This thesis addresses optimal control problems with elasticity for large deformations. A hyperelastic model with a polyconvex energy density is employed to describe the elastic behavior of a body. The two approaches to derive the nonlinear partial differential equation, a balance of forces and an energy minimization, are compared. Besides the conventional volume and boundary loads, two novel internal loads are presented. Furthermore, curvilinear coordinates and a hierarchical plate model can be incorporated into the formulation of the elastic forward problem. The forward problem can be solved with Newton\\\'s method, though a globalization technique should be used to avoid divergence of Newton\\\'s method. The repeated solution of the Newton system is done by a CG or MinRes method with a multigrid V-cycle as a preconditioner. The optimal control problem consists of the displacement (as the state) and a load (as the control). Besides the standard tracking-type objective, alternative objective functionals are presented for problems where a reasonable desired state cannot be provided. Two methods are proposed to solve the optimal control problem: an all-at-once approach by a Lagrange-Newton method and a reduced formulation by a quasi-Newton method with an inverse limited-memory BFGS update. The algorithms for the solution of the forward problem and the optimal control problem are implemented in the finite-element software FEniCS, with the geometrical multigrid extension FMG. Numerical experiments are performed to demonstrate the mesh independence of the algorithms and both optimization methods.

This thesis deals with the optimal control of PDEs. After a brief introduction in the theory of elliptic and parabolic PDEs, we introduce a software that solves systems of PDEs by the finite elements method. In the second chapter we derive optimality conditions in terms of function spaces, i.e. a systems of PDEs coupled by some pointwise relations. Now we present algorithms to solve the optimality systems numerically and present some numerical test cases. A further chapter deals with the so called lack of adjointness, an issue of gradient methods applied on parabolic optimal control problems. However, since optimal control problems lead to large numerical schemes, model reduction becomes popular. We analyze the proper orthogonal decomposition method and apply it to our model problems. Finally, we apply all considered techniques to a real world problem.:Introduction The state equation Optimal control and optimality conditions Algorithms The \"lack of adjointness\" Numerical examples Efficient solution of PDEs and KKT- systems A real world application Functional analytical basics Codes of the examples

In this thesis, we derive necessary optimality conditions for bilevel programming problems (BPPs for short) in Banach spaces. This rather abstract setting reflects our desire to characterize the local optimal solutions of hierarchical optimization problems in function spaces arising from several applications. Since our considerations are based on the tools of variational analysis introduced by Boris Mordukhovich, we study related properties of pointwise defined sets in function spaces. The presence of sequential normal compactness for such sets in Lebesgue and Sobolev spaces as well as the variational geometry of decomposable sets in Lebesgue spaces is discussed. Afterwards, we investigate mathematical problems with complementarity constraints (MPCCs for short) in Banach spaces which are closely related to BPPs. We introduce reasonable stationarity concepts and constraint qualifications which can be used to handle MPCCs. The relations between the mentioned stationarity notions are studied in the setting where the underlying complementarity cone is polyhedric. The results are applied to the situations where the complementarity cone equals the nonnegative cone in a Lebesgue space or is polyhedral. Next, we use the three main approaches of transforming a BPP into a single-level program (namely the presence of a unique lower level solution, the KKT approach, and the optimal value approach) to derive necessary optimality conditions for BPPs. Furthermore, we comment on the relation between the original BPP and the respective surrogate problem. We apply our findings to formulate necessary optimality conditions for three different classes of BPPs. First, we study a BPP with semidefinite lower level problem possessing a unique solution. Afterwards, we deal with bilevel optimal control problems with dynamical systems of ordinary differential equations at both decision levels. Finally, an optimal control problem of ordinary or partial differential equations with implicitly given pointwise state constraints is investigated.

