Entwurf elektromagnetischer Aktoren unter Berücksichtigung von Hysterese

Elektromagnete sind Antriebselemente, die für verschiedenste Aufgaben in Automatisierungstechnik und Automobilbau eingesetzt werden. Aktuelle Anforderungen nach hoher Dynamik und Energieeffizienz bewegen sich dabei oft an den Grenzen des physikalisch Möglichen. Gerade um in diesen Grenzbereichen einen zuverlässigen und robusten modellbasierten Entwurf gewährleisten zu können, ist es nötig, alle relevanten physikalischen Effekte zu berücksichtigen. Elektromagnetische Hysterese ist dabei ein Effekt, der sich stark auf das Verhalten eines Antriebs auswirkt, bisher aber im Entwurf in der Regel nicht berücksichtigt werden konnte. Im Rahmen dieser Arbeit wurde versucht, genau diese Lücke bereits für frühe Entwurfsphasen zu schließen. Dafür wurden in der Literatur bekannte Hysteresemodelle zur Abbildung der reinen Materialeigenschaft miteinander verglichen und das bestgeeignetste ausgewählt. Aufgrund seiner Genauigkeit und Recheneffizienz eignet sich das Jiles-Atherton-Modell gut für umfangreiche Simulationsrechnungen. Verschiedene Methoden zur Identifizierung und Optimierung des Modell-Parametersatzes aus gemessenen Materialkennlinien werden vorgestellt und miteinander verglichen sowie für eine automatisierte Bestimmung aufbereitet. Durch die erfolgreiche Implementation in das an der Technischen Universität Ilmenau entwickelte Entwurfstool SESAM kann der Einfluss von Hysterese auf das Verhalten von Elektromagneten anhand von Netzwerkmodellen analysiert und so in den Entwurfsprozess mit einbezogen werden. Denkbar sind so z. B. Berechnungen von hysteresebehafteten statischen und dynamischen Kennlinienfeldern oder Optimierungsrechnungen zum Minimieren von Remanenzkräften oder Ummagnetisierungsverlusten. Anhand von typischen Beispielen beim Elektromagnetentwurf wird die Leistungsfähigkeit des Algorithmus unter Beweis gestellt.The demands on modern drive systems are increasing constantly and are getting closer to the limits of the physically possible. Additionally, the high cost pressure requires an effective design process with short development times for new products. In order to find valid solutions for a given motion task close to the limits, ressourceful design tools are needed. They should be able to consider all relevant physical effects. One specific effect, that infl uences mostly fast-acting and low-power actuators, is electromagnetic hysteresis. Until now this effect is modelled and simulated only to describe the material property itself, not its infl uence on the behaviour of reluctance actuators. But this is neccessary to match future design demands. So the aim of this thesis is to investigate the in fluence of hysteresis on the function of electromagnets with means of simulation. The foundation therefor is to proof the validity of known algorithms for force and energy computation. Different modelling approaches for hysteresis are brie fly introduced and compared with respect to their suitability, accuracy and computation complexity. The Jiles-Atherton model seems to be best suited for the task. A reproducable, safe and efficient process for identifying the model parameters from measured curves is essential for the usability in engineering work. This process should be able to run fully automated. Four optimization algorithms are applied to this task and compared with each other. Their recommended settings are identified. Finally, the Jiles-Atherton model is to be implemented into the simulation software SESAM (developed at Ilmenau University of Technology). Testing, validation and discussion of the results are performed utilizing typical design tasks for electromagnetic actuators.Die Anforderungen an moderne Antriebssysteme wachsen stetig und nähern sich immer mehr den Grenzen des physikalisch Möglichen. Gleichzeitig erfordert der hohe Kostendruck einen effektiven Entwicklungsprozess mit kurzen Entwicklungszeiten für neue Produkte. Um auch in den geforderten Grenzbereichen erfolgreich eine Lösung für eine neue Antriebsaufgabe zu finden, sind leistungsfähige Entwicklungswerkzeuge nötig. Diese müssen in der Lage sein, alle relevanten physikalischen Effkte zu berücksichtigen. Ein Effekt, der besonders schnell schaltende und energiearme Aktoren in ihrer Funktionsweise stark beein flusst, ist die magnetische Hysterese. Sie wird bisher in Modellbildung und Simulation nur für Materialeigenschaften, nicht aber für das Verhalten von Reluktanzantrieben berücksichtigt. Für den zukünftigen Entwurfsprozess gilt es, diese Lücke zu schließen. Ziel dieser Arbeit ist die Simulation und modellbasierte Untersuchung der Auswirkungen der Hysterese der Magnetmaterialien auf die Funktionsweise von Elektromagneten. Dazu muss zunächst die Gültigkeit bekannter Energie- und Kraftberechnungsalgorithmen nachgewiesen werden. Es folgt eine Gegenüberstellung verschiedener in der Literatur bekannter Hysteresemodelle bezüglich Eignung, Genauigkeit und Rechenaufwand sowie die Festlegung auf die Verwendung eines Jiles-Atherton-Modells. Um für den Entwickler einfach anwendbar zu sein, wird ein reproduzierbarer, sicherer und effizienter sowie automatisierbarer Parameteridentifikationsprozess benötigt. Dazu werden verschiedene Optimierungsalgorithmen miteinander verglichen und geeignete Einstellungen vorgeschlagen. Schließlich soll das Modell in die Berechnungssoftware SESAM, die an der Technischen Universität Ilmenau entwickelt wurde, implementiert werden. Test, Funktionsnachweis und Diskussion erfolgen an typischen Aufgabenstellungen für den Entwurf elektromagnetischer Aktoren

