Dokumentation zum Projekt „Optimierung und Realisierung eines elektrischen Getriebes“ ( O R e G ) im WS 2009/2010 Bearbeitet durch die Studierenden im Masterstudiengang „Optimierung und Simulation“ Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik Betreuer / Auftraggeber Prof. Dr.-Ing. Rolf Naumann Dipl.-Ing. Manfred Hermanski Abgabetermin: 17. März 2010 Projektpräsentation: 24. März 2010
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Dokumentation zum Projekt
„Optimierung und Realisierung eines elektrischen Getriebes“
( O R e G )
im WS 2009/2010
Bearbeitet durch die Studierenden im
Masterstudiengang „Optimierung und Simulation“
Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik
Betreuer / Auftraggeber
Prof. Dr.-Ing. Rolf Naumann
Dipl.-Ing. Manfred Hermanski
Abgabetermin: 17. März 2010
Projektpräsentation: 24. März 2010
P r o j e k t „ O R e G „
I
Inhalt
Inhalt ......................................................................................................................................................................... I
Abbildungsverzeichnis ............................................................................................................................................ III
Aufgabenstellung und Zielsetzung ...................................................................................................................... 2
Projektstrukturplan und Verantwortlichkeiten .................................................................................................. 3
Beschreibung der Aufgabenpakete..................................................................................................................... 5
(A) AP-Nr. 1.1. „Ist-Analyse“ des Systems ............................................................................................................... 7
1 Ermittlung von Federkonstanten der Schraubendruckfedern ......................................................................... 7
(D) AP-Nr. 1.4. Simulationsmodell des dynamischen Verhaltens .......................................................................... 57
1 Elastostatisches Modell der Schraubenfeder ................................................................................................ 57
1.1 Modell .................................................................................................................................................... 57
2.6 Ergebnisse des Systems .......................................................................................................................... 70
3 Steifigkeitsberechnung der Horizontalführung mit Hilfe von Ansys Workbench .......................................... 76
3.1 Modellierung der Horizontalführung in Ansys Workbench .................................................................. 76
3.2 Die Randbedingungen ............................................................................................................................ 76
1 Ausführungen zum Projektmanagement ..................................................................................................... 110
1.1 Was sind Projekte................................................................................................................................. 110
1.3 Soziale und psychologische Aspekte des Projektmanagements .......................................................... 117
Anhang ...................................................................................................................................................................... I
Christian Benjamin Ries
Notiz
Abschnitt 3 wurde aus wegen Urheberrechtsgründen entfernt.
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III
Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Versuchsaufbau des elektrischen Getriebes ...................................................................................... 2
Abbildung 2: Projektstrukturplan mit Verantwortlichkeiten ................................................................................... 4
Abbildung 3: Skizze des Versuchsaufbaus mit Koordinatensystem ......................................................................... 8
Abbildung 26: Anwendungsfalldiagramm für die Funktionen der Softwarekomponenten .................................. 41
Abbildung 27: Aufbau der Hardwarearchitektur zur Steuerung/Messung der Motoren/Inkrementalgeber ....... 42
Abbildung 28: Programmablauf auf dem Echtzeitsystem NI cRIO-9012 ............................................................... 44
Abbildung 29: Programmablauf auf dem Host ...................................................................................................... 45
Abbildung 30: Phasenverschiebung der drehenden Achsen ................................................................................. 46
Abbildung 31: Steuereinheit für die Phasenverschiebung der drehenden Achsen ............................................... 47
Abbildung 32: Die PID-Palette in LabVIEW ............................................................................................................ 49
Abbildung 56: Externe Verschiebung/Drehung um die y-Achse ........................................................................... 78
Abbildung 57: Angriffspunkte für die Verschiebung und Drehung........................................................................ 78
Abbildung 58: Netz der bestehenden Horizontalführung ..................................................................................... 79
Abbildung 59: Netz der Variante aus der Ideenfindung ........................................................................................ 79
Abbildung 60: Ermittlung der Steifigkeit ............................................................................................................... 82
Abbildung 61: Schematischer Aufbau und Ablauf der stochastischen Analyse ..................................................... 83
Abbildung 62: Robuster Prozess nach Taguchi ...................................................................................................... 86
Abbildung 63: Sigma-Level der Standard-Normalverteilung ................................................................................. 87
Abbildung 64: Einfaches CAD-Modell einer Flugzeugtragfläche ........................................................................... 91
Abbildung 65: Erste und zehnte Eigenfrequenz .................................................................................................... 92
Abbildung 66: Startfenster des DesignXplorers zur Auswahl der Analyseart ........................................................ 93
Abbildung 67: Einfluss der Designparameter auf das Gewicht ............................................................................. 94
Abbildung 68: Single Parameter Sensitivität für das Gewicht ............................................................................... 94
Abbildung 69: Einfluss der Designparameter auf die erste Frequenz ................................................................... 95
Abbildung 70: Single Parameter Sensitivität für die erste Frequenz ..................................................................... 95
Abbildung 71: Bewertung des Designs nach einer Goal Driven Optimization ....................................................... 96
Abbildung 72: Verschiedene Strukturoptimierungsprobleme [3] ......................................................................... 97
Abbildung 73: Typische Michel – Struktur [1] ....................................................................................................... 98
Abbildung 74: Merkmale der Topologieoptimierungsverfahren [1] ..................................................................... 99
Abbildung 75: Beispiel zur Topologieoptimierung [4] ......................................................................................... 100
Abbildung 76: Prinzip der optimalen Materialverteilung am Beispiel eines homogenen Würfels ..................... 102
Abbildung 77: Geometrie der Blattfeder ............................................................................................................. 104
Abbildung 78: Die Blattfeder vor und nach Optimierung .................................................................................... 104
Abbildung 79: Das ideale Phasenkonzept [Quelle: 1, S. 15] ................................................................................ 112
Abbildung 80:Prinzip des Simultaneous Engineering [Quelle: Wikipedia, 7.03.10] ............................................ 113
Abbildung 81: Idealtypische Projektorganisation [Quelle: 1, S. 92] .................................................................... 115
Abbildung 82: Kompetenzen der Persönlichkeit [Quelle: 1, S. 194] .................................................................... 116
Abbildung 83: Führungsprozess im Projektteam [Quelle: 1, S. 191] ................................................................... 118
Abbildung 84: Kongruenzprinzip [Quelle: 1, S. 198] ............................................................................................ 120
Abbildung 85: Beziehungsdiagnose [Quelle: 1, S. 217] ....................................................................................... 124
Abbildung 86: Grundlagen der Motivation [Quelle: 1, S.220] ............................................................................. 125
Abbildung 87: Die drei Ebenen der Teamentwicklung [Quelle: 1, S.225] ............................................................ 126
Abbildung 88: Phasen der Teamentwicklung [Quelle: 1, S.228] .......................................................................... 127
Abbildung 89: Umgang mit Widerständen [Quelle: 1, S. 234] ............................................................................. 128
Abbildung 90: Konfliktbeeinflussende Faktoren im Projekt [Quelle: 1, S. 238]................................................... 130
Abbildung 91: Konflikttypen mit entsprechenden Maßnahmen [Quelle: 1, S. 244] ........................................... 132
Zu Beginn des Wintersemesters 2009/2010 startete das Projekt „Optimierung und Realisierung eines
elektrischen Getriebes“ mit anfänglich 19 Projektteilnehmern völlig unterschiedlichen Vorwissens. Die
Gruppe setzte sich zusammen aus Mathematikern und Ingenieuren der Bereiche Maschinenbau,
Elektrotechnik, Konstruktion und Entwicklung bis hin zu Wirtschaftsingenieuren. Für die gegebene
Projektaufgabe scheint diese Konstellation bereits im Voraus eher ungünstig zu sein, weil für viele
Teilaufgaben einfach die erforderlichen Kenntnisse nicht vorhanden sind – es fehlen die Spezialisten.
