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Modellbildung und Simulation eines Automatikgetriebes zur Optimierung des dynamischen Schaltungsablaufs

Koch, Jochen. January 2001 (has links)
Stuttgart, Univ., Diss., 2001.
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CAMTOS a software suite combining direct and indirect trajectory optimization methods /

Gath, Peter Friedrich. January 2002 (has links)
Stuttgart, Univ., Diss., 2002.
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Optimierung und Analyse von Fachwerkstrukturen durch Neuronale Netze

Streng, Jürgen. January 2001 (has links)
Zugl.: Stuttgart, Univ., Diss., 2001.
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Optimierung hochpoliger Dauermagnetmotoren unter Verwendung der Finiten Elemente Methode und der Evolutionsstrategie / Design Optimization of Permanent Magnet Motors by Evolution Strategies and Finite Element Analysis

Bochnia, Dirk 19 September 2002 (has links) (PDF)
The power and force density of electric motors becomes higher and higher and it is very important to design most optimal machines. Conventional methods don‘t reach this aim in any case. A new approach is presented combining Evolutionary Strategies and Finite Element Analysis to obtain reliable results. / Die Anforderungen an elektrische Antriebe sind sehr hoch. Nur optimal konstruierte Maschinen können ihnen genügen. Es wird ein Instrumentarium vorgestellt, welches eine rechnergestützte automatische Optimierung des magnetischen Kreises der elektrischen Maschine gestattet. Als Modellierungsgrundlage wird die Finite-Elemente-Methode verwendet. Die Optimierung erfolgt mit der Evolutionsstrategie. Aufgrund des hohen Rechenaufwandes der FEM wird insbesondere darauf eingegangen, ein Modell zu schaffen, dass möglichst viel Information bei hoher Genauigkeit und geringstem numerischen Aufwand liefert. Entsprechende Möglichkeiten der Simulation magnetischer und thermischer Felder mit der FEM werden besprochen. Außerdem wird ein Verfahren vorgestellt, welches die Ermittlung der magnetischen Verluste ohne transienter Feldberechnungen erlaubt. Die Modellierung wird speziell am Beispiel eines hochpoligen permanenterregten Synchronmotors in Außenläuferbauweise erläutert. Die Ergebnisse der Simulation werden mit Messungen verglichen. Weiterhin werden die Ergebnisse verschiedener konkreter Optimierungsläufe vorgestellt.
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Robust utility maximization, f-projections, and risk constraints