For adjoint calculations, parameter estimation, and similar purposes one may need to reverse the execution of a computer program. The simplest option is to record a complete execution log and then to read it backwards. This requires massive amounts of storage. Instead one may generate the execution log piecewise by restarting the ``forward'' calculation repeatedly from suitably placed checkpoints. This thesis extends the theoretical results of the parallel reversal schedules. First a algorithm was constructed which carries out the ``forward'' calculation and distributes checkpoints in a way, such that the reversal calculation can be started at any time. This approach provides adaptive parallel reversal schedules for simulations where the number of time steps is not known a-priori. The number of checkpoints and processors used is optimal at any time. Further, an algorithm was described which makes is possible to restart the initial computer program during the program reversal. Again, this can be done without any additional computation at any time. Hence, optimal parallel reversal schedules for the bidirectional simulation are provided by this thesis. / Bei der Berechnung von Adjungierten, zum Debuggen und für ähnliche Anwendungen kann man die Umkehr der entsprechenden Programmauswertung verwenden. Der einfachste Ansatz, nämlich das Erstellen einer kompletten Mitschrift der Vorwärtsrechnung, welche anschließend rückwärts gelesen wird, verursacht einen enormen Speicherplatzbedarf. Als Alternative dazu kann man die Mitschrift auch stückweise erzeugen, indem die Programmauswertung von passend gewählten Checkpoints wiederholt gestartet wird. In dieser Arbeit wird die Theorie der optimalen parallelen Umkehrschemata erweitert. Zum einen erfolgt die Konstruktion von adaptiven parallelen Umkehrschemata. Dafür wird ein Algorithmus beschrieben, der es durch die Nutzung von mehreren Prozessen ermöglicht, Checkpoints so zu verteilen, daß die Umkehrung des Programmes jederzeit ohne Zeitverlust erfolgen kann. Hierbei bleibt die Zahl der verwendeten Checkpoints und Prozesse innerhalb der bekannten Optimalitätsgrenzen. Zum anderen konnte für die adaptiven parallelen Umkehrschemata ein Algorithmus entwickelt werden, welcher ein Restart der eigentlichen Programmauswertung basierend auf der laufenden Programmumkehr erlaubt. Dieser Restart kann wieder jederzeit ohne Zeitverlust erfolgen und die entstehenden Checkpointverteilung erfüllen wieder sowohl Optimalitäts- als auch die Adaptivitätskriterien. Zusammenfassend wurden damit in dieser Arbeit Schemata konstruiert, die bidirektionale Simulationen ermöglichen.

This thesis is concerned with motion planning for the classical two-phase Stefan problem in level set formulation. The interface separating the fluid phases from the solid phases is represented as the zero level set of a continuous function whose evolution is described by the level set equation. Heat conduction in the two phases is modeled by the heat equation. A quadratic tracking-type cost functional that incorporates temperature tracking terms and a control cost term that expresses the desire to have the interface follow a prescribed trajectory by adjusting the heat flux through part of the boundary of the computational domain. The formal Lagrange approach is used to establish a first-order optimality system by applying shape calculus tools. For the numerical solution, the level set equation and its adjoint are discretized in space by discontinuous Galerkin methods that are combined with suitable explicit Runge-Kutta time stepping schemes, while the temperature and its adjoint are approximated in space by the extended finite element method (which accounts for the weak discontinuity of the temperature by a dynamic local modification of the underlying finite element spaces) combined with the implicit Euler method for the temporal discretization. The curvature of the interface which arises in the adjoint system is discretized by a finite element method as well. The projected gradient method, and, in the absence of control constraints, the limited memory BFGS method are used to solve the arising optimization problems. Several numerical examples highlight the potential of the proposed optimal control approach. In particular, they show that it inherits the geometric flexibility of the level set method. Thus, in addition to unidirectional solidification, closed interfaces and changes of topology can be tracked. Finally, the Moreau-Yosida regularization is applied to transform a state constraint on the position of the interface into a penalty term that is added to the cost functional. The optimality conditions for this penalized optimal control problem and