Universität Stuttgart

Permanent URI for this communityhttps://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/1

Browse

Filters

2022 - 202613

Settings

Publication Type: search.filters.UBSTyp.Abschlussarbeit (Master)Subject: search.filters.subject.620Start date: 2022

Search Results

Now showing 1 - 10 of 13
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Understanding the limitations of Sentinel-3 inland altimetry through validation over the Rhine River
    (2022) Schneider, Nicholas M.
    Satellite altimetry is developing into one of the most powerful measurement techniques for long-term water body monitoring thanks to its high spatial resolution and its increasing level of precision. Although the principle of satellite altimetry is very straightforward, the retrieval of correct water levels remains rather difficult due to various factors. Waveform retracking is an approach to optimize the initially determined range between the satellite and the water body on Earth by exploiting the information within the power-signal of the returned radar pulse to the altimeter. Several so-called retrackers have been designed to this end, yet remain one of the most open study areas in satellite altimetry due to their crucial role they play in water level retrieval. Moreover, geophysical properties of the stratified atmosphere and the target on Earth have an effect on the travel time of the transmitted radar pulse and can amount to severalmeters in range. In this study we provide an overall analysis of the performances of the retrackers dedicated to the Sentinel-3 mission and the applied geophysical corrections. For this matter, we focus on nine different locations within the Rhine River basin where locally gauged data is available to validate the Sentinel-3 level-2 products. Furthermore, we present a reverse retracking approach in the sense that we use the given in-situ data to determine the offset to each altimetry-derived measurement of every epoch. Under the assumption that these offsets are legitimate, they can be seen as an a-posteriori correction which we project onto the range and thus on a waveform level. Further analyses consist in the investigation of the relationship these a-posteriori corrections have to the waveform properties of the same epoch. Later, the question whether the a-posteriori corrections to the initial retracking gates are appropriate for the retrieval of correct water levels, drives us to assign a probability to each and every bin of the waveform. Following this idea, we design stochastic-based retrackers which determine the retracking gate for water level retrieval from the bin with the highest probability assigned to it. To distribute the probabilities across all bins of the waveform, we consider three empirical approaches that take both the waveform itself and its first derivative into account: Addition, multiplication and maximum of both signals. For all three of the new retrackers, we generate the water level timeseries over the aforementioned sites and validate them against in-situ data and the retrackers dedicated to the Sentinel-3 mission.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Robust learning in model predictive control
    (2025) Petrenz, Hannes Michael
    This thesis presents a new robust adaptive learning Model Predictive Control (RALMPC) framework for linear and nonlinear systems subject to parametric uncertainties and additive disturbances, performing iterative tasks. The proposed approach integrates robust tube-based MPC with parameter adaptation and iterative learning. Parameter estimates are iteratively refined using set-membership estimation. Furthermore, by learning terminal ingredients-specifically, the terminal set and terminal cost-from data, the framework enhances closed-loop performance across iterations while ensuring robust safety guarantees. In particular, the method guarantees recursive feasibility, constraint satisfaction, and practical asymptotic stability of the closed-loop system. In the first part of the thesis, an RALMPC algorithm is developed for nonlinear systems, where the tube-based framework is constructed based on an incremental Lyapunov function. In the second part, the structure of linear systems is exploited to design a convex terminal set and cost, which results in a formulation with reduced computational complexity. For linear systems, instead of a general incremental Lyapunov function, the tube framework is based on polytopic sets to improve efficiency. The effectiveness of both formulations is demonstrated through numerical examples. The results show improved closed-loop performance and, in the linear case, a substantial reduction in computational burden compared to an existing robust adaptive MPC approach.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Evaluate the performance of a camber controlled cycloidal rotor
    (2022) Huang, Doudou
