Optimierung und Simulation: Parameteroptimierung in der Funktionsentwicklung von Gasgeräten
Die Optimierung ist die Grundlagen vieler Techniken im Bereich des maschinellen Lernens wie SVM oder Deep Neural Networks. In Projekten wie dem unten beschrieben mit der Vaillant GmbH als Partner zeigt sich die Tradition der Übertragung von wissenschaftlichen Erkenntnissen in der numerischen Optimierung auf Probleme der industriellen Praxis an der BUW durch Frau Professor Kathrin Klamroth.
Die Entwicklung neuer Funktionalitäten, hier z. B. für Heizgeräte, basiert i.d.R. auf Simulationsmodellen. Durch realitätsnahe Simulationen können u. A. Protoypentwicklung und Labortests auf ein Minimum reduziert werden. Simulationsmodelle hängen von verschiedenen physikalischen Simulationsparametern ab. Diese Parameter werden optimal eingestellt, so dass der Simulationsfehler möglichst gering ist: Die Simulationsergebnisse werden dazu mit im Labor für verschiedene Parameterwerte gemessenen Daten verglichen und die Parameter entsprechend optimiert. Gegebenenfalls zeigen die Ergebnisse der Optimierung, dass noch eine größere Modellanpassung erforderlich ist, um die Realität verlässlich abzubilden.
Es kommen verschiedene simulationsbasierte Optimierungsverfahren zum Einsatz, teilweise unterstützt durch automatische Differentiation. Da häufig auch die Laborergebnisse Ungenauigkeiten unterliegen, z. B. aufgrund von Toleranzen der Bauteile oder Ungenauigkeiten bei den gemessenen Sensordaten, wird der Optimierungsprozess durch Methoden der robusten Optimierung ergänzt.
Es kommen verschiedene simulationsbasierte Optimierungsverfahren zum Einsatz, teilweise unterstützt durch automatische Differentiation. Da häufig auch die Laborergebnisse Ungenauigkeiten unterliegen, z. B. aufgrund von Toleranzen der Bauteile oder Ungenauigkeiten bei den gemessenen Sensordaten, wird der Optimierungsprozess durch Methoden der robusten Optimierung ergänzt.