its numerical solution are discussed. An example confirms the efficacy of the state constraint. / Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit einem Optimalsteuerungsproblem für das klassische Stefan-Problem in zwei Phasen. Die Phasengrenze wird als Niveaulinie einer stetigen Funktion modelliert, was die Lösung der so genannten Level-Set-Gleichung erfordert. Durch Anpassen des Wärmeflusses am Rand des betrachteten Gebiets soll ein gewünschter Verlauf der Phasengrenze angesteuert werden. Zusammen mit dem Wunsch, ein vorgegebenes Temperaturprofil zu approximieren, wird dieses Ziel in einem quadratischen Zielfunktional formuliert. Die notwendigen Optimalitätsbedingungen erster Ordnung werden formal mit Hilfe der entsprechenden Lagrange-Funktion und unter Benutzung von Techniken aus der Formoptimierung hergeleitet. Für die numerische Lösung müssen die auftretenden partiellen Differentialgleichungen diskretisiert werden. Dies geschieht im Falle der Level-Set-Gleichung und ihrer Adjungierten auf Basis von unstetigen Galerkin-Verfahren und expliziten Runge-Kutta-Methoden. Die Wärmeleitungsgleichung und die entsprechende Gleichung im adjungierten System werden mit einer erweiterten Finite-Elemente-Methode im Ort sowie dem impliziten Euler-Verfahren in der Zeit diskretisiert. Dieser Zugang umgeht die aufwändige Adaption des Gitters, die normalerweise bei der FE-Diskretisierung von Phasenübergangsproblemen unvermeidbar ist. Auch die Krümmung der Phasengrenze wird numerisch mit Hilfe der Methode der finiten Elemente angenähert. Zur Lösung der auftretenden Optimierungsprobleme werden ein Gradienten-Projektionsverfahren und, im Fall dass keine Kontrollschranken vorliegen, die BFGS-Methode mit beschränktem Speicherbedarf eingesetzt. Numerische Beispiele beleuchten die Stärken des vorgeschlagenen Zugangs. Es stellt sich insbesondere heraus, dass sich die geometrische Flexibilität der Level-Set-Methode auf den vorgeschlagenen Zugang zur optimalen Steuerung vererbt. Zusätzlich zur gerichteten Bewegung einer flachen Phasengrenze können somit auch geschlossene Phasengrenzen sowie topologische Veränderungen angesteuert werden. Exemplarisch, und zwar an Hand einer Beschränkung an die Lage der Phasengrenze, wird auch noch die Behandlung von Zustandsbeschränkungen mittels der Moreau-Yosida-Regularisierung diskutiert. Ein numerisches Beispiel demonstriert die Wirkung der Zustandsbeschränkung.

Theoretical bounds for performance measures of thermodynamical systems are investigated under conditions of finite times and rates of processes using endoreversible models. These models consist of reversible operating sub-systems which exchange energy via generally irreversible interactions. Analytical and numerical calculations are performed to obtain performance optima and respective optimized process and design parameters for four model systems. A heat engine where the heat transfer between the working fluid and heat reservoirs is described by generalized, polytropic process is optimized for maximum work output. Thermal efficiencies, optimal values for temperatures and process times of the heat transfer processes are determined. A model of a generalized system suited to describe the operation of heat engines, refrigerators, and heat pumps is optimized with respect to thermal efficiency. Several examples illustrate how the results of the analysis are used to allocate financial resources to the heat exchanger inventory in an optimal way. A power-producing thermal system which exchanges heat with several heat reservoirs via irreversible heat transfer processes is analyzed to find the optimal contact times between the working fluid and each of the reservoirs. The piston motion of a Diesel engine is optimized to achieve maximum work for a given amount of fuel. The endoreversible model of the Diesel engine accounts for the temporal variations of the heat produced by the combustion process, the basic flow pattern within the engine's cylinder, the temperature dependence of the viscosity, thermal conductivity, and heat capacity of the working fluid and losses due to friction and heat leak through the cylinder walls. / Theoretische Grenzen für verschiedene Leistungsmerkmale von thermodynamischen Systemen werden unter der Bedingung endlicher Zeiten und Prozessraten im Rahmen endoreversibler Modelle untersucht. Diese Modelle bestehen aus reversiblen Subsystemen, welche über allgemein irreversible Wechselwirkungen Energie austauschen. Analytische und nummerische Berechnungen quantifizieren diese Grenzen und liefern optimale Prozess- und Konstruktionsparameter für vier Modellsysteme. Für eine auf maximale Ausgangsarbeit optimierte Wärmekraftmaschine, bei der die Wärme