Ein weiterer erschwerender Effekt bei der Durchführung der Projektaufgabe war eine starke Fluktuation
bzw. ein Verschleiß an Teammitgliedern. Anfänglich gebildete Teams mussten aufgrund des Ausscheidens
einiger Teammitglieder im Laufe der Projektarbeit immer wieder neu gebildet werden, z.T. auch ohne
ausreichende Kenntnisse zum Bearbeiten der Aufgaben. Dies hat einen weiteren Nebeneffekt bewirkt,
denn es wurde doch ein erheblicher Zeitaufwand notwendig, um sich zunächst in die Theorie einzuarbeiten.
Nachteilig wirkte sich ebenfalls die Tatsache aus, dass alle Projektteilnehmer gleichzeitig in eine Vielzahl
weiterer – fachfremder – Projekte involviert waren. Letztlich hat sich dennoch jeder in einer Aufgabe
wiedergefunden und konnte einen Teil zu dieser Projektarbeit und somit aus zu dieser Gesamt-
dokumentation beitragen.
Diese Gesamtdokumentation über die Projektarbeit und deren Ergebnisse ist eine Zusammenführung aller
Teildokumentationen der nunmehr noch 12 Projektteilnehmer. Sie ist gegliedert in eine Einleitung mit
anschließender Beschreibung des Projektauftrages. Im Anschluss daran folgend die Ergebnisse zu den
definierten Arbeitspaketen, welche durch die jeweiligen Teammitglieder erstellt und anschließend durch
die Projektleitung als Ganzes zusammengefügt wurden. Dabei sind die Arbeitspakete in die Abschnitte (A)
bis (F) unterteilt mit einer jeweils von vorn beginnenden Nummerierung der Teilbeschreibungen. Die
Autoren sind an den entsprechenden Stellen vermerkt und seien als Übersicht an dieser Stelle nochmals
kenntlich gemacht.
Alex Roglowski AP-Nr. 1.5. Topologieoptimierung am Beispiel AP-Nr. 1.2. Regelungskonzept Anja Webel AP-Nr. 1.5. Optimierungsverfahren in ANSYS (DesignXplorer) Begriff Optimierung in Technik und Mathematik AP-Nr. 1.6. Zusammenstellen der Gesamtdokumentation mit Einleitung Boumi K. Gaetan AP-Nr. 1.2. PID-Regler Carolin Vollmer AP-Nr. 1.4. MKS-Simulation Christian Benjamin Ries AP-Nr. 1.2. Mechanischer Synchronlauf der Motoren Igor Friesen AP-Nr. 1.1. Ist-Analyse des Systems Ilja Alkov AP-Nr. 1.2. Regelungskonzept AP-Nr. 1.4. Berechnen der Federsteifigkeiten Kai-Fabian Henning AP-Nr. 1.6. Ausführungen zum Projektmanagement AP-Nr. 1.3. Ideenfindung zur Horizontalführung Kristof Kleiner AP-Nr. 1.6. Ausführungen zum Projektmanagement AP-Nr. 1.3. Ideenfindung zur Horizontalführung Lilija Nabiewa AP-Nr. 1.5. Topologieoptimierung in der Theorie AP-Nr. 1.2. Regelungskonzept
Stefanie Stork AP-Nr. 1.4. MKS-Simulation Sven Ludewig AP-NR. 1.4. Steifigkeitsberechnung der Horizontalführung
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2
Projektauftrag
Zu Beginn des WS 2009/2010 wurde ein Projektauftrag zur Simulation und Realisierung eines elektrischen
Getriebes an die Studierenden des Masterstudienganges „Optimierung und Simulation“ vergeben.
Auftraggeber des Projektes ist die Fachhochschule Bielefeld, vertreten durch Prof. Dr.-Ing. R. Naumann und
Dipl.-Ing. M. Hermanski. Die Umsetzung der Aufgabe hat bis zum Ende des laufenden Semesters zu
erfolgen.
Aufgabenstellung und Zielsetzung
Im Rahmen des Projektes soll ein Laborversuch „Optimierung und Realisierung eines elektrischen
Getriebes“ durchgeführt werden. Als Ausgangsbasis liegt bereits ein vorhandener Versuchsaufbau vor, bei
dem sich auf einem mit Spiralfedern elastisch abgestütztem Fundament zwei Motoren mit Unwuchten
befinden (siehe Abbildung 1). Dieser Aufbau ist jedoch durch eine geeignete Horizontalführung zu
ergänzen, welche beispielsweise durch eine Blattfeder realisiert werden könnte – weitere Möglichkeiten
sind vom Projektteam herauszufinden. Die Projektgruppe wird mit den verschiedensten Aufgaben betraut.
Im Kern des Interesses steht dabei u.a. die Synchronisation der zwei vorhandenen Elektromotoren über
geeignete regelungstechnische Komponenten. Hinzu kommt eine Untersuchung des gesamten
Systemverhaltens, welche sowohl messtechnisch als auch durch Simulation mit geeigneter Software
realisiert werden soll. Nicht zu vergessen – die eigentliche Realisierung des elektrischen Getriebes.
Abbildung 1: Versuchsaufbau des elektrischen Getriebes
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3
Zur erfolgreichen Umsetzung der Aufgaben sind neben der eigenständigen Organisation des Projektes
folgende Teilaufgaben zu erfüllen, die durchaus parallel ausgeführt werden können. Zunächst ergeben sich
aus einer gemeinsamen Brainstorming-Runde mit Auftraggebern und Projektteilnehmern die folgenden
Mindestziele:
Konzeption und Realisierung einer geeigneten Horizontalführung
Synchronlauf der beiden Motoren bei konstanter Drehzahl umsetzen
Erstellen eines Simulationsmodells des dynamischen Sytemverhaltens (neben FEM und MKS Modellen beinhaltet dieser Punkt auch ein Funktionsmodell der Synchronregelung)
Erstellen eines FE-Modells der Horizontalführung
Messtechnisches Erfassen des Systemverhaltens und Abgleich der Daten mit den Simulationsmodellen
Optimierung der Modelle durch geeignete Verfahren
Inbetriebnahme und Variantenstudien
Diese Mindestanforderungen dienen als Basis für die Erstellung eines Projektstrukturplanes, aus welchem
wiederum die Arbeitspakete für die gebildeten Teams erstellt werden.
Projektstrukturplan und Verantwortlichkeiten
In einem Projektstrukturplan (PSP) wird das Projekt in plan- und kontrollierbare Teilaufgaben gegliedert.
Dabei werden die Arbeitspakete meist graphisch in einer Baumstruktur dargestellt. Der PSP dient als
Grundlage der Projektsteuerung und der Projektdokumentation. Zudem ist eine Verteilung der
Verantwortlichkeiten auf dem ersten Blick ersichtlich. Eine zeitliche Darstellung der Abfolge der
Arbeitspakete innerhalb des Projektes erfolgt jedoch nicht im PSP. Diese ist dem
Netzplan/Balkendiagramm, welcher jedoch auf Basis des PSP erstellt wird, zu entnehmen.
