Institut für Technik, Ressourcenschonung und Energieeffizienz (TREE)
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Journalistinnen und Journalisten, die in Publikumsmedien über Technik berichten, müssen Komplexität in besonders starkem Maße reduzieren: Es gilt, komplizierte Themen für ein Publikum ohne Fachwissen verständlich und ansprechend aufzubereiten. Der vorliegende Beitrag geht der Frage auf den Grund, wie dies im Redaktionsalltag gelingt.
Gleichlaufgelenke als Teil der Antriebswellen (Seitenwellen und Längswellen) sind in allen maßgeblichen Triebstrangkonfigurationen im direkten Leistungsfluss angeordnet. Ihre Hauptfunktion ist die Übertragung einer Antriebsleistung unter Ermöglichung von Abbeugung und Axialverschiebung. Dieser Beitrag soll einen Überblick zu den wesentlichen, auf dem heutigen Markt verbreiteten Bauweisen und ihren jeweiligen Einsatzgebieten geben. Besonders berücksichtigt werden hierbei neue Gelenkkonzepte, die sich aufgrund ihrer besonderen Gestaltung durch deutlich höhere Wirkungsgrade auszeichnen. Der Einfluss auf den Energieverbrauch soll quantifiziert werden, hierzu wird ein neuartiger Berechnungsansatz vorgestellt, der eine einfache Abschätzung des Einflusses von Wirkungsgradverbesserungen auf den Energieverbrauch für verschiedener Antriebskonzepte (ICE / Hybrid / E-Fahrzeuge) erlaubt.
Differential-Algebraic Equations and Beyond: From Smooth to Nonsmooth Constrained Dynamical Systems
(2018)
In light of emobility, the development of efficiency improved drivetrain components will also have a high priority. Whereas for conventional vehicle propulsion systems (i.e. combustion type engines) the avoidance of CO2 penalty was in strong focus, for electrified vehicles it is the impact on vehicle range. For GKN Driveline as the world's leading supplier of driveline components and systems, the prediction of energy savings is of particular importance in order to quantify the benefit of efficiency optimizations on the energy consumption of the vehicles. This paper gives an introduction to a simplified and transparent method of modelling to provide a basic understanding of the impact of efficiency improvements. Hereby it is shown, that with the increasing electrification of the drivetrain, the optimization of the efficiency in the mechanical path of power transmission will become even more important.
The paper is about finding the global optimum for a wheel loader work cycle in a gravel application. This includes simulating the gravel and extracting the trajectories for the main actuators; propulsion, lift and tilt, during the work cycle. The optimal control method is dynamic programming and the optimum is calculated with regard to fuel efficiency [ton/l] but can be weighted towards productivity [ton/h].
The lattice Boltzmann method is a modern approach to simulate fluid flow. In its original formulation, it is restricted to regular grids, second-order discretizations, and a unity CFL number. This paper describes our new off-lattice Boltzmann solver NATriuM, an extensible and parallel C++ code to perform lattice Boltzmann simulations on irregular grids. NATriuM also allows high-order spatial discretizations and non-unity CFL numbers to be used. We demonstrate how these features can efficiently decrease the number of grid points required in a simulation and thus reduce the computational time, compared to the standard lattice Boltzmann method. We detail the implementation of a recently proposed semi-Lagrangian lattice Boltzmann method and prove its efficiency in comparisons to other state-of-the-art off-lattice Boltzmann schemes.
TREE Jahresbericht 2017
(2018)
Knapp fünf Jahre nach Gründung als Fachbereichsinstitut und zwei Jahre nach Verankerung als zentrale wissenschaftliche Einrichtung der Hochschule präsentieren wir - nicht ganz ohne Stolz - den ersten Jahresbericht des Instituts TREE. Er soll in seiner Breite als auch in seiner Tiefe die Stärken unserer gemeinschaftlichen Anstrengungen im Forschungsfeld der nachhaltigen Technologien aufzeigen: interdisziplinär, forschungsstark, nachwuchsfördernd und gesellschaftszugewandt. TREE ist weiterhin ein im Aufbruch begriffenes Institut, aber gerade das Jahr 2017 zeigt auch, dass wir uns schon in der Wissenschaftslandkarte einen Namen machen konnten: nach NaWETec konnte mit dem Themenkomplex "Effiziente Transportalternativen" ein zweiter Forschungsschwerpunkt drittmittelgefördert etabliert werden. Erste Promotionen im Rahmen des TREE konnten erfolgreich abgeschlossen und interessante Nachwuchswissenschaftler für "FHKarrierewege" gewonnen werden.
Aufgrund der weltweiten Bemühungen, den CO2- und Schadstoffausstoß zu reduzieren, sind die Automobilhersteller veranlasst, die Entwicklung effizienter Fahrzeuge verstärkt voranzutreiben. Die gestiegenen Anforderungen machen sich besonders an den Entwicklungstrends der letzten Jahre bemerkbar. Neben Maßnahmen, um den Kraftstoffverbrauch konventioneller Fahrzeuge zu reduzieren, wie z.B. Downsizing, Start/Stopp-Automatiken oder Disconnect-Systemen bei Allradfahrzeugen, gewannen elektrifizierte Fahrzeugkonzepte wie Hybrid- und Elektrofahrzeuge stark an Bedeutung.