zwischen Arbeitsmedium und Wärmereservoirs während allgemeiner polytroper Zustandsänderungen des Arbeitsmediums übertragen wird, werden optimale Temperaturen und Zeiten für die Wärmeübertragungsprozesse sowie die thermischen Wirkungsgrade bestimmt. Für ein wirkungsgrad-optimiertes Modell eines verallgemeinerten thermischen Umwandlungssytems, das sowohl Wärmekraftmaschinen, Kühler und Wärmepumpen beschreibt, wird die optimale Verteilung von Investitionskosten auf die Wärmetauscher ermittelt und die Anwendung der allgemeingültigen Ergebnisse anhand mehrerer Beispiele demonstriert. Für eine Wärmekraftmaschine mit mehreren Wärmereservoirs wird bestimmt, welche der Wärmereservoirs wie lange kontaktiert werden müssen, um eine maximale Ausgangsarbeit zu erzielen. Für einen Dieselmotor wird die Kolbenbewegung so optimiert, dass bei gegebener Treibstoffmenge eine maximale Ausgangsarbeit erzielt wird. Das endoreversible Modell des Dieselmotors berücksichtigt die Temperaturabhängigkeit der Wärmekapazität, Wärmeleitfähigkeit und Viskosität des Arbeitsfluids, die Zeitabhängigkeit des Verbrennungsprozesses sowie Reibungs- und Wärmeverluste.

This thesis is concerned with motion planning for the classical two-phase Stefan problem in level set formulation. The interface separating the fluid phases from the solid phases is represented as the zero level set of a continuous function whose evolution is described by the level set equation. Heat conduction in the two phases is modeled by the heat equation. A quadratic tracking-type cost functional that incorporates temperature tracking terms and a control cost term that expresses the desire to have the interface follow a prescribed trajectory by adjusting the heat flux through part of the boundary of the computational domain. The formal Lagrange approach is used to establish a first-order optimality system by applying shape calculus tools. For the numerical solution, the level set equation and its adjoint are discretized in space by discontinuous Galerkin methods that are combined with suitable explicit Runge-Kutta time stepping schemes, while the temperature and its adjoint are approximated in space by the extended finite element method (which accounts for the weak discontinuity of the temperature by a dynamic local modification of the underlying finite element spaces) combined with the implicit Euler method for the temporal discretization. The curvature of the interface which arises in the adjoint system is discretized by a finite element method as well. The projected gradient method, and, in the absence of control constraints, the limited memory BFGS method are used to solve the arising optimization problems. Several numerical examples highlight the potential of the proposed optimal control approach. In particular, they show that it inherits the geometric flexibility of the level set method. Thus, in addition to unidirectional solidification, closed interfaces and changes of topology can be tracked. Finally, the Moreau-Yosida regularization is applied to transform a state constraint on the position of the interface into a penalty term that is added to the cost functional. The optimality conditions for this penalized optimal control problem and its numerical solution are discussed. An example confirms the efficacy of the state constraint. / Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit einem Optimalsteuerungsproblem für das klassische Stefan-Problem in zwei Phasen. Die Phasengrenze wird als Niveaulinie einer stetigen Funktion modelliert, was die Lösung der so genannten Level-Set-Gleichung erfordert. Durch Anpassen des Wärmeflusses am Rand des betrachteten Gebiets soll ein gewünschter Verlauf der Phasengrenze angesteuert werden. Zusammen mit dem Wunsch, ein vorgegebenes Temperaturprofil zu approximieren, wird dieses Ziel in einem quadratischen Zielfunktional formuliert. Die notwendigen Optimalitätsbedingungen erster Ordnung werden formal mit Hilfe der entsprechenden Lagrange-Funktion und unter Benutzung von Techniken aus der Formoptimierung hergeleitet. Für die numerische Lösung müssen die auftretenden partiellen Differentialgleichungen diskretisiert werden. Dies geschieht im Falle der Level-Set-Gleichung und ihrer Adjungierten auf Basis von unstetigen Galerkin-Verfahren und expliziten Runge-Kutta-Methoden. Die Wärmeleitungsgleichung und die entsprechende Gleichung im adjungierten System werden mit einer erweiterten Finite-Elemente-Methode im Ort sowie dem impliziten Euler-Verfahren in der Zeit diskretisiert. Dieser Zugang umgeht die aufwändige Adaption des Gitters, die normalerweise bei der FE-Diskretisierung von Phasenübergangsproblemen unvermeidbar ist. Auch die Krümmung der Phasengrenze wird