Ersatzmodell-gestützte globale Kalibrierung von Kontaktmodellparametern für die Diskrete-Elemente-Methode

Research output: Types of ThesisDoctoral thesis

Abstract

Ein etabliertes Werkzeug zur Simulation von Schüttgütern ist die Diskrete-Elemente-Methode. Diese modelliert das reale Material durch eine Vielzahl von Partikeln, welche sich frei im Raum bewegen und miteinander interagieren können. Eine besondere Herausforderung bei der Anwendung der Methodik stellt die Parameterwertbestimmung für die sogenannten Kontaktmodelle dar, welche das Interaktionsverhalten der Partikel definieren. Das Bestimmen und Einstellen optimaler Parameterwerte wird auch als Kalibrierung bezeichnet. Die vorliegende Arbeit präsentiert eine neue effiziente Kalibriermethodik, welche als Ersatzmodell-gestützte globale Kalibrierung bezeichnet wird. Diese nutzt Ersatzmodelle um das Schüttgutverhalten respektive die Reaktionsgrößen zu einem vorgegebenen Parametersatz zu prognostizieren. Die Notwendigkeit zum Einsatz von Simulationen im Rahmen der Parameterwerbestimmung entfällt hiermit vollständig. Im Fokus der Betrachtungen steht die Ersatzmodellbildung. Es werden Möglichkeiten zum Aufbau materialübergreifender DEM-Modelle und zur parametrischen Abbildung unterschiedlicher Korngrößenverteilungen und Kornformen präsentiert. Weiterhin werden verschiedene Stichprobenverfahren miteinander verglichen und ein neues Verfahren für hochdimensionale Parameterräume vorgestellt. Als Ersatzmodellarten werden künstliche neuronale Netze, das Kriging-Verfahren, Symbolische Regression mittels genetischer Programmierung sowie ein Ensemble-Modell, welches die zuvor genannten Ersatzmodellarten kombiniert, untersucht. Die Ergebnisse der Ersatzmodellbildung zeigen, dass das Ensemble-Modelle sehr hohe Approximationsgüten besitzen. Symbolische Regressionsmodelle besitzen hingegen bessere introspektive Eigenschaften und ermöglichen ein tieferes Verständnis über Parametereinflüsse und Sensitivitäten. Zur Validierung der Kalibriermethodik werden die Parameterwerte für zwei unbekannte Materialien – Sojabohnen und Kies 8-16 mm - bestimmt und mittels Simulation überprüft. Hierbei wird eine sehr gute Übereinstimmung der prognostizierten und realen Reaktionsgrößen erreicht.

Details

Original languageGerman
Qualification levelDr.-Ing.
Awarding Institution
Supervisors/Advisors
Defense Date (Date of certificate)6 Mar 2023
Place of PublicationDresden
Publication statusPublished - 2023
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External IDs

ORCID /0000-0002-7922-3041/work/158306181

Keywords

Keywords

  • Diskrete Elemente Methode, Ersatzmodell, Symbolische Regression, Neuronale Netze, Kriging, Kalibrierung, Schüttgut, Simulation