Software: SimX - Nadelantrieb - Robust-Optimierung - Ergebnisse

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Robust-Optimierung (Experiment-Ergebnisse)

Experiment-Durchführung

Hinweis: Um die Zeit zu nutzen, sollten wir bereits vor der Konfiguration der Diagramm-Fenster die Optimierung starten.

Da wir nur drei Gütekriterien berücksichtigen, können wir die Lösungen noch komplett in einer 3D-Darstellung als "Kriterien-Raum" visualisieren. Die Achsen belegen wir mit unseren Gütekriterien, wobei es sinnvoll ist, die mittlere Zykluszeit als funktionelle Größe auf die Z-Achse zu legen. Zusätzlich ist es sinnvoll, möglichst alle Abhängigkeiten zwischen den Gütekriterien als 2D-Darstellung im Sinne von Projektionen des mehrdimensionalen Kriterien-Raumes abzubilden:

• Dazu stellt man jeweils zwei Kriterien in einem Nennwert-Fenster dar und schaltet danach unter Analyse - Darstellung auf 2D-Darstellung um (ein Kriterium muss dabei zuvor als X-Achse selektiert sein).
• Die 2D-Diagramme muss man dann auch noch so konfigurieren, dass nur die Lösungspunkte dargestellt werden.
• Im Beispiel ergibt das drei Projektionen der Pareto-Menge entsprechend der Anzahl möglicher Paar-Kombinationen:

Die einzelnen Lösungspunkte repräsentieren jeweils eine Stichprobe, die im Rahmen der co-evolutionären Optimierungsstrategie berechnet wird. Der Verlauf der Co-Evolution widerspiegelt sich in den Nennwert-Diagrammen der variablen Entwurfsparameter und der Bewertungsgrößen des Experiments:

• Im Beispiel entsprechen 7 Stichproben (Kinder) jeweils einer Generation innerhalb der Evolutionsstrategie.
  
• Die Nennwert-Verläufe erinnern stark an Rosa Rauschen. Der längerfristigen evolutionären Entwicklung der Population sind die Mutationen der einzelnen Individuen überlagert.
• Die Population bewegt sich infolge der Evolutionsstrategie zuerst in den Bereich zulässiger Nennwert-Lösungen (Strafe=0).
• Danach entwickelt sich die Population weiter in Richtung minimalen Versagens innerhalb der Streuungen um die Nennwertlösungen (Versagen->0).
• Bildlich gesehen gesehen bewegt sich die Population zum Bereich der pareto-optimalen Lösungsmenge.
• Infolge der zusätzlich unterlegten co-evolutionären Strategie oszilliert die Population danach endlos auf der pareto-optimalen Lösungsmenge.
• Durch die Mutationen entstehen auch einzelne "Ausreißer" (zum Beispiel sehr viele oder sehr wenige Windungen), welche im Normalfall zu sehr schlechten Lösungen führungen. Gleichzeitig bieten diese Fluktationen aber auch die Chance für größere Sprünge innerhalb des Suchraumes und damit dem Erreichen neuer "ökölogischer Nischen".

Experiment-Auswertung

Bisher werden in den 2D/3D-Diagrammen alle berechneten "Kinder" (=Simulationsläufe) dargestellt. Uns interessieren aber nur die Mitglieder der Pareto-Menge:

Es bleiben nur die zulässigen Lösungen der "Seifenhaut" in den Diagrammen erhalten. Leider verhindern einzelne Ausreißer (z.B. tZyklus nahe Null durch "Nichtprägen") eine automatische Skalierung, welche nur die eigentlich interessierende Pareto-Menge umfasst:

Falls dieser Ausreißer-Effekt auftritt, gelangt man über einen Zwischenschritt zu einer sinnvoll skalierten Darstellung:

• Man wählt Analyse > Menge-Auswahl > Gefilterte Pareto-Menge.
• Standardmäßig enthält die gefilterte Pareto-Menge nur 10 Lösungen.
• Wir erhöhen die Anzahl der Lösungen in der Pareto-Menge, indem wir in einem der Fenster-Eigenschaften diesen Wert=20 setzen. Der neue Wert wird dann für alle Fenster übernommen und die gefilterte Pareto-Menge wird neu berechnet. Die Lösungspunkte dieser gefilterten Pareto-Menge verteilen sich gleichmäßig auf der Pareto-Schale, weil dicht beieinander liegende Lösungen und Ausreißer herausgefiltert werden:

• Danach schalten wir in allen 2D/3D-Diagrammen die Autoskalierung ab und wählen in der Menge-Auswahl wieder die vollständige Pareto-Menge:

• Hinweis: Im Beispiel liegen im 3D-Diagramm Lösungen mit großer Streuung von tZyklus außerhalb der Grenzen. Das stört nicht, weil es sich hierbei im Sinne der Robust-Optimierung um ungünstige Lösungen handelt.

Die Aufgabe besteht nun darin, aus der dargestellten Pareto-Menge eine günstige Kompromisslösung auszuwählen:

• Jeden einzelnen Lösungspunkt in einem 2D-Diagramm kann man mit dem Cursor auswählen.
• Die ausgewählte Lösung erscheint dann in allen 2D- und 3D-Diagrammen als markiert.
• Um einzelne Lösungen analysieren zu können, sollte man die Verteilungsdichte-Diagramme der Restriktionsgrößen darstellen, welche zu den Gütekriterien gehören. Nach Auswahl eines Lösungspunktes werden in diesen Diagrammen die Verteilungsdichten der Lösung dargestellt:
  

Man kann auf Grundlage der Pareto-Menge entscheiden, wieviel Verschlechterung einzelner Gütekriterien man akzeptiert, um anderen Kriterien möglichst gut zu genügen:

• In unserem Beispiel ist die vollständige Pareto-Menge sehr groß, was die Entscheidung für eine bestimmte Lösung zusätzlich erschwert.
• Die gefilterte Pareto-Menge mit 10 bzw. 20 Lösungen war etwas zu stark ausgedünnt. Wir verwenden deshalb für die weiteren Untersuchungen eine gefilterte Pareto-Menge mit z.B. 30 Lösungen:
  
• Der Hauptwiderspruch zwischen möglichst schneller Zykluszeit und Erwärmung ist im zugehörigen 2D-Diagramm deutlich erkennbar.
• Weniger deutlich wird ein Zusammenhang zur Streuung der Zykluszeit.
• Die markierte Lösung könnte eine solide Kompromisslösung sein, insbesondere da sie im 3D-Diagramm in der Nähe des Ursprungs lokalisiert ist.

===>> ab hier ist noch keine Überarbeitung erfolgt !!!

Experiment-Ergebnisse (Robust-Optimierung)

Mit welchen technisch sinnvollen Nennwerten ergibt sich bei Berücksichtigung von Normdrähten eine möglichst robuste und trotzdem schnelle Antriebslösung mit der Ausschuss-Quote Null:

• t_Zyklus (Min+Max im Toleranzbereich)
• d_Anker (Ankerdurchmesser)
• R20_Spule (Widerstand der Spule bei 20°C)
• w_Spule (Windungszahl)
• d_Draht (aus Normreihe)
• Feder.k (Elastizitätskonstante)
• Feder.s0 (Vorspannweg)
• Widerstand.R (Abschaltwiderstand)

Erläutern Sie anhand der Streubereiche für Zykluszeit, Abschaltspannung und Maximalstrom, in welchem Maße eine robustere Lösung im Vergleich zur Ausschuss-Minimierung gefunden wurde.

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