numerisch mit Hilfe der Methode der finiten Elemente angenähert. Zur Lösung der auftretenden Optimierungsprobleme werden ein Gradienten-Projektionsverfahren und, im Fall dass keine Kontrollschranken vorliegen, die BFGS-Methode mit beschränktem Speicherbedarf eingesetzt. Numerische Beispiele beleuchten die Stärken des vorgeschlagenen Zugangs. Es stellt sich insbesondere heraus, dass sich die geometrische Flexibilität der Level-Set-Methode auf den vorgeschlagenen Zugang zur optimalen Steuerung vererbt. Zusätzlich zur gerichteten Bewegung einer flachen Phasengrenze können somit auch geschlossene Phasengrenzen sowie topologische Veränderungen angesteuert werden. Exemplarisch, und zwar an Hand einer Beschränkung an die Lage der Phasengrenze, wird auch noch die Behandlung von Zustandsbeschränkungen mittels der Moreau-Yosida-Regularisierung diskutiert. Ein numerisches Beispiel demonstriert die Wirkung der Zustandsbeschränkung.

It is well-known that the solution of a so-called singularly perturbed differential equation exhibits layers. These are small regions in the domain where the solution changes drastically. These layers deteriorate the convergence of standard numerical algorithms, such as the finite element method on a uniform mesh. In the past many approaches were developed to overcome this difficulty. In this context it was very helpful to understand the structure of the solution - especially to know where the layers can occur. Therefore, we have a lot of analysis in the literature concerning the properties of solutions of such problems. Nevertheless, this field is far from being understood conclusively. More recently, there is an increasing interest in the numerics of optimal control problems subject to a singularly perturbed convection-diffusion equation and box constraints for the control. However, it is not much known about the solutions of such optimal control problems. The proposed solution methods are based on the experience one has from scalar singularly perturbed differential equations, but so far, the analysis presented does not use the structure of the solution and in fact, the provided bounds are rather meaningless for solutions which exhibit boundary layers, since these bounds scale like epsilon^(-1.5) as epsilon converges to 0. In this thesis we strive to prove bounds for the solution and its derivatives of the optimal control problem. These bounds show that there is an additional layer that is weaker than the layers one expects knowing the results for scalar differential equation problems, but that weak layer deteriorates the convergence of the proposed methods. In Chapter 1 and 2 we discuss the optimal control problem for the one-dimensional case. We consider the case without control constraints and the case with control constraints separately. For the case without control constraints we develop a method to prove bounds for arbitrary derivatives of the solution, given the data is smooth enough. For the latter case we prove bounds for the derivatives up to the second order. Subsequently, we discuss several discretization methods. In this context we use special Shishkin meshes. These meshes are piecewise equidistant, but have a very fine subdivision in the region of the layers. Additionally, we consider different ways of discretizing the control constraints. The first one enforces the compliance of the constraints everywhere and the other one enforces it only in the mesh nodes. For each proposed algorithm we prove convergence estimates that are independent of the parameter epsilon. Hence, they are meaningful even for small values of epsilon. As a next step we turn to the two-dimensional case. To be able to adapt the proofs of Chapter 2 to this case we require bounds for the solution of the scalar differential equation problem for a right hand side f only in W^(1,infty). Although, a lot of results for this problem can be found in the literature but we can not apply any of them, because they require a smooth right hand side f in C^(2,alpha) for some alpha in (0,1). Therefore, we dedicate Chapter 3 to the analysis of the scalar differential equations problem only using a right hand side f that is not very smooth. In Chapter 4 we strive to prove bounds for the solution of the optimal control problem in the two dimensional case. The analysis for this problem is not complete. Especially, the characteristic layers induce subproblems that are not understood completely. Hence, we can not prove sharp bounds for all terms in the solution decomposition we construct. Nevertheless, we propose a solution method. Numerical results indicate an epsilon-independent convergence for the considered examples - although we are not able to prove this.