Gundel, Anne 01 June 2006 (has links)
Ein wichtiges Gebiet der Finanzmathematik ist die Bestimmung von Auszahlungsprofilen, die den erwarteten Nutzen eines Agenten unter einer Budgetrestriktion maximieren. Wir charakterisieren optimale Auszahlungsprofile für einen Agenten, der unsicher ist in Bezug auf das genaue Marktmodell. Der hier benutzte Dualitätsansatz führt zu einem Minimierungsproblem für bestimmte konvexe Funktionale über zwei Mengen von Wahrscheinlichkeitsmaßen, das wir zunächst lösen müssen. Schließlich führen wir noch eine zweite Restriktion ein, die das Risiko beschränkt, das der Agent eingehen darf. Wir gehen dabei wie folgt vor: Kapitel 1. Wir betrachten das Problem, die f-Divergenz f(P|Q) über zwei Mengen von Wahrscheinlichkeitsmaßen zu minimieren, wobei f eine konvexe Funktion ist. Wir zeigen, dass unter der Bedingung "f( undendlich ) / undendlich = undendlich" Minimierer existieren, falls die erste Menge abgeschlossen und die zweite schwach kompakt ist. Außerdem zeigen wir, dass unter der Bedingung "f( undendlich ) / undendlich = 0" ein Minimierer in einer erweiterten Klasse von Martingalmaßen existiert, falls die zweite Menge schwach kompakt ist. Kapitel 2. Die Existenzresultate aus dem ersten Kapitel implizieren die Existenz eines Auszahlungsprofils, das das robuste Nutzenfunktional inf E_Q[u(X)] über eine Menge von finanzierbaren Auszahlungen maximiert, wobei das Infimum über eine Menge von Modellmaßen betrachtet wird. Die entscheidende Idee besteht darin, die minimierenden Maße aus dem ersten Kapitel als gewisse "worst-case"-Maße zu identifizieren. Kapitel 3. Schließlich fordern wir, dass das Risiko der Auszahlungsprofile beschränkt ist. Wir lösen das robuste Problem in einem unvollständigen Marktmodell für Nutzenfunktionen, die nur auf der positiven Halbachse definiert sind. In einem Beispiel vergleichen wir das optimale Auszahlungsprofil unter der Risikorestriktion mit den optimalen Auszahlungen ohne eine solche Restriktion und unter einer Value-at-Risk-Nebenbedingung. / Finding payoff profiles that maximize the expected utility of an agent under some budget constraint is a key issue in financial mathematics. We characterize optimal contingent claims for an agent who is uncertain about the market model. The dual approach that we use leads to a minimization problem for a certain convex functional over two sets of measures, which we first have to solve. Finally, we incorporate a second constraint that limits the risk that the agent is allowed to take. We proceed as follows: Chapter 1. Given a convex function f, we consider the problem of minimizing the f-divergence f(P|Q) over these two sets of measures. We show that, if the first set is closed and the second set is weakly compact, a minimizer exists if f( infinity ) / infinity = infinity. Furthermore, we show that if the second set of measures is weakly compact and f( infinifty ) / infinity = 0, then there is a minimizer in a class of extended martingale measures. Chapter 2. The existence results in Chapter 1 lead to the existence of a contingent claim which maximizes the robust utility functional inf E_Q[u(X)] over some set of affordable contingent claims, where the infimum is taken over a set of subjective or modell measures. The key idea is to identify the minimizing measures from the first chapter as certain worst case measures. Chapter 3. Finally, we require the risk of the contingent claims to be bounded. We solve the robust problem in an incomplete market for a utility function that is only defined on the positive halfline. In an example we compare the optimal claim under this risk constraint with the optimal claims without a risk constraint and under a value-at-risk constraint.
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Optimierung hochpoliger Dauermagnetmotoren unter Verwendung der Finiten Elemente Methode und der Evolutionsstrategie

Bochnia, Dirk 23 May 2002 (has links)
The power and force density of electric motors becomes higher and higher and it is very important to design most optimal machines. Conventional methods don‘t reach this aim in any case. A new approach is presented combining Evolutionary Strategies and Finite Element Analysis to obtain reliable results. / Die Anforderungen an elektrische Antriebe sind sehr hoch. Nur optimal konstruierte Maschinen können ihnen genügen. Es wird ein Instrumentarium vorgestellt, welches eine rechnergestützte automatische Optimierung des magnetischen Kreises der elektrischen Maschine gestattet. Als Modellierungsgrundlage wird die Finite-Elemente-Methode verwendet. Die Optimierung erfolgt mit der Evolutionsstrategie. Aufgrund des hohen Rechenaufwandes der FEM wird insbesondere darauf eingegangen, ein Modell zu schaffen, dass möglichst viel Information bei hoher Genauigkeit und geringstem numerischen Aufwand liefert. Entsprechende Möglichkeiten der Simulation magnetischer und thermischer Felder mit der FEM werden besprochen. Außerdem wird ein Verfahren vorgestellt, welches die Ermittlung der magnetischen Verluste ohne transienter Feldberechnungen erlaubt. Die Modellierung wird speziell am Beispiel eines hochpoligen permanenterregten Synchronmotors in Außenläuferbauweise erläutert. Die Ergebnisse der Simulation werden mit Messungen verglichen. Weiterhin werden die Ergebnisse verschiedener konkreter Optimierungsläufe vorgestellt.

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