Ein Smart Home Management-System basierend auf adaptive Lernalgorithmen des Verhaltenserwerbs (ENKOS)

Mit dem adaptiven Energie- und Komfortmanagementsystem „ENKOS“ auf Basis von Learning Classifier Systems wird die Benutzung elektrischer Geräte in einem Haushalt adaptiv gelernt. Diese werden zur Steigerung des Wohnkomforts durch eine intelligente Vorhersage eingesetzt, womit ein völlig neuer Ansatz eines „Smart Home“-Systems realisiert wird. Außerdem wird damit eine signifikante Energiereduzierung erreicht. Beide Ziele, die Komfortsteigerung sowie die Energieminimierung in einem standardisierten Haushalt, wurden in eine Zielfunktion integriert und mit Hilfe von verhaltenspsychologischen Methoden quantifiziert. Danach wurde die Topologie von ENKOS, dem zentralen Lern- und Steuersystem der elektrischen Geräte, aus mehreren Möglichkeiten ausgewählt. Die Zielvariante wurde „Kognitive Learning Classifier Systems“ (KLCS) genannt, da die LCS die Grundlage des Ansatzes bilden und um Methoden der kognitiven Verhaltensforschung erweitert wurden.In the present work it has been able to develop an adaptive learning system "ENKOS" ("Energy and Comfort management system") basing on Learning Classifier Systems to adopt human behavior in relation to the use of electrical appliances in a household. This could be used to improve living comfort through an intelligent prediction. The learning algorithm refers to a correction of a decision made by ENKOS by the user and as well as the correction time, and so realizes an adaptive "smart home" system with the help of a completely new approach. The information got by the usage patterns of electrical equipment by users are also used for the construction of logical and electrical models of the apartment, which could be used for a significant energy reduction in the household. Both of these goals, the increase of living comfort and the energy minimization in a standardized household were integrated into an objective function and thus quantified. For accurate parametrization of the objective function, behavioral psychological methods of human decision-making have been used to convert the objective control strategy of all devices in the simulated household into the subjective perception of people. Thereafter, the topology of ENKOS, the central learning and control system of the electrical devices were selected from several options. In particular, for the integration of simple physical models into a complex behavior model stored in the LCS several fundamental issues were discussed to generate a final overall topology. The target variant was named “Cognitive Learning Classifier Systems” (KLCS) derived form the basis of the approach, the LCS, extended by the methods to adopt human decision making. After setting up the structure of the system, a standard simulation environment was developed to evaluate different parameters of the created KLCS objectively in terms of maximizing the objective function. This revealed that two out of three tested methods of energy minimization and only two of six parameters of the LCS components are having a significant impact on the target function value. It was shown that the established system ENKOS could both, an increase in comfort for the user and a significant reduction of energy consumption in the simulated standard apartment. With ENKOS a real adaptive smart home system was created to help the user in daily living.Mit der vorliegenden Arbeit ist es gelungen, ein adaptives Lernsystem „ENKOS“ („Energie- und Komfortmanagementsystem“) auf Basis von Learning Classifier Systems zu entwickeln, um menschliche Verhaltensweisen in Bezug auf die Benutzung elektrischer Geräte in einem Haushalt zu lernen. Diese konnten für die Steigerung des Wohnkomforts durch eine intelligente Vorhersage eingesetzt werden. Der Lernalgorithmus bezieht zum einen die Korrektur der Entscheidung von ENKOS durch den Nutzer und zum anderen die Korrekturzeit ein und realisiert damit adaptives „Smart Home“-System mit einem völlig neuen Ansatz. Die Informationen, die durch die Benutzungsmuster von elektrischen Geräten durch die Nutzer erhoben werden können, werden außerdem zum Aufbau von logischen und elektrischen Modellen der Wohnung benutzt, womit eine signifikante Energiereduzierung erreicht werden konnte. Beide Ziele, die Komfortsteigerung sowie die Energieminimierung in einem standardisierten Haushalt, wurden in eine Zielfunktion integriert und damit quantifiziert. Für die Anpassung der Zielfunktion wurden auch verhaltenspsychologische Methoden der menschlichen Entscheidungsfindung herangezogen, um die objektive Steuerstrategie aller Geräte im simulierten Haushalt in die subjektive Empfindung von Menschen überführen zu können. Danach wurde die Topologie von ENKOS, dem zentralen Lern- und Steuersystem der elektrischen Geräte, aus mehreren Möglichkeiten ausgewählt. Insbesondere für die Integration der einfachen physikalischen Modelle in ein komplexes Verhaltensmodell (abgebildet durch die LCS-Regeln) wurden mehrere grundsätzliche Fragestellungen gegeneinander abgewogen, um eine entsprechende Gesamttopologie zu generieren. Die Zielvariante wurde „Kognitive Learning Classifier Systems“ (KLCS) genannt, da die LCS die Grundlage des Ansatzes bilden und um Methoden der kognitiven Verhaltensforschung erweitert wurden. Nach dem Aufstellen der Systemstruktur wurde eine Standardsimulationsumgebung geschaffen, um verschiedene Parameter des geschaffenen KLCS objektiv bewerten zu können, um die Zielfunktion zu maximieren. Dabei kam heraus, dass zwei von drei untersuchten Methoden der Energieminimierung aussichtsreich sind, wobei bei der Parametrisierung der LCS-Komponenten lediglich zwei von sechs Parametern einen signifikanten Einfluss auf den Zielfunktionswert haben. Es konnte gezeigt werden, dass das aufgestellte System ENKOS sowohl eine Steigerung des Komforts für die Nutzer ermöglicht sowie die signifikante Reduzierung des Energieverbrauchs in der simulierten Standardwohnung realisiert. Damit ist ein wirklich adaptives Smart Home-System im Sinne des Anwenders als Ansatz geschaffen und evaluiert worden

