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TU Berlin

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Memetische Algorithmen für die effiziente Modelloptimierung in der Echtzeit-Deformationssimulation

Bei derzeitig verfügbaren Lösungen für die VR-basierte Handhabungssimulation flexibler Teile stellt die interaktive Simulation von Deformationen immer noch ein großes Problem dar. Die Berücksichtigung der Verformungseigenschaften flexibler Objekte in der Simulation ist für eine Vielzahl von Anwendungen von Vorteil wie dynamische Ein- und Ausbauuntersuchung. Derzeit scheitert die physikalisch plausible Deformation im Wesentlichen an den enormen Anforderungen an die Berechnungszeit. Insbesondere für Anwendungen der Virtuellen Realität, in denen haptische Force-Feedback-Geräte mit einer erforderlichen Kraftrückgabefrequenz von 1000 Hz zum Einsatz kommen.

In der Praxis werden zumeist Feder-Masse-Modelle und die mit ihnen verbundenen Berechnungsverfahren eingesetzt. Diese nähern einen realen Körper durch eine endliche Anzahl von Massenpunkten und massenlosen elastischen oder viskoelastischen Verbindungselementen an. Die Deformation wird durch die Verschiebung der einzelnen Massenpunkte realisiert. Ein Schwachpunkt dieses Ansatzes ist die Abbildung der für eine Deformationssimulation relevanten Materialeigenschaften in ein solches Modell. So können die Materialwerte wie Steifigkeit und Dämpfung nicht direkt in das Modell übernommen werden. Forschungen auf diesem Gebiet haben gezeigt, dass im Allgemeinen keine exakte analytische Methode existiert, um die Materialwerte auf Dreiecks- bzw. Tetraedernetzen zu verteilen. Werden in einem irregulären Netz die Eigenschaften so modelliert, dass alle Verbindungen die gleichen Werte für Elastizität und Dämpfung haben, so führt dies im Allgemeinen zu einem falschen Deformationsverhalten.

Ziel des Forschungsvorhabens ist es deshalb, ein neues und effizientes Verfahren für die Eigenschaftsverteilung zu entwickeln und für den praktischen Einsatz im Rahmen der Simulation flexibler Objekte nutzbar zu machen.

Um dieses Ziel zu erreichen, sollen Optimierungsverfahren auf der Basis des neuartigen Ansatzes der memetischen Algorithmen entwickelt werden. In einem memetischen Algorithmus werden verschiedene leistungsfähige Optimierungsalgorithmen sequentiell, parallel oder integrativ miteinander kombiniert. Mit Hilfe dieses hybriden Ansatzes soll dann die Kalibrierung der Feder- und Dämpfungskonstanten vorgenommen werden. Des Weiteren soll falls erforderlich eine Topologieoptimierung des Netzes vor oder während der Kalibrierung der Federkonstanten durchgeführt werden.

 

 

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