    The curvature of the airfoil has a significant effect on the performance of the cycloidal rotor system. This paper aims to improve the aerodynamic performance of the cycloidal rotor system by utilizing dynamical morphing blades in a CFD model. Particularly, three different camber morphing concepts, including leading edge deflection, trailing edge deformation, and cambered NACA profile, are employed to a baseline 2-bladed system with rotating and pitching NACA0015 aerofoils. Based on these three camber concepts, a series of URANS 2-D numerical simulations in OpenFOAM are conducted for blades with different morphing degrees and positions. The simulation results verified that the flow field condition could be optimized and thus significant improvement in thrust and efficiency could be achieved by properly tuning the morphing control.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Optimal leg-stiffness in a 2D monoped
    (2024) Tschemernjak, Dominik
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Using URANS CFD to optimize the pitching motion and path of the cycloidal rotor blades
    (2022) Kasper, Korbinian
    This master thesis describes the procedure for optimisation of the pitching and the trajectory for cyclorotor blades to increase the efficiency based on 2D CFD calculations. The open-source software OpenFOAM with URANS is used for these CFD analyses. Considering various numbers of blades (one to four), the use of the chimera technique is necessary using the built-in OpenFOAM solver overPimpleDyMFoam. B-splines describe the arbitrary pitching and trajectory implemented in separate OpenFOAM motion classes. Two possible modes of drive are investigated for the cycloidal system; ’constant velocity’ and ’constant angular velocity’. The Dakota toolkit performs the parametric optimisation with an evolutionary algorithm. A Python script initialises, monitors and evaluates each CFD case. Fourteen optimisation setups are carried out. An increase in the efficiency for each run is achieved. The main reason for the improvement is the better alignment of the blade forces to the global thrust. Another reason is that the optimised motion induces force peaks, which leads to an increase in thrust. The best result is captured for a four-blade case with a circular motion and a pitching path optimisation. The figure of merit is 0.758. Two further optimisation runs with higher Reynolds numbers are carried out for the two-blade case with a circular motion. Despite the pitching paths’ similarity, the figure of merit can be significantly increased (+8.8% for double Reynolds number and +17.7% for fourfold Reynolds number). Due to a false precalculation of the trajectory, the optimisation results for the ’constant angular velocity’ drive are invalid.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Data-enabled predictive control of fluid-driven soft-robotic systems
    (2026) Zhan, Linhao
    This thesis studies real-time Data-Enabled Predictive Control (DeePC) for constrained trajectory tracking of a pneumatically actuated soft robot with three chambers. The platform exhibits pronounced nonlinearities, drift and hysteresis/creep effects, and a non-negligible input-output delay, which together make accurate first-principles modeling and classical model-based controller tuning difficult. The objective is to track planar end-effector trajectories under strict pressure limits and a tight computation-time budget on a Simulink Real-Time/Speedgoat platform. A preliminary two-link simulation benchmark is used to validate the end-to-end DeePC workflow and to highlight a practical failure mode: input signals that are persistently exciting can still be compositionally unhelpful for stabilization and tracking if they do not reflect the task-induced operating regime. Building on this insight, the main contribution of the thesis is a task-consistent data design and preprocessing pipeline for the soft robot. First, actuation is restricted to a physically motivated constant-sum pressure manifold, which reduces input redundancy and improves compatibility when aggregating data across experiments. Second, a monotone chamber-wise calibration map is introduced and used as a lifted input coordinate for Hankel construction, with the goal of improving the empirical linear composability of trajectories exploited by DeePC. Third, the recorded inputs and outputs are delay-aligned prior to multi-run Hankel construction, and column-budgeting strategies (uniform subsampling and QR/CPQR-based selection) are investigated to meet real-time constraints. Experiments demonstrate feasible closed-loop tracking on the real soft robot within the pressure bounds and the available per-step computation budget. A sensitivity study further provides practical guidance on selecting (Tp,Tf ), the regularization of the Hankel coefficient vector, and the data volume when deploying DeePC on delayed, nonlinear, and slowly time-varying systems.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Implementierung eines Vorhersage- und Optimierungsalgorithmus in eine Datenschnittstelle für Smart Meter Gateways
    (2022) Kimmich, Joel
