Schriftenreihe des Fachbereichs Informatik der Fachhochschule Dortmund (eBook)

Band 3

Fachbereich Informatik (Hrsg.) (Autor)

Britta Böckmann, Robert Preis, Achim Schmidtmann (Herausgeber)

eBook Download: EPUB

2017 | 1. Auflage
184 Seiten
tredition (Verlag)
978-3-7439-1191-8 (ISBN)

Infos

Informatik zählt heute zum Allgemeinwissen in der modernen Gesellschaft. Auch wenn es an fast allen deutschen Schulen als Fach, Vertiefung oder AG etabliert ist, ist es aber leider in den meisten Bundesländern immer noch kein Pflichtfach an den weiterführenden Schulen. Der Grund dafür liegt in einem irrtümlichen Verständnis der Informatik und des Informatikunterrichts, denn hier wird nicht Spezialwissen, sondern es werden systematische Grundlagen vermittelt. Denn wie Dijkstra schon sagte: 'In der Informatik geht es genau so wenig um Computer, wie in der Astronomie um Teleskope.' Die Informatik handelt vielmehr von der Welt der Information und ihrer automatisierten Gewinnung, Speicherung, Analyse, Optimierung und Verteilung. Sie stellt Werkzeuge fürs Denken bereit, die gerade zum Verständnis einer Welt der fortschreitenden Digitalisierung immer grundlegender werden. Es sollte nur noch eine Frage der Zeit sein, bis Informatik als Schulfach zur Pflicht wird. Viele Studierende an unserem Fachbereich haben Informatik als Schulfach genossen und führen dies im Rahmen Ihres Studiums fort. Dabei vertiefen sie sich nicht nur in unterschiedliche Bereiche der Informatik, beispielsweise durch die Wahl eines spezifischen Studiums wie Informatik, Wirtschafts- oder Medizininformatik, sondern tragen durch Ihre Abschlussarbeiten zur Entwicklung der Informatik in vielen Anwendungsfeldern bei. Dies spiegelt sich auch im vorliegenden dritten Band der Schriftenreihe des Fachbereichs Informatik der Fachhochschule Dortmund wider, der wie bereits die Vorgängerbände dem Leser einen Blumenstrauß an aktuellen Forschungsthemen der Informatik an der Fachhochschule Dortmund präsentiert.

Der Fachbereich Informatik an der FH Dortmund bildet seit 1971 Studierende in der Disziplin Informatik aus. Der Fachbereich ist seit 1976 korporatives Mitglied der GI e.V. Begonnen wurde 1971 mit dem Studiengang Technische Informatik, 1972 kam die Allgemeine Informatik hinzu und 1982 die Wirtschaftsinformatik. Im Rahmen eines späteren Ausbaus der Kapazitäten startete der Fachbereich 1996 den Verbundstudiengang Wirtschaftsinformatik, der zusammen mit der FH Köln durchgeführt wird, weiterhin richtete er einen Studiengang Medizinische Informatik ein, der von Beginn an als Bachelor-/Masterstudiengang durchgeführt wird. Darüber hinaus werden seit 2000 die Studiengänge IT-Professional und IT-Bachelor in einer Franchise-Kooperation mit dem IT-Center Dortmund angeboten. Im Jahr 2003 wurde der Diplomstudiengang Wirtschaftsinformatik modernisiert, modularisiert und mit ECTS-Leistungspunkten versehen. Im Jahr 2006 wurde er durch einen gestuften Bachelor-/Masterstudiengang Wirtschaftsinformatik abgelöst. In enger Zusammenarbeit mit der lokalen IT-Wirtschaft wurde im Jahr 2010 der Duale Studiengang Softwaretechnik begründet und mittlerweile zum Dualen Studiengang Software- und Systemtechnik erweitert. Abgerundet wird das Angebot durch Online Studiengänge, die in Zusammenarbeit mit der Springer Campus GmbH betrieben wird. Mit dieser Diversifizierung ist der Fachbereich Informatik an der Fachhochschule Dortmund einer der größten und am breitesten aufgestellten Informatikfachbereiche in NRW. Vor dem Hintergrund der Steigerung der Studierendenzahlen bei gleichzeitiger Abgrenzung gegenüber benachbarten Ausbildungsangeboten ist die Verzahnung von Ausbildung und Studium mit enger Anbindung an die betriebliche Praxis, wie sie insbesondere im neuen Dualen Studiengang Software- und Systemtechnik Anwendung findet, ein Alleinstellungsmerkmal in der Region. Die Praxisnähe des Fachbereichs belegen auch die ausgewiesenen Forschungsschwerpunkte des Fachbereichs (iBIS, Mobile Business - Mobile Systems, Medizinische Informatik, PIMES), die in enger Kooperation mit der Wirtschaft betrieben werden und sich wissenschaftlich etabliert haben sowie Forschungsprojekte in verschiedenen weiteren Themenbereichen der Informatik.

