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

Search Results

Now showing 1 - 6 of 6
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    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.
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    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.
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    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.
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    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.
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