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Auslegungsmethoden - Gradientenverfahren
Zur Auslegungsoptimierung wird vom Institut für Systemdynamik der Universität
Stuttgart ein automatisierter Ansatz auf Basis eines Gradientenverfahrens verfolgt. Die Grundlage dafür bildet eine dynamische Modellierung
des Antriebs in Form von
Differentialgleichungen, die z. B. bei einem Pneumatikzylinder die Kolbenposition sowie die Kammerdrücke beschreiben.
Zunächst wird aus den vorhandenen Komponenten und dazu passenden Schaltungen ein Startsystem gebildet, welches die aktuellen
Anforderungen aus der Anwendung (blau) zumindest minimal erfüllen kann. Aus den Ergebnissen einer anschließenden Simulation können neben
dem Energieverbrauch auch Merkmale der aktuellen Konstellation wie z. B. die Verfahrzeit, die Antriebskräfte und die
Aufprallgeschwindigkeit bestimmt werden.
Um einen Vorschlag für eine verbesserte Antriebskonfiguration zu erzeugen, wird ein Kostenintegral berechnet und im Gradientenverfahren
bestimmt, in welche Richtung einzelne Parameter variiert werden müssen, damit das nächste System (hier System „n++“ genannt) verbesserte
Eigenschaften aufweist. Für die Pneumatik kann das z. B. bedeuten, dass der Zylinderdurchmesser oder der Druck so angepasst werden,
dass der Energieverbrauch verringert wird.
Dieser Schritt wird innerhalb einer Optimierungsschleife mehrfach wiederholt. Das Verfahren kann abgebrochen werden, wenn nach einigen
Durchgängen keine merkliche Verbesserung zum Vorgängersystem mehr festzustellen ist. Der letzte Stand wird gespeichert und stellt das Ergebnis
der Optimierung dar.
Wie bei gradientenbasierten Verfahren üblich, besteht die Gefahr, anstatt der global besten Konfiguration als Lösung ein lokales Optimum zu
finden. Gleichzeitig bringt das Verfahren allerdings den Vorteil, dass bereits wenige Simulationen des Antriebssystems zu einer signifikanten
Verbesserung und zu deutlicher Energieeinsparung führen können.
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