An iterative computer-aided ideation procedure is introduced, building on recent quality-diversity algorithms, which search for diverse as well as high-performing solutions. Dimensionality reduction is used to define a similarity space, in which solutions are clustered into classes. These classes are represented by prototypes, which are presented to the user for selection. In the next iteration, quality-diversity focuses on searching within the selected class. A quantitative analysis is performed on a 2D airfoil, and a more complex 3D side view mirror domain shows how computer-aided ideation can help to enhance engineers' intuition while allowing their design decisions to influence the design process.
The use of wearable devices or "wearables" in the physical activity domain has been increasing in the last years. These devices are used as training tools providing the user with detailed information about individual physiological responses and feedback to the physical training process.
Advantages in sensor technology, miniaturization, energy consumption and processing power increased the usability of these wearables. Furthermore, available sensor technologies must be reliable, valid and usable. Considering the variety of the existing sensors not all of them are suitable to be integrated in wearables.
The application and development of wearables has to consider the characteristics of the physical training process to improve the effectiveness and efficiency as training tools. During physical training, it is essential to elicit individual optimal strain to evoke the desired adjustments to training. One important goal is to neither overstrain nor under challenge the user. Many wearables use heart rate as indicator for this individual strain. However, due to a variety of internal and external influencing factors, heart rate kinetics are highly variable making it difficult to control the stress eliciting individually optimal strain.
Design optimization techniques are often used at the beginning of the design process to explore the space of possible designs. In these domains illumination algorithms, such as MAP-Elites, are promising alternatives to classic optimization algorithms because they produce diverse, high-quality solutions in a single run, instead of only a single near-optimal solution. Unfortunately, these algorithms currently require a large number of function evaluations, limiting their applicability. In this article we introduce a new illumination algorithm, Surrogate-Assisted Illumination (SAIL), that leverages surrogate modeling techniques to create a map of the design space according to user-defined features while minimizing the number of fitness evaluations. On a two-dimensional airfoil optimization problem SAIL produces hundreds of diverse but high-performing designs with several orders of magnitude fewer evaluations than MAP-Elites or CMA-ES. We demonstrate that SAIL is also capable of producing maps of high-performing designs in realistic three-dimensional aerodynamic tasks with an accurate flow simulation. Data-efficient design exploration with SAIL can help designers understand what is possible, beyond what is optimal, by considering more than pure objective-based optimization.
Surrogate-assistance approaches have long been used in computationally expensive domains to improve the data-efficiency of optimization algorithms. Neuroevolution, however, has so far resisted the application of these techniques because it requires the surrogate model to make fitness predictions based on variable topologies, instead of a vector of parameters. Our main insight is that we can sidestep this problem by using kernel-based surrogate models, which require only the definition of a distance measure between individuals. Our second insight is that the well-established Neuroevolution of Augmenting Topologies (NEAT) algorithm provides a computationally efficient distance measure between dissimilar networks in the form of "compatibility distance", initially designed to maintain topological diversity. Combining these two ideas, we introduce a surrogate-assisted neuroevolution algorithm that combines NEAT and a surrogate model built using a compatibility distance kernel. We demonstrate the data-efficiency of this new algorithm on the low dimensional cart-pole swing-up problem, as well as the higher dimensional half-cheetah running task. In both tasks the surrogate-assisted variant achieves the same or better results with several times fewer function evaluations as the original NEAT.
The Fitness Fatigue model is often used for performance analysis. It uses an initial basic level of performance and two antagonistic terms: a fitness-term and a fatigue-term. By fitting the models parameters, we adapt the model to the subject’s individual physical response to strain. Even though in most cases fitting of recorded training data shows useful results, without modification the model cannot be simply used for prediction.
Wie lässt sich ein normatives, umfassendes Thema wie globales nachhaltiges Handeln in einer wissenschaftlichen Lehrveranstaltung behandeln? Wie können sich Fachkompetenz und interdisziplinärer Austausch ergänzen? Wie können sich Studierende verschiedener Fachrichtungen mit Lehrenden verschiedener wissenschaftlicher Disziplinen gemeinsam in der Debatte um nachhaltiges Handeln erproben und weiterentwickeln? Dies sind Fragen, die im folgenden Beitrag vor dem Hintergrund der gegenwärtigen Entwicklungen der Globalisierung und Internationalisierung der Märkte, des Klimawandels und einer insgesamt als komplexer wahrgenommenen sozialen Welt mit Bezug auf die Anforderungen an eine moderne wissenschaftliche Bildung und innovative Lehre an den Hochschulen gestellt und exemplarisch anhand eines interdisziplinären Lehr- und Lernkonzepts beantwortet werden sollen.
Für gute Lehre und geschicktes Lernen ist es wichtig, die Funktionsweisen des Gehirns in Ansätzen zu verstehen. Im Gehirn werden Informationen biologisch gespeichert. Verbindungen müssen aufgebaut werden; Verbindungswege, die oft begangen werden, verbreitern sich. Informationen werden miteinander vernetzt. Das Wissen wird dabei nicht einfach abgespeichert wie auf einer Festplatte, sondern konstruiert, aus Informationsbausteinen zusammengesetzt zu einem mehr oder weniger übereinstimmenden Abbild der äußeren Welt. Durch die Gestaltung unserer Lehre, aber auch unserer Prüfungen, aktivieren wir die Lernenden, sich ein eigenes Bild zu machen, den Stoff zu durchdenken und ihn so zu verinnerlichen, dass er später auch angewendet wird. Hierzu sind verschiedene hier vorgestellte Ansätze hilfreich.