Textauszug

Metamodellbasierte Analyse des Wirkungsgrades und des Off-Designs der Betriebskennlinie eines Turbokompressors*

Meta-model based analysis of the efficiency and off design characteristic of a turbo compressor

Nikolaus Rudak, Sonja Kuhnt

Marcel Rostalski, Marius Geller

Fachbereich Informatik

Fachbereich Maschinenbau

Fachhochschule Dortmund

Fachhochschule Dortmund

Emil-Figge-Str. 42

Sonnenstraße 96

44227 Dortmund

44139 Dortmund

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Kurzfassung: In diesem Artikel wird die Betriebskennlinie eines radialen Turboverdichterlaufrades in Hinsicht auf den Fahrbereich und den Wirkungsgrad analysiert. Dazu werden Methoden des Designs und der Analyse von Computerexperimenten herangezogen. Auf Basis des vorliegenden Datensatzes, der aus einem raumfüllenden Versuchsplan zusammen mit den zugehörigen Simulationsergebnissen für den Fahrbereich und den Wirkungsgrad besteht, wird ein geeignetes Kriging-Modell ausgewählt. Dieses bildet die Grundlage für die nachfolgende Sensitivitätsanalyse. Hier werden wichtige Einflussgrößen identifiziert, sowie erstmals Einflüsse von Interaktionen zwischen den Einflussgrößen aufgedeckt. Die Ergebnisse werden abschließend aus Ingenieurssicht diskutiert.

Abstract: This article considers the analysis of the efficiency in design and off design working conditions of a turbo compressor. For this purpose, methods of design and analysis of experiments (DACE) are employed. On the basis of a data set, which consists of a space filling design together with corresponding simulation runs for the operating range and efficiency of the impeller, a proper Kriging model is selected. This is the basis for the following sensitivity analysis. Here, important input variables are identified and for the first time interactions between input variables are detected. Finally, the results are discussed with engineers.

1 Einleitung

Der weltweit steigende Energiebedarf und die gleichzeitig rapide abnehmenden Ressourcen haben das Thema Energieeffizienz zu einer der wichtigsten Fragestellungen der Gegenwart gemacht. Bei der Energieumwandlung spielt in nahezu jedem Fall die Turbomaschine eine wichtige Rolle in der Prozesskette. In einem aktuellen hochschulintern geförderten Projekt an der FH Dortmund (BOCOA) werden insbesondere Radialmaschinen betrachtet. Radialmaschinen sind eine Schlüsselkomponente in weiten Bereichen industrieller Anwendungen. Die kompakte Bauweise, robuste Auslegung und wesentlich höhere Druckverhältnisse als bei Axialverdichterstufen sind die herausragenden Vorteile dieses Maschinentyps. Die Einsatzgebiete von Radialverdichtern reichen von der Erdgasförderung in Pipelines, über die Bereitstellung von Druckluft in der Industrie bis hin zu Verdichtern in Turboladern bei Kraftfahrzeug- und Schiffsmotoren. Im letztgenannten Fall dienen Turbolader zum einen zur Leistungssteigerung und zum anderen zur Senkung des Energieverbrauches. Das sogenannte Downsizing führt bei gleicher Leistung dazu, dass bei höherer Aufladung die Fahrzeugmotoren kleiner ausgeführt werden können. Aktuelle Ergebnisse des Projekts BOCOA werden in diesem Artikel präsentiert.

In dem vorgestellten Projekt wird die Betriebskennlinie eines hochbelasteten radialen Turboverdichterlaufrades analysiert. Dies geht weit über die übliche Betrachtung eines einzelnen Betriebspunktes hinaus. Die Laufradgeometrie wird über den gesamten Fahrbereich der Maschine im Hinblick auf die Größe des Wirkungsgrades für eine Vielzahl von Betriebspunkten simuliert. Derartige Computersimulationen bilden heutzutage vielfach komplexe technische Vorgänge ab und ersetzen so kostenintensive reale Experimente. Teilziele des Kooperationsprojektes sind die robuste Geometriegenerierung, die Vernetzung, der hochgradig automatisierte Workflow zur Berechnung der Betriebskennlinie sowie die Strukturmechanik. Die Bewertung und Analyse der simulierten Kennlinie anhand skalarer Kenngrößen ist ein wesentliches Ziel.

