Minimierung von Gütekriterien auf der Kovarianzmatrix formulieren wir Nichtlineare Optimale Versuchsplanungsprobleme. Optimierungsvariablen sind die Prozeßsteuerungen und das Meßlayout. Es handelt sich dabei um beschränkte Optimalsteuerungsprobleme. Zur Lösung setzen wir SQP-Verfahren ein. Die Zielfunktion hängt von Sensitivitäten der Modellfunktionen nach den Parametern ab. Wir benutzen Matrixableitungskalkül und Interne Numerische Differentiation in Verbindung mit Automatischer Differentiation, um alle benötigten Ableitungen effizient bereitzustellen. Wir formulieren Mehrfachexperimentprobleme, dabei können wir die Informationen aus Vorexperimenten mitberücksichtigen. Für die Behandlung der ganzzahligen Variablen zur Modellierung des Meßlayouts geben wir geeignete Relaxierungen und Heuristiken an. Da nichtlineare optimale Versuchspläne von der Unsicherheit der Modellparameter abhängen, untersuchen wir Ansätze zur Robusten Versuchsplanung. Zur Behandlung von allgemeinen Aufgaben dieser Problemklasse haben wir das Softwarepaket VPLAN entwickelt. Dessen Anwendung auf ausgewählte Praxisbeispiele aus der chemischen Reaktionskinetik zeigt, daß die Methodik erfolgreich zur Planung effizienter und effektiver Experimente eingesetzt werden kann

Die Experimental Design Toolbox zur optimalen Versuchsplanung

Wir stellen nachfolgend die Theorie der optimalen Versuchsplanung vor. Die entstehenden Optimierungsprobleme werden hergeleitet und zugehörige Lösungsverfahren präsentiert. Daraufhin beschreiben wir eine allgemeine Vorgehensweise zur Parameterschätzung mit Hilfe der optimalen Vesuchsplanung. Die Verfahren zur optimalen Versuchsplanung und Parameterschätzung wurden als Matlab Toolbox implementiert. Deren Benutzung und Implementierung beleuchten wir abschließend

Parameteridentifikation und Optimale Versuchsplanung bei instationären partiellen Differentialgleichungen

In dieser Arbeit wird beschrieben, wie ein Modellparameter einer instationären partiellen Differentialgleichung mit der Maximum-Likelihood-Methode geschätzt werden kann und wie die Zuverlässigkeit bei einer solchen Schätzung durch Bestimmung eines D-optimalen Designs maximiert werden kann. Diesbezüglich wird die Fisher-Informationsmatrix verwendet. Am Beispiel eines Säulenchromatographieprozesses werden die in dieser Arbeit beschriebenen Optimierungsverfahren numerisch umgesetzt

Numerische Verfahren zur Lösung von Anfangswertaufgaben und zur Generierung von ersten und zweiten Ableitungen mit Anwendungen bei Optimierungsaufgaben in Chemie und Verfahrenstechnik

Es werden leistungsfähige Techniken zur Lösung von steifen Anfangswertproblemen bei DAE-Systemen vom Index 1 und zur Ableitungsgenerierung im Kontext von Optimiserungsproblemen in Parameterschätzung und Versuchsplanung gezeigt. Grundlage der implementierten Methoden ist ein BDF-Verfahren mit effizienter Ordnungs- und Schrittweitensteuerung basierend auf Fehlerschätzungen auf dem tatsächlichen nicht-äquidistanten Gitter. Eine Monitor-Strategie reduziert den Aufwand an Berechnungen und Zerlegungen der Lineare-Algebra-Teilprobleme. Für die konsistente Initialisierung steht ein Homotopie-Verfahren zur Verfügung, ein speziell auf das BDF-Verfahren zugeschnittener Runge-Kutta-Starter beschleunigt die Startphase. Die im Optimierungskontext benötigten ersten und zweiten gemischten Ableitungen werden mit Hilfe von Techniken der Internen Numerischen Differentiation des diskretisierten Systems und Automatischer Differentiation mit der vom Optimierungsverfahren benötigten Genauigkeit berechnet. Beispiele aus Chemie und Verfahrenstechnik zeigen den erfolgreichen Einsatz der implementierten Methoden bei Anwendungen in Simulation, Parameterschätzung und optimaler Versuchsplanung