Margarita An hat ihre Masterarbeit im Rahmen einer Zusammenarbeit mit Dassault Systèms Deutschland (mit Sitz im Technologiepark in Karlsruhe) geschrieben. Sie hat Technomathematik mit dem technischen Nebenfach Maschinenbau studiert. Deshalb war sie daran interessiert für ihre Abschlußarbeit eine mathematische Fragestellung für eine möglichst konkretes Problem im Maschinenbau zu finden.

Nun hat sie eine neue Optimierungsstrategie entwickelt und implementiert, die Eulersche Formoptimierung mit Topologieoptimierung kombiniert. Formoptimierung bedeutet, ein Modell in seiner Form so zu verändern, dass ein bestimmtes Zielfunktional – z.B. die Spannungsbilanz im Körper – minimal wird. De Facto bedeutet das, dass die Oberfläche des Körpers bzw. sein Rand im Optimierungsprozess verändert wird. Eulersch heißt hierbei, dass die Geometrie des Randes mit Hilfe von Kontrollpunkten auf einem festen Netz definiert wird, während sich in der Lagrange-Formulierung das Netz während des Optimierungsprozesses verändert. Letzteres führt jedoch zu einer Abhängigkeit aller Algorithmen und Rechnungen von den Rechengitterknotenkoordinaten.

Hierfür dienen insbesondere regelmäßige Finite Elemente (kurz FE) Netze aus Quadraten bzw. Würfeln als Rechengitter. Die Kontrollpunkte sind dann die Designvariablen. Die Idee ist es, die Beschreibung des Randes vom FE-Netz zu trennen, d.h. die Oberfläche kann sich durch das Rechengitter »bewegen«, ohne es zu beachten. Anstatt im Rechengitter Knoten mit dem Rand zu verändern, wird in dem betroffenen Teilgebiet des Modells ein Pseudodichtefeld wie von Topologieoptimierung bekannt, bestimmt. Dementsprechend kann die topologische Sensitivität mit einem Topologieoptimierungs-Werkzeug (z.B. Tosca Structure oder anderer CAD-Software) berechnet werden. Entscheidend dafür dass das gut funktioniert ist, dass die Abbildungsfunktion, welche topologische Sensitivität in Formoptimierungs-Sensitivität transformieren kann, linear ist.

Falls sich während des Optimierungsprozesses die FE-Netze ändern dürfen, vereinfacht das die Optimierung erheblich – vor allem die Sensitivitäts-Analyse. Auf der anderen Seite, ist die Beschreibung der Geometrie in Bezug auf die Randkurven oder Oberflächen natürlich etwas komplizierter. Wie die in der Arbeit vorgestellten Beispiele zeigen, ermöglicht der modifizierte Ansatz für Eulersche Formoptimierung jedoch durchaus optimale Lösungen ohne Gitter-Verformungen. Es gibt sogar ein recht einfaches Beispiel dafür, dass der Lagrange-Ansatz versagt, während der Eulersche Ansatz schnell die gewünschte Lösung findet.

Literatur und weiterführende Informationen

• K. Bandara, T. Rüberg & F. Cirak Shape: Optimisation with Multiresolution Subdivision Surfaces and Immersed Finite Elements Computer, Methods in Applied Mechanics and Engineering 300, 510-539, 2016.
• N.H. Kim & Y. Chang: Eulerian Shape Design Sensitivity Analysis and Optimization with a Fixed Grid Computer Method in Applied Mechanics and Engineering 194, 3291-3314, 2005.
• Kimmich: Strukturoptimierung und Sensibilitätsanalyse mit finiten Elementen Berich Nr. 12, Institut für Baustatik der Universität Stuttgart, 1990.

Podcasts

• P. Allinger und N. Stockelkamp: Strukturoptimierung, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 053, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2015.