CIMO - CI-basierte Mehrkriterielle Optimierungsverfahren für Anwendungen in der Industrie (Schlussbericht)
CIMO - CI-based multicriteria Optimization Approaches for Applcations in Industry
- Dieser Schlussbericht beschreibt die im Projekt „CI-basierte mehrkriterielle Optimierungsverfahren für Anwendungen in der Industrie“ (CIMO) im Zeitraum von November 2011 bis einschließlich Oktober 2014 erzielten Ergebnisse. Für aufwändige Optimierungsprobleme aus der Industrie wurden geeignete Lösungsverfahren entwickelt. Der Schwerpunkt lag hierbei auf Methoden aus den Bereichen Computational Intelligence (CI) und Surrogatmodellierung. Diese bieten die Möglichkeit, wichtige Herausforderung von aufwändigen, komplexen Optimierungsproblemen zu lösen. Die entwickelten Methoden können verschiedene konfliktäre Zielgrößen berücksichtigen, verschiedene Hierarchieebenen des Problems in die Optimierung integrieren, Nebenbedingungen beachten, vektorielle aber auch strukturierte Daten verarbeiten (kombinatorische Optimierung) sowie die Notwendigkeit teurer/zeitaufwändiger Zielfunktionsberechnungen reduzieren. Die entwickelten Methoden wurden schwerpunktmäßig auf einer Problemstellung aus der Kraftwerkstechnik angewendet, nämlich der Optimierung der Geometrie eines Fliehkraftabscheiders (auch: Zyklon), der Staubanteile aus Abgasen filtert. Das Optimierungsproblem, das diese FIiehkraftabscheider aufwerfen, führt zu konfliktären Zielsetzungen (z.B. Druckverlust, Abscheidegrad). Zyklone können unter anderem über aufwändige Computational Fluid Dynamics (CFD) Simulationen berechnet werden, es stehen aber auch einfache analytische Gleichungen als Schätzung zu Verfügung. Die Verknüpfung von beidem zeigt hier beispielhaft wie Hierarchieebenen eines Optimierungsproblems mit den Methoden des Projektes verbunden werden können. Neben dieser Schwerpunktanwendung konnte auch gezeigt werden, dass die Methoden in vielen weiteren Bereichen Erfolgreich zur Anwendung kommen können: Biogaserzeugung, Wasserwirtschaft, Stahlindustrie. Die besondere Herausforderung der behandelten Probleme und Methoden bietet viele wichtige Forschungsmöglichkeiten für zukünftige Projekte, die derzeit durch die Projektpartner vorbereitet werden.
- This report describes results achieved in the project
Author: | Thomas Bartz-BeielsteinGND, Martin Zaefferer |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:832-cos-861 |
Series (Serial Number): | CIplus (5/2015) |
Document Type: | Report |
Language: | German |
Year of Completion: | 2015 |
Release Date: | 2015/07/01 |
Tag: | Surrogatmodellbasierte Optimierung Surrogate-model-based Optimization |
GND Keyword: | Optimierung; Soft Computing; Modellierung |
Contributor: | Bartz-Beielstein, Thomas |
Institutes and Central Facilities: | Fakultät für Informatik und Ingenieurwissenschaften (F10) / Fakultät 10 / Institut für Informatik |
Dewey Decimal Classification: | 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 004 Informatik |
Open Access: | Open Access |
Licence (German): | Creative Commons - Namensnennung, Nicht kommerziell, Keine Bearbeitung |