Motivation
Die dynamische Systemsimulation hat sich in den letzten Jahrzehnten zur Optimierung komplexer industrieller Entwicklungsprozesse etabliert. Solche Optimierungen können sich beispielsweise auf einen energieeffizienteren Betrieb oder eine kostengünstigere Herstellung beziehen. Heute können komplexe multidisziplinäre Systeme am Rechner gezielt untersucht und entwickelt werden. Ein gängiges Vorgehen besteht darin, verschiedene Lösungsansätze mithilfe vergleichender Simulationsstudien zu bewerten. Die Güte der letztlich ausgewählten Lösung hängt bisher davon ab, welche möglichen Ansätze angenommen wurden. Es ist leicht vorstellbar, dass gerade bei komplexen Systemen Verbesserungspotenzial ungenutzt bleibt, weil die bestmögliche Lösung gar nicht als Ansatz existierte.
Ziele und Vorgehen
Deshalb besteht die Aufgabe in diesem Projekt darin, für die mathematische Optimierung genau diese bestmögliche Lösung selbstständig zu finden, ohne dass Lösungsmöglichkeiten vorgegeben werden müssen. Nahezu alle ingenieurtechnischen Fragestellungen lassen sich als mathematische Optimierungsprobleme formulieren. Ist dabei die zeitliche Dynamik des untersuchten Systems nicht zu vernachlässigen, handelt es sich um die Klasse der Optimalsteuerungsprobleme. Dazu sollen im Vorhaben ODINE gemeinsam mit assoziierten Industriepartnern drei Demonstratorszenarien betrachtet werden: der energieeffiziente Betrieb eines Wärmepumpen-Wäschetrockners (Miele Cie. KG), die Geschwindigkeitsregelung eines LKWs bei minimalem Kraftstoffverbrauch (Daimler AG) sowie die effektive Systemeinbindung einer Kälteanlage (Efficient Energy GmbH).
Innovationen und Perspektiven
Hauptziel des Projekts ist es, den einfachen und erfolgreichen Einsatz von Optimalsteuerung für eine breite Palette an Anwendungen in der industriellen Praxis zu ermöglichen. Dazu sollen effiziente und robuste numerische Optimierungsalgorithmen, ergänzende neuartige Analyse- und Diagnosewerkzeuge sowie ein Framework für anwendungsspezifische webbasierte Optimierungstools entwickelt werden.