Modelling the thermo-mechanical compound behaviour of asphalt in road structures

In der vorliegenden Arbeit wird ein Verbundmodell zur Beschreibung des thermo-mechanischen Verhaltens von Asphaltmischungen entwickelt und validiert. Das Modell beschreibt das Materialverhalten von Asphalt als Verbundwerkstoff auf Basis der Mischungstheorie. Hierfür ist das Verformungsverhalten der Bindemittelkomponente mit einem fraktionalen rheologischen Modell beschrieben. Die Mineralstoffkomponente wird mit einem Modell der Hypoplastizität erfasst. Mit Hilfe einer Evolutionsstrategie erfolgt die Identifikation der Modellparameter der Einzelkomponenten auf der Grundlage experimenteller Untersuchungen. Für die Validierung des Verbundmodells liegt ein umfangreiches experimentelles Programm vor, bei dem zwei ausgewählte Asphaltmischungen in einaxialen Versuchen untersucht werden. Der Vergleich der Versuche mit Ergebnissen numerischer Simulationen bedingt physikalisch begründete Modifikationen am Verbundmodell. Das modifizierte Modell ermöglicht die Analyse des Verformungsverhaltens realer Strukturen aus Asphaltmaterialien in numerischen Berechnungen mit der Finite-Element-Methode.A model to describe the thermo-mechanical behaviour of asphalt mixtures is developed and validated in this thesis. The model is based on mixture theory and describes the material behaviour of asphalt as a compound material. A fractional rheological model is used to specify the behaviour of the bituminous binder. The mineral component is described by using a hypoplastic material model. An evolutionary strategy is used to identify the parameters of the components by experimental results. The validation of the compound model is based on a sophisticated experimental program where two asphalt mixtures are examined in uniaxial experiments. The comparison of the experimental results with the results of numerical simulations necessitates physically motivated modifications. The modified model can be used to analyse the deformation behaviour of real asphalt road structures in numerical computations using the finite element method