Für die zu bearbeitende Projektaufgabe ergibt sich der folgende Projektstrukturplan, wobei die jeweiligen
Verantwortlichkeiten sowie der geplante (und angepasste) Zeitrahmen mit angegeben sind:
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1. P r o j e k t O R e G
Zeitraum: 15.10.2009 bis 24.03.2010
Verantwortlich: K. Kleiner; K.-F. Henning; A. Webel
1.1. IST-Analyse des Systems
1.1.1. Istdatenerfassung
1.1.2. Messdatenerfassung
Zeitraum: 29.10.2009 bis 29.01.2010
Verantwortlichkeit: I. Friesen
1.2. Motoren synchronisieren
1.2.1. Funktionsmodell von Antrieb, Regelung und Unwuchten
1.2.2. Verschiedene Regelkonzepte
1.2.3. Mathematische Modellierung und Optimierung der Regelung
1.2.4. Mechanischer Synchronlauf der Motoren
Zeitraum: 15.10.2009 bis 11.03.2010
Verantwortlichkeit: I.Alkov; A. Roglowski; L. Nabiewa;
C. B. Ries; B. Geatan; (M. Vollmer)
1.3. Realisierung Horizontalführung
1.3.1. Aufnahmepunkte der Horizontalführung
1.3.2. Ideenfindung zu Lösungsmöglichkeiten
1.3.3. Optimierung und Simulation der Varianten der Horizontalführung
1.3.4. Fertigung der Horizontalführung
Zeitraum: 15.10.2009 bis 15.03.2010
Verantwortlichkeit: alle Projektteilnehmer
1.4. Simulationsmodell des dynamischen Verhaltens
1.4.1. Bestimmen der Ersatzsteifigkeiten der Feder
1.4.2. MKS-Modell der Ist-Situation
1.4.3. FEM-Simulation der Horizontalführung
1.4.4. Erweiterung des MKS-Modells mit Horizontalführung
Zeitraum: 29.10.2009 bis 15.12.2009
Verantwortlichkeit: I. Alkov; S. Ludewig;
S. Stork; C. Vollmer
1.5. Optimierungsverfahren
1.5.1. Optimierungsverfahren in ANSYS
1.5.2. Abgrenzung Begriff Optimierung in Technik und Mathematik
Zeitraum: 15.10.2009 bis 29.01.2010
Verantwortlichkeit: L. Nabiewa; A. Roglowski; A. Webel
1.6. Dokumentation
1.6.1. Dokumentation der Teilergebnisse
1.6.2. Erstellen der Gesamtdokumentation
1.6.3. Ergebnispräsentation
Zeitraum: 15.10.2009 bis 15.02.2010
Verantwortlichkeit: alle Projektteilnehmer
Abbildung 2: Projektstrukturplan mit Verantwortlichkeiten
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Beschreibung der Aufgabenpakete
Die Aufgabenpakete gliedern das Gesamtprojekt in Teilaufgaben und leiten sich aus dem PSP ab. Diese
werden im Folgenden genauer beschrieben.
AP 1.1. – „Ist-Analyse“ des Systems
Bestandteil dieses Arbeitspaketes ist eine Ist- sowie Messdatenerfassung des vorliegenden Systems. Neben
der Beschaffung und Bereitstellung aller wichtigen Datenblätter ist eine Bestimmung von Geometrien
sowie ein Abgleich der Maße mit CAD-Zeichnungen wichtig. Zum Abgleich der Maße ist insbesondere ein
Vermessen der Platten und Lagerböcke sowie aller anderen relevanter Bauteile notwendig. Hinzu kommt
die Aufgabe, sämtliche für die Simulation erforderlichen Messdaten wie beispielsweise Eigenfrequenzen,
Beschleunigungen oder Steifigkeiten zu bestimmen und der Gruppe „Simulation“ nach Absprache zur
Verfügung zu stellen.
AP 1.2. – Motoren synchronisieren
Auf dem mit Spiralfedern elastisch abgestützten Fundament befinden sich zwei Motoren zum Antrieb der
Unwuchten. Es soll ein Modell zur Darstellung der Anfahrvorgänge mit Resonanzdurchgängen erstellt
werden und dabei insbesondere eine regelungstechnische Bestimmung des Systems mit Auslegung der
eigentlichen Regelstrecke erfolgen. Zu diesem ist es notwendig, verschiedene Möglichkeiten der
Streckenregelung durch unterschiedliche Reglertypen hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit und Realisierbarkeit
zu prüfen. Ein wichtiger Schritt dabei ist die mathematische Modellierung des Systems, welche sich aus
nichtlinearen Differentialgleichungen zweiter Ordnung für 𝑥(𝑡) und 𝜑(𝑡) zusammen mit linearen
Differentialgleichungen erster Ordnung für 𝑖𝐴(𝑡) zusammensetzt. Abschließend soll eine grafische
Steuerungssoftware mit LabVIEW zur Realisierung des mechanischen Synchronlaufs auf Basis der zuvor
optimierten Regelungskonzepte entwickelt werden. Diese Steuerungssoftware wird ein
benutzerfreundliches Interface zur Steuerung der Rüttelplatte verfügen. Voraussetzung für die letztliche
Realisierung des Synchronlaufs der Motoren ist ein funktionierendes Regelkonzept.
AP 1.3. – Realisierung der Horizontalführung
Dieses Arbeitspaket startet mit der Teilaufgabe zur Bestimmung der Aufnahmepunkte der
Horizontalführung zwischen den beiden Platten. Die Umsetzung erfolgt mit freundlicher Unterstützung von
Herrn Orth. Entscheidend ist weiterhin eine Ideenfindung zur Horizontalführung. Dabei sollen alle
Projektteilnehmer eigene Ideen zur Umsetzung einer möglichen und geeigneten Horizontalführung
entwickeln und skizzieren. Die am besten Ideen werden durch die Projektleitung ausgewählt und in einer
Kosten-Nutzenanalyse gegenübergestellt, um anschließend zwei bis drei Varianten in 3D zu konstruieren
und als Vergleich zur bisherigen Horizontalführung in die Simulation einzugehen. Für diesen Zweck wird ein
FE-Modell zur Ermittlung der Ersatzsteifigkeiten, der Dämpfung und der Festigkeiten der
Horizontalführung(en) erstellt. Als letzter Schritt dieses Arbeitspaketes bleibt die Produktion bzw. die
Auftragsvergabe zur Umsetzung einer optimalen Horizontalführung.
AP 1.4. – Simulationsmodell des dynamischen Verhaltens
Zur Bestimmung der sechs Ersatzsteifigkeiten der Stützfeder wird mit Hilfe der FEM-Tools ANSYS und
NASTRAN ein FE-Modell erstellt. Die berechneten Ersatzsteifigkeitsmatrizen werden anschließend
miteinander abgeglichen, um die Simulationsergebnisse mit den ermittelten Ergebnissen der
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Messdatenerfassung für die Federsteifigkeiten zu validieren. In einem nächsten Schritt soll ein MKS-Modell
des System-Ist-Zustandes mit anschließender Validierung anhand experimentell ermittelter Daten erstellt
werden, welches gleichzeitig als Basis für eine Erweiterung mit diversen Horizontalführungen dient.
Nebenbei werden aus dem Modell die geeigneten Dämpfungskoeffizienten ermittelt sowie die maximale
Auslenkung an den Fixierungspunkten der Horizontalführung bestimmt. Im Anschluss wird das MKS-Modell
des System-Ist-Zustandes um die Horizontalführung erweitert. Dabei sollen möglichst neben der
bestehenden Variante – eine Blattfeder – auch ausgesuchte Varianten der Ideenfindung zur Horizontal-
führung simuliert werden, um anschließend die Ergebnisse miteinander zu vergleichen und zu bewerten.
Ein weitere Bestandteil dieses Arbeitspaketes ist eine FEM-Simulation der Horizontalführung einschließlich
der gewählten Varianten zur Bestimmung der Federsteifigkeiten sowie der Festigkeiten.
AP 1.5. – Optimierungsverfahren
In diesem Arbeitspaket geht es vorrangig um die Optimierungsmöglichkeiten in dem FEM-Tool ANSYS sowie
eine Abgrenzung des Begriffes Optimierung in Mathematik und Technik. Zunächst sollen die verschiedenen
Optimierungsverfahren in ANSYS herausgefunden werden. Dazu sind Kenntnisse im Umgang mit dem Tool
voraussetzend. Neben einer Einführungsveranstaltung zur Arbeit mit dem FEM-Tool, erhalten die
beteiligten Mathematiker genügend Gelegenheit, sich eigenständig und intensiv in die Funktionalitäten der
Software einzuarbeiten. Speziell die Arbeitsweise und die Optimierungsmöglichkeiten des ANSYS-
DesignXplorer sollen dabei erforscht, verstanden, beschrieben und erklärt werden. Hinzu kommt eine
Beschreibung der Verfahren zur Topologieoptimierung, welche ebenfalls in ANSYS integriert ist. Als ein
sinnvolles Nebenprodukt des gesamten Projektes aber auch aus der Arbeit mit dem FEM-Tool wird eine
Gegenüberstellung der unterschiedlichen Herangehensweisen an die Optimierung von Ingenieuren und
Mathematikern erfolgen. Was bedeutet mathematische Optimierung in der Technik? Ist Optimierung nur
Verbesserung?
