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Original title:
Automatisierungs- und Optimierungsstrategien für numerische Simulationen am Beispiel der Brennverfahrensentwicklung eines Groß-Gasmotors
Translated title:
Automation and optimization strategies for numerical simulations using the example of combustion process development of a heavy-duty gas engine
Author:
Held, Stefan
Year:
2024
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Advisor:
Wachtmeister, Georg (Prof. Dr.)
Referee:
Wachtmeister, Georg (Prof. Dr.); Jocher, Agnes (Prof. Dr.); Gauterin, Frank (Prof. Dr.)
Language:
de
Subject group:
MAS Maschinenbau
Keywords:
mehrdimensionale Optimierung ; Online-Adaptivität ; metamodellbasierte Designoptimierung ; Automatisierungs- und Optimierungsstrategien ; CFD ; Thermo-FEM ; Brennverfahrensentwicklung ; Groß-Gasmotor ; gespülte Vorkammer ; Tumble
Translated keywords:
multiobjective optimization ; online-adaptivity ; Metamodel-Based Design Optimization ; automation and optimization strategies ; CFD ; Thermo-FEM ; combustion process development ; heavy-duty gas engine ; scavenged prechamber ; tumble
TUM classification:
MAS 520
Abstract:
Diese Dissertation umfasst die Entwicklung eines neuartigen, online-adaptiven, mehrdimensionalen, metamodellbasierten Optimierungsansatzes unter Einsatz von Neuronalen Netzen und Genetischen Algorithmen und die Automatisierung der numerischen Simulationsumfänge (Strömung, Verbrennung, Festigkeit). Die Anwendung der Ansätze erfolgt am Beispiel der Brennverfahrensentwicklung eines vorkammergezündeten Groß-Gasmotors. Eine signifikante Aufwandsreduktion bei verbesserter Ergebnisgüte wurde erzielt.
Translated abstract:
This dissertation comprises the development of a novel, online-adaptive, multidimensional, metamodel-based design optimization approach using neural networks and genetic algorithms and the automation of the numerical simulation scopes (flow, combustion, strength). The approaches are applied to the example of the combustion process development of a pre-chamber ignited heavy-duty gas engine. A significant reduction in effort with improved quality of the results was achieved.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1701140
Date of submission:
07.03.2023
Oral examination:
17.07.2024
File size:
197923945 bytes
Pages:
230
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240717-1701140-1-2
Last change:
09.08.2024
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