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Original title:
High-dimensional surrogate-based optimization methods for aero-structural aircraft engine blade design
Translated title:
Hochdimensionale Ersatzmodell-basierte Optimierungsmethoden für aero-strukturelle Auslegung von Triebwerksbeschaufelungen
Author:
Pretsch, Lisa K.
Year:
2025
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Engineering and Design
Institution:
Professur für Computational Mechanics (Prof. Duddeck)
Advisor:
Duddeck, Fabian (Prof. Dr. habil.)
Referee:
Duddeck, Fabian (Prof. Dr. habil.); Daoud, Fernaß (Prof. Dr.); Bartoli, Nathalie (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
MAS Maschinenbau
TUM classification:
BAU 005
Abstract:
Numerical optimization methods can support the aircraft engine blade design process. Expensive aerodynamic and structural design evaluations and high-dimensional variables make it a challenging task. This thesis focuses on Gaussian process surrogate models used in Bayesian optimization, which can efficiently handle the first point. The three proposed method enhancements include dimensionality reduction, trust region, and problem decomposition strategies. They enable an efficient solution of high...     »
Translated abstract:
Numerische Optimierungsmethoden können die Auslegung von Triebwerksbeschaufelungen unterstützen. Aufwändige aerodynamische und strukturmechanische Designbewertungen und hochdimensionale Variablen stellen dabei Herausforderungen dar. In dieser Arbeit geht es um Gauß-Prozess Ersatzmodelle und Bayes’sche Optimierung, die den ersten Aspekt effizient handhaben können. Die drei vorgeschlagenen Methodenerweiterungen umfassen Strategien zur Dimensionsreduktion, Trust Regions und Problemzerlegung. Sie er...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1766439
Date of submission:
09.01.2025
Oral examination:
29.07.2025
File size:
10384270 bytes
Pages:
114
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250729-1766439-0-4
Last change:
01.09.2025
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