AP 1.6. – Dokumentation und Präsentation
Zum Ende des Projektes folgt gewöhnlich eine Dokumentation der Aufgaben und Ergebnisse der einzelnen
Arbeitspakete. Jede(r) Gruppe bzw. Teilnehmer des Projektes hat eine eigenständige Berichterstattung
über die geleisteten Aufgaben, deren Umsetzung und Resultate vorzunehmen. Die Projektleitung wird
diese Teildokumentationen in eine Gesamt-Projektdokumentation zusammenführen und den
Auftraggebern zur Verfügung stellen. Die Ergebnisse des Projektes werden in einer abschließenden
Präsentation vorgestellt.
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(A) AP-Nr. 1.1. „Ist-Analyse“ des Systems
Autor: Igor Friesen AP-Nr. 1.1.
1 Ermittlung von Federkonstanten der Schraubendruckfedern
1.1 Aufgabenstellung
Auftrag der Simulationsgruppe: Ermittlung der Federkonstanten der zum System gehörender
Schraubendruckfedern.
1.2 Grundlagen1
Die Federkonstante (auch Federrate) ist ein Maß für die Druck- oder Zugkraft einer Feder. Nach dem Gesetz
des englischen Physikers Robert Hook (Hookesches Gesetz) ist die rücktreibende Kraft F einer Feder
proportional zur ihrer Auslenkung/Stauchung s, es gilt also die Beziehung
𝐹 = 𝑐 ∙ 𝑠 ⇒ 𝑐 = 𝐹/𝑠 (1)
Die Einheit der Federkonstante ist N/m.
1.3 Versuchsaufbau
Für den Versuch wird ein stabiler Untergrund benötigt (in Abbildung 3, Arbeitsplatte). Zusätzlich eine
Platte, welche auf die vier Federn gelegt wird. Mit einem digitalen Messschieber wird die Ausgangslage
(ohne Massestück, Tabelle 1.1, Zeile i=0) ermittelt. Dazu wird der Abstand zwischen der Oberkante der
Platte (auf Federn) und dem Nullpunkt des digitalen Messschiebers bestimmt. Dieser Abstand wird im
Folgenden mit l bezeichnet. Nachdem die Ausgangslage ermittelt wurde, werden die Federn mit
verschiedenen Massestücken belastet, welche in der Mitte der Platte platziert werden. Der Abstand l wird
gemessen und festgehalten. Es stehen folgende Massestücke zur Verfügung: 1000g, 2000g, 6008g, 9918g
und 15920g. Aus den Differenzen von Ausgangslage und den Messwerten mit den dazugehörigen
Massestücken kann annähernd die Federkonstante berechnet werden. Einzelheiten zur Berechnung im
Dieser Bericht beschäftigt sich mit der praktischen Optimierung der Topologie einer Linearführung
(Blattfeder). Zur Beginn wird das Begriff der Topologieoptimierung erläutert und die benötigten Methoden
und Verfahren erklärt. Schließlich wird eine exemplarische Optimierung der Form der Blattfeder mit dem
Softwarepaket ANSYS durchgeführt und kurz auf die Ergebnisse eingegangen.
1.2.2.1 Einführung
Mit der Topologieoptimierung wird das optimale Layout einer Struktur bestimmt. Die
Topologieoptimierung unterscheidet sich von der Formoptimierung. In der Formoptimierung werden die
Koordinaten von Punkten des Bauteilrandes variiert, um somit die Form bestimmten Kriterien anzupassen.
Es geht also darum, die schon vorhandene Oberflächenkontur eines Bauteils zu variieren. Bei der
Topologieoptimierung dagegen wird mit der festgelegten Bauteil-form der verwendete Werkstoff an die
Belastung angepasst. Ausgehend von bekannter Geometrie einer Struktur kann dadurch die Qualität des
Bauteils weiterverbessert werden. Die Pioniere auf dem Gebiet Form- und Topologieoptimierung waren
Bensdøe und Sigmund20. Sie definieren den Begriff der Topologieoptimierung folgendermaßen:
„Topology optimization of solid structures involves the determination of features such as the
number and location and shape of holes an the connectivity of the domain”.1
Es geht hier also darum, für einen gegebenen Bauraum eine optimale Materialverteilung unter
Einhaltung von Randbedingungen zu ermitteln. In der Strukturoptimierung hat man die Aufgabe die
Steifigkeit eines Bauteils bei gegebener Masse zu maximieren (oder zumindest zu verbessern) oder
umgekehrt die Masse unter Einhaltung einer Mindestgröße für die Steifigkeit zu minimieren. D.h. man hat
das konkrete Ziel, das man mit einer Zielfunktion ausdruckt, die dann mit Hilfe von Optimierungsstrategien
zu minimieren oder zu maximieren ist. Die veränderbaren Größen bei der Optimierung werden als
Designvariablen genannt. Speziell in der Topologieoptimierung sind solche Designvariablen die
Bauteildichte bzw. Elastizitäts-modulverteilung E in einem angegebenen Raum. Das Ergebnis einer
solchen Optimierung wird als Tragstruktur TS bezeichnet. Sie stellt die Summe aller Leitstützstellen LS
ohne Rest-struktur RS dar. Unter Vorgabe einer minimalen und einer maximalen Beanspruchungsgrenze
min max, B B sowie dem Bauteilvolumen V formuliert man diesen Zusammenhang folgendermaßen
a
i
m
m
n
x, mit .
B
iBi LS
RS V TS TS LS
Die optimale Materialverteilung unter den vorgegebenen Grenzen min max, B B ergibt sich dann, wenn
!
0, also .RS V TS
20 Siehe M.P. Bensdøe, O. Sigmund, „Topology Optimization. Theory, Methods and Applications“, Springer, 2004.
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Zu Beginn einer Topologieoptimierung entspricht das Volumen V dem vorgegebenen Bauraum . Die
ermittelte Topologie optimal als Ergebnis weist keine Reststruktur RS mehr auf21. Abbildung 76 zeigt die
Optimierung eines Würfels unter einer Punktlast.
Abbildung 76: Prinzip der optimalen Materialverteilung am Beispiel eines homogenen Würfels
Abbildung 76: Prinzip der optimalen Materialverteilung am Beispiel eines homogenen Würfels
Nach der Diskretisierung des Volumens handelt es sich um eine diskrete Aufgabenstellung
optimal1, falls ,( )
0, falls .
xx
x
Dann lautet sie Steifigkeit, beschrieben durch einen von der Dichte abhängigen Elastizitätsmodul, in
jedem Punkt x
0( )) .( xE x E
Dabei handelt es sich um ein ganzzahliges nichtkonvexes Optimierungsproblem, das nur schwer zu lösen
ist.
1.2.2.2 SIMP-Modell
Im Softwarepaketen ANSYS Workbench und COMSOL Multiphysics wird das SIMP-Modell (Solid Isotopic
Material with Penaltization) verwendet. Das Modell arbeitet nur mit homogenen Materialen. SIMP-Ansatz
stellt eine kontinuierliche Materialinterpolation dar, bei der die Dichte die Werte zwischen Null und Eins
annehmen kann: ( )0 1.xr£ £ Dadurch kann über diese Beziehung der Elastizitätsmodul beschrieben
werden:
( )( ) ( ) 0· .p
E x x Er r=
Der Faktor p stellt dabei den Bestrafungsfaktor dar. Die Werte für p werden aus der Gleichung berechnet
21 Siehe Jons Ottnad „Topology optimization of parts in dynamic and controlled systems“, 2009.
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103
1 3 115 ; .