Calibration and validation of traffic simulation models for investigation of traffic assistance systems

Eine Verkehrsoptimierung auf deutschen Autobahnen erfolgt bislang vorwiegend infrastrukturseitig. Neue Ansätze zur Verkehrsoptimierung auf Fahrzeugebene sind sogenannte Verkehrsassistenzsysteme (VAS), die die Längsdynamik einzelner Fahrzeuge regeln, um insgesamt den Verkehrsfluss zu optimieren. In der vorliegenden Arbeit wird basierend auf einem generischen Systemmodell eine systematische Herleitung der Anforderungen zur Untersuchung der Auswirkung dieser Systeme auf den Verkehrsablauf vorgenommen. Dabei wird belegt, dass die Untersuchung eines VAS die gleichzeitige Berücksichtigung der mikroskopischen und makroskopischen Ebene in Verkehrssimulationsmodellen während der Kalibrierung und Validierung bedingt. Da bisherige Anwendungen von Simulationsmodellen diese Anforderung nicht berücksichtigen, wird ein neuer Zwei-Ebenen-Ansatz zur Kalibrierung und Validierung aufgezeigt. Dieser erfordert für einen gegebenen Streckenabschnitt die gleichzeitige empirische und simulative Erhebung mikroskopischer und makroskopischer Kenngrößen. In der Arbeit wird ein Messkonzept zur Ermittlung der notwendigen Kenngrößen ausgearbeitet. Zur Datenerhebung aus Fahrzeugsicht wurde ein Versuchsfahrzeug ausgerüstet. Die vorliegende Arbeit zeigt die Ergebnisse der Kalibrierung auf mikroskopischer Ebene des Fahrzeugfolgemodells nach Gipps auf. Aufgrund des Umfangs der betrachteten Folgefahrten wird ein neuer Ansatz der mikroskopischen Validierung von Modellen des Fahrzeugfolgeverhaltens vorgestellt. Obwohl das ermittelte Messkonzept nicht vollständig realisiert wurde, konnten auch die Methoden der makroskopischen Validierung exemplarisch umgesetzt werden. Die sich an diese Arbeit anschließende notwendige vollständige Umsetzung des aufgezeigten Messkonzepts und die Durchführung der vorgestellten Methoden zur Kalibrierung und Validierung werden es erlauben, die quantitativen Simulationsergebnisse mit einem höheren Grad an Vertrauen zu beurteilen.Up to now traffic optimzation on German highways is realized by systems based on the traffic infrastructure. Promising new attempts for traffic optimization at vehicle level are so-called traffic assistance systems (TAS) which regulate the longitudinal dynamics of single vehicles to optimize traffic flow. In the present work, a systematic derivation of the requirements to the investigation of these systems' effects on traffic flow is carried out, based on a generic system model. It is proved that the investigation of a TAS requires the concurrent consideration of both, the microscopic and macroscopic level during the calibration and validation of traffic simulation models. It is shown that present attempts of calibration and validation do not fulfil these requirements. Hence, as a solution a new two-level approach for calibration and validation is introduced. This requires the concurrent empiric and simulative acquisition of microscopic and macroscopic measurement data in such a manner that they share both, the same time and geographical reference. A plausible concept for data acquisition is proposed in this work. For data acquisition an experimental vehicle was set up. The present work presents the results of the calibration at microscopic level of the Gipps car-following model. On account of the amount of considered situations in which one vehicle is following another vehicle, a new approach for validation of car-following models on microscopic level is introduced. Although the proposed data acquisition concept was not realized entirely, the methods for validation on the macroscopic level could also be realized exemplarily. The necessary entire realization of the proposed data acquisition concept and proposed methods of calibration and validation will allow for an examination of the effects of TAS in traffic simulation models and a more sound evaluation of the quantitative results of the investigations

Eine rechnergestützte Methode zur Festlegung der Produktarchitektur mit integrierter Berücksichtigung von Funktion und Gestalt. A computer-aided method for defining the product architecture with consideration of function and geometry

Defining product architecture is the important decisions during product development. This work focuses on the determination of the product architecture using function und geometry information. A C&C-M, and the method will be presented. After a principle solution has been selected, the system is modeled with C&C-M elements then an analysis using DSM can be performed in parallel with a search algorithm. This helps designers to decide the architecture prior to the launch of embodiment design