AErOmAt - Aerodynamische Energie-Optimierung durch Metamodell-gestützte Adaption von Strukturen

Research project at a glance

Die effiziente Nutzung verfügbarer Energie ist eine der großen Herausforderungen unserer Zeit. Eine besondere Bedeutung kommt dabei der Analyse und Optimierung von Formen und Strukturen hinsichtlich ihrer aerodynamischen Eigenschaften zu. Wichtige Anwendungsgebiete sind die Entwicklung energieeffizienter Fahrzeuge und die Windenergietechnik.

Project manager at H-BRS

Project Description

Die effiziente Nutzung verfügbarer Energie ist eine der großen Herausforderungen unserer Zeit. Eine besondere Bedeutung kommt dabei der Analyse und Optimierung von Formen und Strukturen hinsichtlich ihrer aerodynamischen Eigenschaften zu. Wichtige Anwendungsgebiete sind die Entwicklung energieeffizienter Fahrzeuge und die Windenergietechnik.

Rechnergestützte Ansätze durch Simulation und automatische Optimierung sind heute selbstverständlicher Teil der technischen Entwicklung und haben zu erheblichen Verbesserungen geführt. Die hohe Komplexität sowohl hinsichtlich
der Rechenzeit als auch bezüglich des Speicherbedarfs limitiert jedoch bislang solche Ansätze. Zusammen mit unseren Forschungs- und Entwicklungspartnern bauen wir auf bewährten Ansätzen der Datenreduktion und der Surrogatmodellierung auf, um dieses Problem signifikant zu verkleinern:

  • Durch Kombination mit indirekten Oberflächencodierungen werden neue Methoden entwickelt um einen erheblichen Teil der Simulationen einzusparen und so komplexere Anwendungsfragestellungen zu lösen.
  • Mit einer komponentenbasierten Architektur und der Weiterentwicklung zugrundeliegender Softwaremethoden wird vermieden, dass die Kombination unterschiedlicher Verfahren durch Implementierungsaspekte oder Qualitätseinbußen limitiert wird.

Dies unterstreicht die Einsatzmöglichkeiten dieser neuen Technologie und ermöglicht weitreichende Verbesserungen in diesen gesellschaftlich bedeutsamen Anwendungsgebieten.

sailshapes.png (EN)

Aerodynamic Design Exploration through Surrogate-Assisted
Illumination

(Best Student Paper -- Multidisciplinary Design Optimization)
Gaier, Adam, Alexander Asteroth, and Jean-Baptiste Mouret. AIAA Aviation and Aeronautics Forum 2017 

dsoverview.png (EN)

Data-Efficient Exploration, Optimization, and Modeling of Diverse Designs through Surrogate-Assisted
Illumination

(Best Paper -- Complex Systems)
Gaier, Adam, Alexander Asteroth, and Jean-Baptiste Mouret. Genetic and Evolutionary Computation Conference 2017

screen_shot_2017-06-27_at_10.16.27_am.png (DE)

Hierarchical Surrogate Modeling for Illumination Algorithms
Alexander Hagg. Genetic and Evolutionary Computation Conference 2017

Projektveröffentlichungen

Results

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Aerodynamic Design Exploration through Surrogate-Assisted
Illumination

(Best Student Paper -- Multidisciplinary Design Optimization)
Gaier, Adam, Alexander Asteroth, and Jean-Baptiste Mouret. AIAA Aviation and Aeronautics Forum 2017 

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Data-Efficient Exploration, Optimization, and Modeling of Diverse Designs through Surrogate-Assisted
Illumination

(Best Paper -- Complex Systems)
Gaier, Adam, Alexander Asteroth, and Jean-Baptiste Mouret. Genetic and Evolutionary Computation Conference 2017

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Hierarchical Surrogate Modeling for Illumination Algorithms
Alexander Hagg. Genetic and Evolutionary Computation Conference 2017

Projektveröffentlichungen

Publications

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Illumination

(Best Student Paper -- Multidisciplinary Design Optimization)
Gaier, Adam, Alexander Asteroth, and Jean-Baptiste Mouret. AIAA Aviation and Aeronautics Forum 2017 

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Data-Efficient Exploration, Optimization, and Modeling of Diverse Designs through Surrogate-Assisted
Illumination

(Best Paper -- Complex Systems)
Gaier, Adam, Alexander Asteroth, and Jean-Baptiste Mouret. Genetic and Evolutionary Computation Conference 2017

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Hierarchical Surrogate Modeling for Illumination Algorithms
Alexander Hagg. Genetic and Evolutionary Computation Conference 2017

Projektveröffentlichungen
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Aerodynamic Design Exploration through Surrogate-Assisted
Illumination

(Best Student Paper -- Multidisciplinary Design Optimization)
Gaier, Adam, Alexander Asteroth, and Jean-Baptiste Mouret. AIAA Aviation and Aeronautics Forum 2017 

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Data-Efficient Exploration, Optimization, and Modeling of Diverse Designs through Surrogate-Assisted
Illumination

(Best Paper -- Complex Systems)
Gaier, Adam, Alexander Asteroth, and Jean-Baptiste Mouret. Genetic and Evolutionary Computation Conference 2017

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Hierarchical Surrogate Modeling for Illumination Algorithms
Alexander Hagg. Genetic and Evolutionary Computation Conference 2017

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