    Die Steigerung des Anteils erneuerbarer Energieträger am Gesamtenergieverbrauch geht mit einer zunehmend fluktuierenden Stromerzeugung einher. Daher werden Maßnahmen für die Sicherstellung eines stabilen Netzbetriebs künftig an Bedeutung gewinnen, beispielsweise die angebotsgesteuerte Aufnahme elektrischer Leistung mit individuellen Speicherungskonzepten zur Umverteilung von Lasten. Mittels Smart Meter Gateways, die konventionelle Stromzähler in Gebäuden ersetzen, wird eine Kommunikation zwischen Netzbetreiber und Gebäude ermöglicht. Auf Basis geeigneter Marktsignale können entsprechende Regelungsansätze umgesetzt werden, die die elektrische Leistungsaufnahme hinsichtlich einer gegebenen Größe optimieren und Lasten umverteilen. Gleichzeitig können dadurch CO2-Emissionen und Stromkosten eingespart werden, sofern der Stromanbieter schwankende Marktpreise an den Verbraucher weiterleitet. Vor diesem Hintergrund wird in der vorliegenden Arbeit ein Applikationsmodell erstellt, das mittels Modellprädiktion und Optimierung eine Lastumverteilung ermöglicht. Am Beispiel der Heizleistung eines typischen Einfamilienhauses werden Model-in-the-Loop-Simulationen zur Funktionsüberprüfung des Applikationsmodells durchgeführt. Dazu werden Simulationsdaten des Gebäudes am Standort Stuttgart und die zugehörigen Wetterdaten des Deutschen Wetterdienstes berücksichtigt. Zur Vorhersage wird ein neuronales Netz implementiert, das mit historischen Daten trainiert wird. Die erstellten Werte werden einem neuartigen Optimierer übergeben, der unter Einhaltung der physikalischen Randbedingungen die Lastumverteilung mittels eines thermischen Speichers bis zum Vorhersagehorizont plant. Eine gegebene Kostenfunktion - beispielsweise der Anteil fossiler Energieerzeuger am Strommix oder der Strompreis - wird dabei minimiert. Abschließend wird das Applikationsmodell anhand von Realdaten auf Praxistauglichkeit untersucht. Die Simulationen zeigen bei den CO2-Emissionen ein Einsparpotential durch Lastumverteilung in Höhe von 9,5 % pro Jahr. Die jährlichen Stromkosten können um 19 % reduziert werden. Die Untersuchungen zeigen, dass die Qualität der Vorhersage einen geringen Einfluss auf die Einsparpotentiale bei Strompreis und CO2-Emissionen hat, da die Kostenfunktion den bedeutenderen Faktor bei der Optimierung darstellt. Wird hinsichtlich eines minimalen Strompreises optimiert, kann gleichzeitig der CO2-Ausstoß während der Stromerzeugung um 5,1 % gesenkt werden. Umgekehrt gelingt eine Stromkostensenkung um 10 %, wenn hinsichtlich geringstmöglicher CO2-Emissionen optimiert wird. Die Potenziale zur Reduzierung von Kosten bzw. CO2-Emissionen sind vom betrachteten Lastfall und der Anlagentechnik abhängig. Die Realdatensimulationen bestätigen trotz verschlechterter Vorhersagequalität die Simulationen zur CO2-Emissionsoptimierung. Bei der Stromkostenoptimierung resultiert ein um 50 % höheres CO2-Einsparpotential, wenn die Nutzung einer Nachtabsenkung in die Betrachtung einbezogen wird. Das Applikationsmodell zeigt die Potentiale der Lastumverteilung auf und zeigt seine Funktionstüchtigkeit mittels effektiver Kostenreduzierung durch Optimierung. Weitere Forschung kann sich mit der Verbesserung der Optimierung befassen und weitere Technologien zur Energiespeicherung, beispielsweise Stromspeicher, betrachten.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Experimentelle und numerische Untersuchungen zum Einfluss von Stegöffnungen in torsionsbelasteten Kastenträgern
    (2024) Meusburger, Michael
    Die Hauptträger der Traggerüste von Seilbahnstationen sind aufgrund der Torsionsbeanspruchungen als geschweißte Kastenträger ausgeführt. Konstruktiv werden vielfach Öffnungen in den Kastenträgern benötigt, welche rechnerisch nur unzureichend berücksichtigt werden. Mit der Einführung der zweiten Generation von Eurocodes soll mit dem Eurocode 3 Teil 1-13 auch ein Regelwerk für die Bemessung und Konstruktion von Trägern mit großen Stegöffnungen eingeführt werden. Der Entwurf dieser Norm beinhaltet Regeln zur Bemessung von I- und H-Profilen mit Stegöffnungen, jedoch ist eine Anwendung für Kastenträger im vorliegenden Entwurf nicht vorgesehen. Des Weiteren wird die Berücksichtigung von Öffnungen in Stabwerksprogrammen äußerst konservativ gehandhabt. Bei der Modellierung von einem Kastenträger mit Öffnungen in einem Stabwerksprogramm erfolgt die Berechnung der Torsionstragfähigkeit als Tragfähigkeit zweier offener C-Querschnitte. Aufgrund der angeführten Gründe zielt die vorliegende Masterarbeit darauf ab das Tragverhalten von geschweißten Kastenträger mit Öffnungen unter Torsionsbeanspruchung zu untersuchen. Für die Analyse des Tragverhaltens wurde eine Kleinserie an Modellträgerversuchen durchgeführt. Ziel dieser Versuche war zum einen der Aufbau eines grundlegenden Verständnisses für das Verhalten der unterschiedlichen Öffnungsgeometrien bzw. -anordnungen und für die verschiedenen Versagensmechanismen. Zum anderen dienten die Versuchsergebnisse ebenso zur Validierung der im Anschluss an die Durchführung der Versuche erstellten numerischen Modelle. Die Gegenüberstellung der Last-Verformungskurven und der zugehörigen Traglasten, Versagensarten sowie der Dehnungen ergab eine hohe Übereinstimmung, wodurch die Plausibilität des Simulationsmodells bestätigt wurde. Um die Datenbasis zu erweitern und die Einflüsse einzelner Parameter näher zu untersuchen, wurde mit dem validierten Modell eine Parameterstudie durchgeführt. Die Ergebnisse der durchgeführten Versuche und numerischen Berechnungen zeigen, dass die Tragfähigkeiten von Kastenträgern wesentlich höher liegen, als bei der Annahme eines zweiteiligen offenen Querschnitts an der Stelle der Öffnung. Um diese Erkenntnisse in die Praxis zu transferieren, wurde abschließend ein einfacher analytischer Ansatz entwickelt, dessen Anwendung brauchbare Ergebnisse über alle Modelle der Parameterstudie zeigte.
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access