7 5 2 1 2p
n n
n n
ì ü- -ï ïï ï³ í ýï ï- -ï ïî þ
Dadurch werden Zwischenwerte für ( )xr bestraft, sodass am Ende sich eine diskrete Verteilung ergibt.
Die Topologieoptimierung bedeutet die maximale Steifigkeit bei vorgegebenen Volumen zu finden. Da aber
die Steifigkeit bekannt ist, wird das Bauteilvolumen so minimiert, dass eine gewisse Steifigkeit nach wie vor
eingehalten wird. Minimierung des Volumens bei gegebener Steifigkeit heißt in ANSYS Volumenreduktion
bei vorgegebenen Compliance. Die Compliance ist ein Wert für die Dehnungsenergie:
12
min.tcomp E x d
Die Designvariable ist dabei ( ).xr Für sie muss gelten
( ) ( )0 mit 0 1.x d V xr r
W
£ W£ £ £ò
1.2.2.3 Durchführung der Optimierung in ANSYS
Die Topologieoptimierung in ANSYS wird analog zu linearer statischen Analyse in der Strukturmechanik
durchgeführt und beinhaltet dieselben aufeinander folgenden Schritte. Mit rot werden die Schritte
markiert, die nur bei der Topologieoptimierung ausgeführt werden:
1. Import der Geometrie 2. Festlegung von Materialeigenschaften 3. Definieren von Kontakten/Verbindungen 4. Erstellung eines FEM-Netzes 5. Aufbringen von Lasten und Lagerungen 6. Eingabe der angestrebten Matierialverringerung 7. Definieren der Optimiereroptionen 8. Eigentliche Berechnung der Topologie 9. Postprozessing (Überprüfung und Analyse der Resultaten)
Nur lineare statische Analysen werden unterstützt. Die Analyse kann nur auf feste Körper angewendet
werden. Die Geometrie soll in 3D vorliegen. Für die Topologieoptimierung müssen elastische
Materialeigenschaften angegeben werden:
Elastizitätsmodul E (Young’s Modulus)
Poissonzahl n (Poisson’s Ratio)
Falls die Trägheitslasten wie Beschleunigung, Schwerkraft aufgebracht werden müssen, wird auch die
Materialdichte benötigt. Im Falle der Wärmebelastung soll auch der Ausdehnungskoeffizient und die
Wärmeleitfähigkeit berücksichtigt werden. Es ist möglich, in dem zu optimierenden Bauteil die
Flächenkontakte anzugeben. Da die Optimierung iterativ durchgeführt
wird, wird bei den nichtlinearen Kontakten und Verbindungen die
Berechnungszeit erhöht. Die FEM-Netzdichte hat den Einfluss auf die
Genauigkeit der Lösung. Ein Netz mit zu kleinen Elementen benötigt
hohe Rechenleistung und -zeit. Nichtdestotrotz, an den Stellen, wo das
Material entfernt werden muss, sollen die Netzelemente kleiner sein als sonst. Bei den Netzeinstellungen
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104
sollte daher „Relevanz“ auf +100 eingestellt werden. Für die topologische Optimierung das Netz soll nur aus
Tetraederelementen bestehen. Es können beliebige Lasten und Lagerungen angebracht werden. Da bei der
Optimierung das Volumen unter der Bedingung, dass die Steifigkeit maximal bleibt, minimiert wird, sind die
Lagerungen und Lasten wichtig, da sie sich auf das Endergebnis auswirken. Die Bereiche, die gelagert sind,
oder die die Kräfte wirken, werden dabei nicht berührt und werden nicht zur Materialentfernung markiert.
Falls keine fixierten Lagerungen verwendet werden, die jede mögliche Bauteilbewegung verhindern, sollte
die Option „Schwache Federn“ aktiviert werden. In dem Fall schwache Federn verhindern, dass die Matrix
singulär wird. In den Optimierereinstellungen sollte der Zielfunktionswert angegeben werden – per
Voreinstellung ist die gewünschte Materialverringerung auf 20% eingestellt. Zu hohe Materialverringerung
könnte sich negativ auswirken und zur Verzerrung des Bauteils führen. ANSYS Workbench benutzt für die
Optimierung eigene interne Befehle, die von ANSYS Classic stammen:
TOPDEF(vol_reduce, numlc, accur) wird zur Definition und Initialisierung der Parameter aufgerufen. vol_reduce – gewünschte Material-verringerung, numlc – Anzahl der Lasten, accur - Fehler.
TOPEXE(ohne Parameter) startet die Optimierung.
TOPITER für die wiederholenden Iterationen wird in Workbench-Modus nicht benutzt. Stattdessen wird interner Befehl DO verwendet.
Abbildung 77: Geometrie der Blattfeder
Beispiel: Die Kraft in z-Richtung beträgt beispielweise 10 N. Die angestrebte Materialverringerung ist 30%.
Abbildung 78: Die Blattfeder vor und nach Optimierung
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105
Als Ergebnis zeigt ANSYS die Bereiche in Rot an, die die Last nicht effizient übertragen und die entfernt
werden können.
Nachteil: Keine Möglichkeit, die erstellten Topologieoptimierungsergebnisse als CAD-Zeichnung zu
exportieren. ANSYS Classic bietet etwas mehr Freiheit bei der Optimierung als Workbench.
Vorteil: Workbench sehr einfach auch für Laien, im Gegensatz zu ANSYS Classic!
Verwendete Literatur
[1] M.P. Bensdøe, O. Sigmund, „Topology Optimization. Theory, Methods and Applications“,
Springer, 2004
*2+ Jons Ottnad „Topology optimization of parts in dynamic and controlled systems“, 2009 [3] Dokumentation zu ANSYS 11
[4] Dokumentation zu COMSOL Multiphysics 3.5a
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106
2. Abgrenzung der Begrifflichkeit - Optimierung in Technik und Mathematik
Autor: Anja Webel
Die Aufgabe war es, eine Abgrenzung zu finden zwischen dem, was in der Mathematik unter dem Begriff
Optimierung verstanden wird und dem, was die Technikwissenschaften unter Optimierung verstehen. Dazu
ist es sicher ganz sinnvoll einen kleinen Abschweif in die historisch gewachsene Rolle der Mathematik in
den Ingenieurwissenschaften zu wagen. Doch zunächst sollen einige allgemeine Begrifflichkeiten zur
Optimierung geklärt werden.
2.1 Was bedeutet Optimierung?
Diese Frage ist in der Wissenschaft nicht eindeutig zu beantworten, da jeder Wissenschaftszweig eine leicht
modifizierte Vorstellung von Optimierung hat. In der BWL beispielsweise bedeutet Optimierung einen
vorgegebenen Nutzen in einer kostenminimalen Weise zu erreichen. Dabei wird aus mehreren möglichen
Alternativlösungen nur eine einzige Lösung unter speziellen Kriterien auserwählt und für optimal befunden.
In der Mathematik ist der Begriff Optimierung etwas klarer definiert. Hier soll ein Eingabewert zu einer
Funktion gefunden werden, so dass diese einen minimalen Wert annimmt. Dies erfolgt für gewöhnlich
unter einer Beschränkung der Eingabewerte (Einhalten von Nebenbedingungen).
Ein mathematisches Optimierungsmodell beinhaltet demnach:
Entscheidungsvariablen
Restriktionen für die Entscheidungsvariablen
eine Zielfunktion (oder mehrere bei Mehrzieloptimierungen)
Parameter (Konstanten)
Es gibt zudem verschiedene Arten von Optimierung, die nun versucht werden zu untergliedern. Dabei
existieren mit Sicherheit in der Literatur noch eine Vielzahl weiterer Unterteilungsmöglichkeiten, dennoch
wird in dieser Ausarbeitung nur eine Gliederung in experimentelle Optimierung, mathematische
Optimierung, Parameteroptimierung, Strukturoptimierung und Funktionsoptimierung vorgenommen.