Methoden des Designs und der Analyse von Computerexperimenten bieten dazu systematische Vorgehensweisen. Basierend auf Simulationsläufen, die gemäß eines raumfüllenden Versuchsplans durchgeführt werden, wird ein sogenanntes Metamodell für die weitere Analyse gebildet. Es werden verschiedene Konkretisierungen des Kriging-Modells als Standardmodell mit unterschiedlichen Kernen verglichen und daraus ein Modell ausgewählt. Dieses bildet die Grundlage für eine Sensitivitätsanalyse zur Beurteilung des Einflusses der einzelnen Einflussgrößen auf die Varianz des Wirkungsgrad und des Fahrbereich des Kompressors. Eine Einführung in die Methoden des Designs und der Analyse von Computerexperimenten ist zu finden in [FLS06, SWN03], speziell für Sensitivitätsanalyse in [SCS00].

Im zweiten Kapitel werden zunächst die nötigen Grundlagen der Kriging-Modellierung und Sensitivitätsanalyse vorgestellt. Im Anschluss daran erfolgt die Anwendung. Hier wird der Radialverdichter sowie dessen Simulation erläutert. Des Weiteren wird der betrachtete Datensatz beschrieben sowie die Ergebnisse präsentiert und diskutiert.

2 Kriging-Metamodelle und Sensitivitätsanalyse

Um den Zusammenhang zwischen Eingabe und Ausgabe bei Computerexperimenten abzubilden, werden in der Regel interpolierende Modelle herangezogen, wie etwa das Kriging-Modell. Im Folgenden sei x der Vektor der einstellbaren Größen und Y (x) eine reellwertige von x abhängige Zielgröße. Üblicherweise wird beim Kriging-Modell angenommen, dass sich die Zielgröße

Tabelle 1: Kernfunktionen

Y (x) = µ(x) + Z(x)

zusammensetzt aus einem Trend µ(x) und einem zentrierten, stationären Gaussprozess Z(x) mit Varianz σ2 und Kovarianzfunktion Cov(Z(xi), Z(xj)) = σ2R(xi − xj) mit einer Kernfunktion R(·), die aufgrund der Annahmen nur von dem Abstand h = xi − xj abhängt. In Tabelle 1 sind mögliche Kernfunktionen R(h) aufgeführt, die im weiteren Verlauf der Arbeit verwendet werden. Die Kernfunktionen mit unbekannten Kovarianzparametern θ unterscheiden sich insbesondere in ihrer Glattheit [RGD12]. Im Falle einer konstanten Trendfunktion µ(x) = µ für alle x spricht man vom einfachen Kriging-Modell. Ist die Trendfunktion nicht konstant, so spricht man von einem universellen Kriging-Modell. Eine mögliche Wahl für den nicht konstanten Fall ist das lineare Modell µ(x) = f(x)T β mit einem Design-Vektor f(x) ∈ ℝk und einem unbekannten Koeffizientenvektor β ∈ ℝk, der mittels der gewichteten Kleinste-Quadrate-Methode geschätzt wird. Die Anpassung eines Kriging-Modells erfolgt auf Grundlage von gemäß eines Versuchsplans durchgeführten Simulationsergebnissen.

Kriging-Modelle liefern eine interpolierende Vorhersagefunktion und eine Unsicherheitsschätzung bedingt auf die bereits beobachteten Punkte. Die Unsicherheitsschätzung ist an bereits beobachteten Punkten gleich Null. Kriging-Modelle sind insbesondere beliebte Metamodelle für die weitere Optimierung [JSW98, KHR+16]. Die Anpassung eines Kriging-Modells kann mithilfe des R-Pakets DiceKriging erfolgen [RGD12].

Hinsichtlich der Modelldiagnose werden typischerweise Vorhersagen ŷi− i auf Basis des vorliegenden Datensatzes mit insgesamt n Beobachtungen ohne die Beobachtung i erzeugt. Die sich daraus ergebenden Residuen ei− i = ŷi−i − yi werden für eine Residualanalyse herangezogen. Zudem kann der sogenannte mittlere quadratische Fehler, engl. Root Mean Square Error (RMSE),

als Vergleichswert für die Wahl zwischen verschiedenen Modellen dienen.

Im Folgenden wird der Vektor X ∈ ℝk der Inputgrößen als stochastische Größe aufgefasst. Verfahren der Sensitivitätsanalyse haben dann zum Ziel die Variation in der Zielgröße anteilsmäßig...

Produkt-Details

• Erscheint lt. Verlag: 31.5.2017
• Verlagsort: Ahrensburg
• Sprache: deutsch
• Themenwelt: Technik
• Schlagworte: Fachbereich Informatik • Fachhochschule Dortmund • Informatik • Medizininformatik • Schriftenreihe • Wirtschaftsinformatik
• ISBN-10: 3-7439-1191-4 / 3743911914
• ISBN-13: 978-3-7439-1191-8 / 9783743911918