Die Arbeit abstrahiert bekannte Konzepte der endlichdimensionalen Optimierung im Hinblick auf deren Anwendung in Banachräumen. Hierfür werden zunächst grundlegende Elemente der Funktionalanalysis wie schwache Konvergenz, Dualräume und Reflexivität vorgestellt. Anschließend erfolgt eine kurze Einführung in die Thematik der Fréchet-Differenzierbarkeit und eine Abstraktion des Begriffs der partiellen Ordnungsrelation in normierten Räumen. Nach der Formulierung eines allgemeinen Existenzsatzes für globale Optimallösungen von abstrakten Optimierungsaufgaben werden notwendige Optimalitätsbedingungen vom Karush-Kuhn-Tucker-Typ hergeleitet. Abschließend wird eine hinreichende Optimalitätsbedingung vom Karush-Kuhn-Tucker-Typ unter verallgemeinerten Konvexitätsvoraussetzungen verifiziert.

For adjoint calculations, parameter estimation, and similar purposes one may need to reverse the execution of a computer program. The simplest option is to record a complete execution log and then to read it backwards. This requires massive amounts of storage. Instead one may generate the execution log piecewise by restarting the ``forward'' calculation repeatedly from suitably placed checkpoints. This thesis extends the theoretical results of the parallel reversal schedules. First a algorithm was constructed which carries out the ``forward'' calculation and distributes checkpoints in a way, such that the reversal calculation can be started at any time. This approach provides adaptive parallel reversal schedules for simulations where the number of time steps is not known a-priori. The number of checkpoints and processors used is optimal at any time. Further, an algorithm was described which makes is possible to restart the initial computer program during the program reversal. Again, this can be done without any additional computation at any time. Hence, optimal parallel reversal schedules for the bidirectional simulation are provided by this thesis. / Bei der Berechnung von Adjungierten, zum Debuggen und für ähnliche Anwendungen kann man die Umkehr der entsprechenden Programmauswertung verwenden. Der einfachste Ansatz, nämlich das Erstellen einer kompletten Mitschrift der Vorwärtsrechnung, welche anschließend rückwärts gelesen wird, verursacht einen enormen Speicherplatzbedarf. Als Alternative dazu kann man die Mitschrift auch stückweise erzeugen, indem die Programmauswertung von passend gewählten Checkpoints wiederholt gestartet wird. In dieser Arbeit wird die Theorie der optimalen parallelen Umkehrschemata erweitert. Zum einen erfolgt die Konstruktion von adaptiven parallelen Umkehrschemata. Dafür wird ein Algorithmus beschrieben, der es durch die Nutzung von mehreren Prozessen ermöglicht, Checkpoints so zu verteilen, daß die Umkehrung des Programmes jederzeit ohne Zeitverlust erfolgen kann. Hierbei bleibt die Zahl der verwendeten Checkpoints und Prozesse innerhalb der bekannten Optimalitätsgrenzen. Zum anderen konnte für die adaptiven parallelen Umkehrschemata ein Algorithmus entwickelt werden, welcher ein Restart der eigentlichen Programmauswertung basierend auf der laufenden Programmumkehr erlaubt. Dieser Restart kann wieder jederzeit ohne Zeitverlust erfolgen und die entstehenden Checkpointverteilung erfüllen wieder sowohl Optimalitäts- als auch die Adaptivitätskriterien. Zusammenfassend wurden damit in dieser Arbeit Schemata konstruiert, die bidirektionale Simulationen ermöglichen.