Mathematische Optimierung – In der mathematischen (modell-basierten) Optimierung ist die
Gütefunktion klar über das vorhandene Modell definiert bzw. gegeben. Dabei muss die Zielfunktion nicht
zwingend deterministische sein. Es gilt nun für diese Funktion ein Extremum zu finden
𝐹(𝑥) = 𝐹(𝑥1 ,𝑥2 , . . . , 𝑥𝑛) → 𝐸𝑥𝑡𝑟𝑒𝑚𝑢𝑚. Als Extremum ist die Minimierung prinzipiell analog zur
Maximierung zu sehen, denn es gilt: 𝑚𝑎𝑥 𝐹(𝑥) = 𝑚𝑖𝑛 −𝐹(𝑥) .
Experimentelle Optimierung – In der experimentellen Optimierung findet man im Gegensatz zur
mathematischen Optimierung keine explizite Gütefunktion. Es gibt kein mathematisches Modell, dennoch
kann das Experiment an sich wiederum ein Modell sein. Störungen sind hier oftmals vorprogrammiert.
Demnach müssen minimale Stabilitätsanforderungen an das Modell erfüllt sein.
Parameteroptimierung – Bei der Parameteroptimierung wird ein optimaler Punkt im n-dimensionalen
metrischen Raum (z.B. euklidische Raum) gesucht. Alle Größen 𝑥𝑖 sind skalare Größen. Falls alle 𝑥𝑖 ∈ ℝ so
liegt ein kontinuierliches Optimierungsproblem vor. Für alle 𝑥𝑖 ∈ ℕ liegt ein diskretes oder
kombinatorisches Optimierungsproblem vor. Die Mischform beider Varianten nennt sich logischerweise
gemischtes Optimierungsproblem. Anwendung findet die Parameteroptimierung nicht nur im Bereich der
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107
Designoptimierung, sondern sie ist auch beim Handlungsreisendenproblem oder beim Finden optimaler
Maschinenbelegungspläne anzutreffen.
Strukturoptimierung – Für die Strukturoptimierung gibt es keine einheitliche Definition. Gesucht werden
hierbei optimale Strukturen, d.h. topologische Anordnungen von Teilelementen zu einem Ganzen. Die
Gütefunktion operiert dabei auf einem Strukturraum, auch wenn die Strukturen oftmals parametrisiert
werden können. Die Strukturen selbst sind also wieder von Parametern abhängig. Anwendung findet man
häufig bei der Optimierung neuronaler Netze.
Funktionsoptimierung – In der Funktionsoptimierung werden optimale Trajektorien im Funktionenraum
(z.B. Banachraum oder Hilbertraum) gesucht. Dabei sind die Variablen 𝑥𝑖 selbst Funktionen, die von
mehreren Parametern abhängen können. Somit handelt es sich bei der Zielfunktion 𝐹 um ein
Gütefunktional. Zur Optimierung selbst wird dabei die Variationsrechnung genutzt. Beispielsweise könne
nach einer Kurve gesucht werden, die eine Punktmasse zwischen zwei Punkten unter Einfluss von
Gravitation in kürzester Zeit beschreibt.
Zur Lösung von Optimierungsproblemen verwendet man die verschiedensten Optimierungsverfahren. Auch
für die Verfahren der Optimierung findet man wieder unterschiedliche Klassifizierungen in der Literatur.
Daher sei an dieser Stelle ausschließlich eine Einteilung in direkte (numerische) Verfahren und indirekte
(analytische) Verfahren erwähnt. Bei den direkten bzw. numerischen Verfahren der Optimierung wird das
gesuchte Optimum iterativ, also schrittweise approximiert. Dabei wird in jedem Schritt der Funktionswert
verbessert – anderenfalls spricht man auch von trail and error Methoden. Als Basis muss eine zu
optimierende Funktion nicht analytisch vorliegen. Ein variabler experimenteller Versuchsaufbau oder ein
Simulationsmodell sind hier ausreichend. Im Gegensatz dazu wird bei der indirekten, analytischen
Optimierung das Optimum in nur einem Schritt erreicht. Dafür ist es jedoch notwendig, dass die Funktion in
analytischer Form vorliegt. Dann gilt als notwendiges Kriterium ∇𝐹 𝑥∗ = 0. Für das hinreichende Kriterium
werden alle 𝑛 Determinanten der Hesse Matrix 𝐻 betrachtet. Für 𝑘 = 1,… , 𝑛: 𝑑𝑒𝑡𝑘𝐻 > 0 liegt ein lokales
Minimum vor und bei 𝑘 = 1,… ,𝑛: 𝑑𝑒𝑡𝑘𝐻 ∗ (−1)𝑘 > 0 handelt es sich um ein lokales Maximum. Ein
Optimum liegt demzufolge vor, wenn sowohl notwendiges als auch hinreichendes Kriterium erfüllt sind.
Nach der Klärung der ganzen Begrifflichkeiten, die man definitiv noch weiter und tiefschürfender ausbauen
könnte, steht immer noch die Frage im Raum: „Was bedeutet Optimierung für die Technik- bzw. Ingenieur-
wissenschaften?“. Zur Klärung dieser Frage bietet es sich wahrscheinlich an, einen ja fast philosophischen
Blick auf die Rolle der Mathematik in den Ingenieurwissenschaften zu werfen.
2.2 Die Rolle der Mathematik in den Ingenieurwissenschaften
Mathematik und Technik sind verbunden durch ein vielfältiges aber kompliziertes Beziehungsgeflecht.
Einerseits gegenseitig voneinander angetrieben, andererseits hassen und verachten sie sich gelegentlich
und doch kommen sie nicht voneinander los. Dabei ist die Rolle der Mathematik im Bereich der
Ingenieurswissenschaften sehr facettenreich. Um dies etwas genauer zu beleuchten, ist es sinnvoll einen
historischen Abriss zur Bedeutung der Mathematik in den Technikwissenschaften aufzuzeigen.
Die Natur zu verstehen, zu erklären oder vielleicht sogar zu mathematisieren ist nicht die Aufgabe der
Technikwissenschaften. Vielmehr nutzen sie die Naturgesetze zum Erkennen der Grenzen des Machbaren.
Dennoch kann man die Technikwissenschaften aus historischer Sicht durchaus als empirische
Wissenschaften bezeichnen, ja fast schon als „Probierwissenschaft“. Sofern etwas funktionierte, lag es nicht
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108
im primären Interesse der Ingenieure, den Grund dafür herauszufinden und schon gar nicht es
mathematisch zu beschreiben. Allein die Funktionalität wirkte befriedigend und somit entwickelte sich der
Fortschritt eher empirisch. Beispielsweise war über viele Jahrhunderte ein entspanntes Verhältnis zum
Verbrauch von Ressourcen wie Raum und Zeit oder menschliche Arbeitskraft charakteristisch für
ingenieurswissenschaftliche Aktivitäten. So verbrauchten vorindustrielle Transportsysteme heute nicht
mehr tolerierbare Zeit-Ressourcen, speziell sei hierbei an eine Mobilität auf Basis von Pferdewagen und
Schiff gedacht. Zudem waren diese Transportmöglichkeiten extrem störanfällig und durch Unsicherheiten
gekennzeichnet. Erst die Erfindung der Dampfmaschine brachte damals eine grundlegende Neuerung.
Dabei ist deren Existenz nicht zwingend der angewandten Mathematik zuzuschreiben, sondern eher einer
systematischen empirischen Forschung. Die Erfindung der Dampfmaschine trug dabei zweifellos zur
industriellen Revolution bei – nicht nur bezogen auf eine neue Form der Beweglichkeit, sondern auch
bezüglich der Entwicklung neuer Technologien.
Folglich verfügt die Bedeutung der Mathematik in den Ingenieurswissenschaften, die sich immerhin bis
heute zu einer höheren Dimension entwickelte, über keinerlei tiefere historische Wurzeln, sondern ist wohl
eher die Folge moderner Ansprüche. Der Wunsch nach einer optimalen Lösung bezüglich Präzision,
Schnelligkeit, Sicherheit, Wirtschaftlichkeit, Umweltverträglichkeit u.v.m. wird immer stärker. Wir wollen
Berechenbarkeit! Und plötzlich steht die Mathematik zumindest verbal mitten im Zentrum der
Technikwissenschaften. Damit übernimmt sie eine dienende Funktion im gesamten Bereich der
Ingenieurswissenschaften und soll alles das, was im Grunde eigentlich bekannt ist und funktioniert,
quantifizieren und optimieren.
