Simulation des Fahrverhaltens von mobilen Robotern. - 125 S. Ilmenau : Techn. Univ., Diplomarbeit, 2006
Die mobile Robotik bietet vielfältige Einsatzmöglichkeiten. Deshalb ist das Interesse an ihr in den letzten Jahren stetig gestiegen. Mobile Roboter finden beispielsweise als radgebundene Landfahrzeuge und als Tauchroboter unter Wasser Verwendung. In dieser Arbeit wurde das Fahrverhalten von mobilen Robotern untersucht. Es wurden spezielle mobile Roboter analysiert, die als fußballspielende Systeme verwendet werden. Das Kapitel 4 beinhaltet eine Klassifizierung möglicher Fahrwerkkonfigurationen, die für mobile Roboter verwendet werden können. Es wird der Aufbau dieser Fahrwerkkonfigurationen beschrieben und deren Vor- und Nachteile erläutert. Mit der kinematischen Analyse bestimmter Fahrwerkkonfigurationen beschäftigt sich das Kapitel 5. Ein Ziel war es, verschiedene Abhängigkeiten zwischen den am Fahrzeug einstellbaren Parametern (z.B. Lenkwinkel, Winkelgeschwindigkeiten der Räder) und der daraus resultierenden Geschwindigkeit des Fahrzeuges herzuleiten. Außerdem konnte mit diesen kinematischen Beziehungen die Beweglichkeit der verschiedenen Fahrwerkkonfigurationen ermittelt werden. Anschließend (im Kapitel 6) wurde das Fahrverhalten von zwei mobilen Robotern simuliert. Es handelte sich dabei um ein Fahrzeug mit Differentialantrieb und um ein Fahrzeug mit omnidirektionalen Rädern. Zum Einsatz kam ein Mehrkörpersimulationsprogramm. Als Fahrmanöver wurden für die Beurteilung des Fahrverhaltes die stationäre Kreisfahrt und die beschleunigte Geradeausfahrt ausgewählt. Es stellte sich heraus, dass bei dem Fahrzeug (mobilen Roboter) mit Differentialantrieb der Reibungskoeffizient zwischen der Fahrbahn und dem Gleiter einen wesentlichen Einfluss auf das Fahrverhalten des Fahrzeuges hat. Der Gleiter ist ein notwendiger Abstützpunkt der Fahrzeuge mit Differentialantrieb, der dafür verantwortlich ist, dass das Fahrzeug nicht umkippt. Besonders deutlich wurde diese Abhängigkeit bei der beschleunigten Geradeausfahrt sichtbar. Weiterhin ergaben die Analysen, dass das Fahrverhalten bei Fahrzeugen mit omnidirektionalen Rädern von der konstruktiven Anordnung dieser Räder abhängig ist. Dabei hatte die Identität der Drehachsen von zwei Rädern eines dreirädrigen Fahrzeuges einen negativen Einfluss auf die Fahrdynamik.
Untersuchung und Anwendung Stochastischer Methoden bei der Auslegung von Raumfahrtstrukturen. - 59 S. Ilmenau : Techn. Univ., Diplomarbeit, 2006
Eine Simulation, die auf der Monte-Carlo-Methode basiert, erlaubt es Unsicherheiten in einem mathematischen Modell zu berücksichtigen. Dies wird erreicht, indem die Eingabeparameter zufällig variiert und dutzende bis hunderte von deterministischen Analysen durchgeführt werden. Das Ziel dieser Arbeit ist es zu zeigen, dass durch eine stochastische Simulation ein besseres Verständnis des Verhaltens von Raumfahrtstrukturen gewonnen werden kann. Dies wurde für das Strukturmodell eines Weltraumteleskops bewiesen. Die Simulation gibt die Hauptsensitivität der echten Struktur wieder. Für ein vergleichbares Teleskop weist die Simulation auf die Stellen hin, an denen eine Überarbeitung der Konstruktion zu einer Verbesserung führen kann. Es wurden die Softwarepakete Nastran und MSC.Robust Design eingesetzt. Es werden praktische Hinweise zur Vorbereitung eines Strukturmodells für eine stochastische Simulation gegeben. - Es wurde ein einfaches Modell gestestet um die Eigenschaften der Methode "Stochastic Design Improvement" (SDI) zu ermitteln. Anders als eine Optimierung berücksichtigt das SDI Unsicherheiten. Daher wird für jede Iteration eine ganze Wolke von Stichproben erzeugt. Diese Wolke wird zu einem Ziel hinbewegt, welches das gewünschte Verhalten wiedergibt. SDI zielt nicht auf die Erzeugung eines Optimums, sondern einer Gruppe von akzeptablen Lösungen hin. Die robuste Lösung muss hinterher identifiziert werden. Wo ein optimaler Entwurf die Ressourcen erschöpft, kann ein robuster Entwurf Unsicherheiten aufnehmen. - Der größte Vorteil der Monte-Carlo-Methode ist ihre einfache Idee, dieselbe Aufgabe etliche Male zu wiederholen. Dies erlaubt es, mehr Zeit für die Auswertung der Ergebnisse zu verwenden als für das Einstellen der Parameter eines komplizierten mathematischen Algorithmus. Da die Methode auf Zufälligkeit beruht, hat sie sich als wenig fehleranfällig erwiesen. Ein weiterer Vorteil ist, dass sie auf verschiedene Aufgabestellungen der Ingenieurtätigkeit angewandt werden kann. Der Rechenaufwand ist akzeptabel, wenn die Berechnungen außerhalb von Bürozeiten durchgeführt werden. Die Nutzung der innewohnenden Parallelität der Methode wird nicht durch die zur Verfügung stehende Rechenleistung, sondern durch die Anzahl der Rechenlizenzen begrenzt. Letztendlich erlaubt eine stochastische Simulation, das Potential eines bereits vorhandenen Modells voll auszuschöpfen.