PARISOM

Parallele Simulation und robuste Optimierung von elektromechanischen Energiewandlern mit Unsicherheiten

PASIROM ist ein Verbundprojekt, gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen des Forschungsschwerpunkts "Mathematik für Innovationen". Es baut auf den Ergebnissen des Verbunds SIMUROM auf (Förderzeitraum 2013-2016).

Der Forschungsverbund untersucht Fragen, die sich an den Bedarfsfeldern der Hightech-Strategie 2020 der Bundesregierung orientieren: Mobilität, Klima und Energie. Effizientes Design von elektrischen oder elektromechanischen Energiewandlern, wie zum Beispiel Motoren, Generatoren und Wirbelstrombremsen, muss viele Komponenten berücksichtigen. Bei Berechnungen müssen Systeme mit Millionen von Unbekannten gelöst werden. Multiphysikalische Effekte wie Wirbelströme, Anregungen elektrischer Netzwerke, Rotorbewegungen oder Wärmeentwicklung müssen die Entwickler ebenfalls einbeziehen, sodass hoch aufgelöste Simulationen von komplizierten Geräten derzeit oft eine Woche oder länger dauern. Und trotz möglichst hoher Genauigkeit sind Simulationsergebnisse oft nur grobe Näherungen an die Wirklichkeit. Um zu vermeiden, dass kleine Abweichungen vom Referenzentwurf, beispielsweise in der Fertigung, zu unerwarteter Minderleistung oder Ausfällen führen, ist heute eine auf Erfahrungswissen beruhende Überdimensionierung erforderlich.

Hier setzt PASIROM an. Ziel des Vorhabens ist es, durch Grundlagenforschung Methoden zu entwickeln, die es in Zukunft erlauben, elektrische Motoren, wie sie zum Beispiel im Bosch eBike eingesetzt werden, direkt am Computer „robust“ zu optimieren (Schwerpunkt „robuste Optimierung“, Prof. Dr. Stefan Ulbrich, Technische Universität Darmstadt). Es sollen dabei zur Simulation Verfahren zum Einsatz kommen, die die Parallelität aktueller Rechnerarchitekturen gut ausnutzen (Schwerpunkt „Parallelität“, Dr. Stephanie Friedhoff, Bergische Universität Wuppertal). Aufgrund der hochdimensionalen Problemstellungen sollen auch Modellordnungsreduktions- und -adaptationsverfahren eingesetzt werden (Schwerpunkt „Modellreduktion“, Prof. Dr. Michael Hinze, Universität Koblenz). Mit den neuen mathematischen Verfahren des Computational Engineering sollen Hersteller zukünftig noch näher an die Grenzen des physikalisch Machbaren gehen können, ohne Einbußen im Betrieb befürchten zu müssen. Multiphysikalische Effekte wie Erhitzung werden noch realistischer im Computer-Design berücksichtigt (Schwerpunkt „Modellierung“, Prof. Dr. Sebastian Schöps, Technische Universität Darmstadt).

Praxispartner sind die Robert Bosch GmbH, Stuttgart, und der Darmstädter Softwarehersteller CST – Computer Simulation Technology GmbH.

Weitere Informationen finden Sie unter: http://www.pasirom.de/.

 

Teilprojekte

  • 05M18PXB | Teilprojekt 1: Anwendung und Weiterentwicklung von Mehrgitterverfahren in Ort und Zeit für das gekoppelte Wirbelstromproblem | Bergische Universität Wuppertal
  • 05M18GUA | Teilprojekt 2: Methoden zur Parametrischen MOR für das hochdimensionale gekoppelte System | Universität Hamburg
  • 05M18RDA | Teilprojekt 3: Mathematische Modellierung und Implementierung des Problems | Technische Universität Darmstadt
  • 05M18RDA | Teilprojekt 4: Effiziente Modelle und Methoden für die Auslegungsoptimierung von elektrischen Maschinen | Technische Universität Darmstadt

 

Publikationen

  • Garcia, I. C., Kulchytska-Ruchka, I., & Schöps, S. (2020). Efficient Simulation of Field/Circuit Coupled Systems With Parallelized Waveform Relaxation. IEEE Transactions on Magnetics, 56(2), 1-4. DOI 10.1109/TMAG.2019.2952695. URL https://ieeexplore.ieee.org/document/8957410

  • Bast, D., Kulchytska-Ruchka, I., Schöps, S., & Rain, O. (2020). Accelerated Steady-State Torque Computation for Induction Machines Using Parallel-In-Time Algorithms. IEEE Transactions on Magnetics, 56(2), 1-9. DOI 10.1109/TMAG.2019.2945510. URL https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8954952

  • Kulchytska-Ruchka, I., De Gersem, H., & Schöps, S. (2019). An efficient steady-state analysis of the eddy current problem using a parallel-in-time algorithm. DOI 10.1049/cp.2019.0113. URL https://ieeexplore.ieee.org/document/9007229

  • Gander, M. J., Kulchytska-Ruchka, I., Niyonzima, I., & Schöps, S. (2019). A New Parareal Algorithm for Problems with Discontinuous Sources. SIAM Journal on Scientific Computing, 41(2), B375-B395. DOI 10.1137/18M1175653. URL https://epubs.siam.org/doi/10.1137/18M1175653

  • Gander, M. J., Kulchytska-Ruchka, I., & Schöps, S. (2019). A New Parareal Algorithm for Time-Periodic Problems with Discontinuous Inputs. In Domain Decomposition Methods in Science and Engineering XXV, Lecture Notes in Computational Science and Engineering. Springer. URL https://arxiv.org/abs/1810.12372

  • Friedhoff, S., Hahne, J., Kulchytska-Ruchka, I., & Schöps, S. (2019). Exploring Parallel-in-Time Approaches for Eddy Current Problems. In Progress in Industrial Mathematics at ECMI 2018 (pp. 373-379). Springer, Cham. DOI 10.1007/978-3-030-27550-1_47. URL https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-27550-1_47