Ein komplexes Zusammenspiel technischer Komponenten ist ohne Mathematik nicht optimierbar. Durch
ein mathematisches Simulationsmodell können beispielsweise die Wirkungsweisen der Komponenten so
abgebildet werden, dass das Zusammenspiel zwischen ihnen bei variierenden Prozessbedingungen
rechnerisch verfolgt werden kann. Dabei muss ein solches Modell mathematisch nicht einmal kompliziert
sein. Es kann aus einfachen linearen Beziehungen zwischen den relevanten Größen des Prozesses bestehen,
die durch Naturgesetze wie die Energieerhaltung oder die Masseerhaltung vorgegeben sind. Wegen der
Linearität verbunden mit der Stetigkeit der funktionalen Zusammenhänge wäre die Lösung eines solchen
mathematischen Modells trivial. Deutlich anspruchsvollere Mathematik kommt ins Spiel, sobald einzelne
Komponenten eines Prozesses im Modell optimiert werden sollen, beispielsweise hinsichtlich einer
optimalen Gestalt.
Heute bereits ist der Stand der Mathematisierung in den Technikwissenschaften relativ hoch. Komplexe
technische Strukturen können in mathematischen Modellen studiert werden, um daraus Rückschlüsse auf
deren Funktionalität zu schließen. Dennoch gibt es Grenzen und es werfen sich Fragen auf. Wie umfassend
und detailliert müssen unsere Fragestellungen sein? Geben die mathematischen Modelle wirklich die
gewünschten Antworten auf unsere Fragestellungen? Was genau bedeutet eigentlich Optimalität?
Beschreibt Kurt Tucholsky mit seinem Werk „Das Ideal“ die Optimalität? Wie sollten unterschiedliche Ziele
gewichtet werden? Wenn Tucholsky schon nicht von deinem Berliner Badezimmerfenster auf die Zugspitze
blicken kann22, wo bleibt der Kompromiss? Bereits bei der scheinbar simplen Frage nach der
Wirtschaftlichkeit steht man plötzlich vor dem Problem, dass diese ja durch Betriebskosten und
Investitionskosten bestimmt wird. Beide Größen stehen aber bekanntlich in einem Konflikt zueinander, d.h.
sie können nicht gleichzeitig minimiert werden. Investiert man in neue und moderne Technik, so könnte
22 Dieser Ausdruck bezieht sich auf den Inhalt des Gedichtes „Das Ideal“ von Kurt Tucholsky.
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109
man zwar Betriebskosten sparen, dies steigert aber gleichzeitig die Investitionskosten. Für solche Probleme
ist es nicht einfach eine optimale Lösung zu finden und selbst die Mathematik hat dafür noch keinen
allgemeingültigen Algorithmus beizutragen. Klassische mathematische Lösungsansätze versagen noch vor
dieser Aufgabe.
Eine weitere Frage die sich stellt ist, ob ein noch so ausgefeiltes mathematisches Gleichungssystem
überhaupt die Realität wiedergeben kann. Wenn wir Mathematik in den Technikwissenschaften
verwenden, dann versuchen wir zunächst ein abstraktes physikalisches Modell mathematisch zu
beschreiben. Aber kennen wir wirklich die Geometrien unserer Artefakte genau genug, um ein detailliertes
mathematisches Modell zu erstellen? Und ist unsere Kenntnis über die Materialeigenschaften ausreichend
zur Bestimmung der Prozesse und Strukturen? Die Antworten sind wohl eher nein. Ein Ansatz für einen
mathematisch gestützten Weg besteht in der Einführung stochastischer Elemente in die Modellierung.
Beispielsweise kann hier die stochastische Versagensanalyse einer Gebäudekonstruktion aus dem Bereich
des Bauingenieurwesens genannt werden.
Dies zeigt, dass gerade bei der Behandlung unscharfen Wissens in der Technik die Mathematik an ihre
Grenzen stößt und somit der Blick auf Erkenntnisse anderer Fachbereich ausgedehnt werden sollte. Sobald
die Anzahl unscharfer Parameter inkl. ihrer Abhängigkeiten untereinander gewisse Grenzen übersteigt,
dann scheint die Mathematik keine reale Hilfe zur Bewertung technischer Strukturen zu bieten. Man
gelangt in Bereiche, in denen nicht-mathematisches Grundwissen letztlich der mathematischen
Modellierung überlegen ist.
2.3 Zusammenfassung – Optimierung
Abschließend kann man sagen, dass die Optimierung in den Ingenieurwissenschaften nicht immer der
reinen mathematischen Optimierung entspricht. Die vorangehenden Ausführungen und auch die
Zusammenarbeit von Ingenieuren und Mathematikern am Projekt OReG bestärken diese Aussage. So hat
sich gezeigt, dass ein Ingenieur doch eine etwas andere Vorstellung von Optimalität hat als ein
Mathematiker. Dies stellte sich insbesondere auch bei der Arbeit mit dem ANSYS DesignXplorer heraus. Mit
diesem Tool ist es möglich, sowohl eine deterministische als auch robuste und zuverlässigkeitsorientierte
Optimierung durchzuführen. Dabei basieren diese Optimierungen auf Methoden der statistischen
Versuchsplanung (Design of Experiments) und Response Surface Approximationen des Design- bzw.
Parameterraumes, welche durchaus einen mathematischen Hintergrund aufweisen. Letztlich können mit
dem DesignXplorer Sensitivitätsanalysen und Designstudien durchgeführt werden bis hin zum Auffinden
eines robusten und optimierten Designs. Dazu liefert ANSYS am Ende aller Berechnungen eine Auswahl an
Varianten bezüglich der eingegebenen Optimierungsziele und Restriktionen. Dennoch liegt es an der
Erfahrung eines Ingenieurs, aus diesen berechneten Varianten eine umsetzbare optimale Lösung
herauszufiltern.
Oftmals hat man gerade auch im Bereich der Technik eine Mehrzieloptimierung vorzunehmen. In erste
Linie möchte man sicher Material einsparen, weil das unmittelbare Auswirkungen auf den Kostenfaktor hat.
Bereits kleine Änderungen im Design unter Einhaltung aller Restriktionen und Beachtung der Sicherheits-
und Zuverlässigkeitskriterien kann den Entwicklern hohe Einsparpotenziale bezüglich der Entwicklungs- und
Herstellkosten bringen. Dazu sind die in dieser Arbeit vorgestellten Methoden und Verfahren zur
Optimierung in der Technik nicht wegzudenken – im Gegenteil mit dem Blick auf ein laufendes
Vorankommen bezüglich Innovation und Forschung ist es notwendig, die Mathematik in ihrer dienenden
Rolle auszubauen.
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110
(F) AP-Nr. 1.6. Dokumentation & Präsentation
Zu jeder Projektarbeit gehört auch eine abschließende Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse. So
soll es auch in diesem Projekt nicht anders sein. Um eine Gesamtdokumentation aller Teilaufgaben zu
erstellen ist die Projektleitung auf eine gute Zuarbeit der Teammitglieder angewiesen, denn nur auf dessen
Basis kann letztlich die Gesamtdokumentation erstellt werden. Zu diesem Zweck hat jede Projektgruppe
oder oft auch Einzelpersonen des Teams einen Bericht/Doku über die Ergebnisse der zugeteilten Aufgaben
in einer vorgegebenen Frist der Projektleitung zugestellt, damit diese das Gesamtdokument erstellen
konnten. Die Gesamtdokumentation der Projektarbeit wird in digitaler Form an die Auftraggeber
weitergeleitet und gleichzeitig dem gesamten Team zur Verfügung gestellt.
Abschließend ist die Projektgruppe angehalten eine Abschlusspräsentation der Ergebnisse zu erstellen.
Dafür wird durch die Projektleitung eine Master-Folien-Vorlage in PowerPoint erstellt und den
Teammitgliedern zur Verfügung gestellt. So hat jeder die Möglichkeit, bis zuletzt an seiner Präsentation zu
arbeiten und gleichzeitig ein Corporate Design zu waren. Die Präsentation wird in gleicher Reihenfolge
gehalten, wie die Arbeitspakete beschrieben wurden bzw. analog zum Aufbau dieser Dokumentation.
Die Projektleitung wird zum Abschluss dieser Dokumentation einige Ausführungen zum Projekt-
management geben und dabei einen kritischen Blick auf den Ablauf der Projektarbeit werfen. Es wird nicht
nur dargestellt, wie ein gutes Projektmanagement abzulaufen hat, sondern auch selbstkritisch die Fehler
und Schwachpunkte während der letzten Monate belichtet.
1 Ausführungen zum Projektmanagement
Autoren: Kristof Kleiner
Kai-Fabian Henning
1.1 Was sind Projekte
1.1.1 Definition
In der Literatur existiert keine allgemeingültige Definition des Begriffs "Projekt". Je nach
Anwendungsbereich unterscheidet sich die Form und der Aufbau eines Projektes mit unter deutlich.
Dennoch lassen sich einige Merkmale nennen, die allen Projekten gemein sind:
Projekte bringen für die Beteiligten Veränderungen mit sich
Projekte sind zeitlich abgrenzte Vorhaben
Projekte beschäftigen sich mit etwas Neuem, Innovativen
Projekte umfassen verschiedene Abteilungen/Disziplinen, sodass i.d.R. eine interdisziplinäre
Projektorganisationsstruktur geschaffen werden muss, die von der gegebenen Organisation
abweicht
Projekte erfordern je nach Phase spezielle Managementfähigkeiten (Vision, Konzept & Realisierung)
Projekte sind aufgrund Ihres einmaligen und innovativen Charakters anspruchsvoll zu planen und zu
Rechthaberisches Verhalten, „Kleben“ an Vorschriften
Flucht
Kontakte vermeiden, aus dem Weg gehen, wortkarg, innerer Rückzug
Überkonformität
Keine eigenen Ideen einbringen, Kritik meiden, sich den Meinungen der anderen anschließen
Desinteresse
Formelle Höflichkeit, sich zurückziehen, passive Arbeitsweise
Formalität
Dienst nach Vorschrift, Weisungen genau einhalten, alle Schritte schriftlich festhalten
Des Weiteren unterscheidet man Konflikte in „heiße“ und „kalte“ Konflikte. Heiße Konflikte sind stark
emotional geprägt und werden von einer inneren Überzeugung regelrecht befeuert, wobei die eigentliche
Motivation gleichzeitig einen „blinden Fleck“ darstellt. Aufgrund eines „Handlungs-Überangebotes“
drängen Sie gerade zu auf eine Diskussion.
Der kalte Konflikt ist dagegen eher reaktiv und von einer Art Resignation bzw. Frustration getrieben. Die
Motivation im Falle des kalten Konflikts ist den Betroffenen durchaus bewusst, was sie in zynischen oder
sarkastischen Bemerkungen äußern. Ihre Haltung ist im Gegensatz zum „heißen“ Konflikt eher destruktiv.
Beide Arten von Konflikten sind dabei in Projekten etwas völlig normales und gehören zur Projektarbeit
dazu. Ein Ausbleiben von Konflikten dagegen sollte als Alarmsignal verstanden werden, dass
möglicherweise brisante Themen umgangen wurden. Dieses fällt spätestens bei der Realisierung auf,
wodurch hohe Kosten entstehen können.
Für den Projekterfolg ist es daher maßgeblich, dass Konflikte rechtzeitig erkannt und kommuniziert werden.
Wichtig ist dabei zu erkennen, um was für eine Art Konflikt es sich handelt und auf welcher Ebene er
entstanden ist, denn nur da kann er auch gelöst werden.
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132
Abbildung 91: Konflikttypen mit entsprechenden Maßnahmen [Quelle: 1, S. 244]
Konfliktfunktionen
Wie beschrieben, haben Konflikte sehr verschieden Ursachen. Allen gemein ist jedoch, dass sie eine
bestimmte Signalwirkung oder Funktion haben. Das Handbuch Projektmanagement27 unterscheidet dabei
folgende Funktionen von Konflikten:
Inhalt–Funktion Vordergründiges Anliegen der Äußerung.
Selbstimage–Funktion Wie sehe ich mich selbst bzw. wie will ich von meinem Gegner gesehen werden.
Gegnerimage–Funktion Der Gegner soll sehen, was ich von ihm halte bzw. wie ich ihn sehe.
Selbstverstärkung Durch die erfahrene Missachtung endlich für sein Recht zu kämpfen und sich Mut zu machen in der Form eines heftigen Auftrittes.
Ventil–Funktion Enttäuschung und Wut stauen sich im Laufe des Konfliktes mehr und mehr an. Dieser Druck soll durch eine Aktion abgebaut werden.
Erreichungsziel Durch heftiges Auftreten erreichen, vom Verhandlungspartner ernst genommen zu werden, für das erlittene Unrecht entschädigt zu werden und in Amt und Würde zurückkehren zu können.
27 Vgl. Handbuch Projektmanagement, S. 245
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133
Verhinderungsziel–Funktion Die eigenen Forderungen ultimativ durchsetzen wollen und gleichzeitig die einseitige Umsetzung der „Gegeninteressen“ verhindern.
Signal–Funktion Die eine Seite will, dass die andere Seite aufhorcht und merkt, dass es ein Problem gibt. Die Aktion soll die Gegnerseite alarmieren die eigene Meinung nicht länger „unter den Tisch zu wischen“.
Dynamik, Phasen- und Stufenmodell der Konflikteskaltion
Konflikte sind dynamische Prozesse. Wie vorangegangen erläutert, kann sich dieser Prozess
verselbstständigen und quasi ein eigenes „Wesen“ entwickeln. F. Glasl hat Konflikteskalations-Modell
entwickelt, um verschiedene Eskalationsstufen zu klassifizieren und mögliche Lösungsstrategien abzuleiten.
Die folgende Abbildung ist eine Übersicht über F.Glasl Modell.
Abbildung 92: Übersicht Eskalationsstufen- und Phasenmodell [Quelle: 1, S.247]
Die Abwärtsbewegung der Eskalationsstufen soll die zunehmenden destruktiven Tendenzen im
Konfliktverlauf verdeutlichen. Dabei werden die Parteien immer emotionaler und unberechenbarer,
subjektive und objektive Wahrnehmung driften mehr und mehr auseinander.
Hauptphase 1: Kooperation und Konkurrenz ist durch eine „win-win“ Haltung gekennzeichnet. Die
Eskalation beginnt mit 1) Verhärtung, dann 2) Debatte und schließlich 3) Aktionen. In diesen Stadien sind
die Konfliktparteien noch selbst in der Lage sich die Situation bewusst zu machen und mit rationalen
Argumenten eine Eskalation zu verhindern.
Hauptphase 2: Selbsterfüllende Prophezeiung kennzeichnet eine „win-lose“ Haltung. Es sind feste Lager
entstanden, Gegner. Image und Koalitionen spielen eine Rolle (4), zunehmende Verfeindung und Angst vor
Gesichtsverlust(5) folgen, bis schließlich Drohstrategien(6) angewendet werden. Rollenbilder sollten
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134
aufgearbeitet und die Situation analysiert werden. Spätestens, wenn es zu Drohungen kommt, sollte eine
neutrale Person hinzugezogen werden.
Hauptphase 3: Entwürdigung und Verdinglichung ist durch eine „lose-lose“ Haltung gekennzeichnet.
Ausgehend von (7) Begrenzte Vernichtungsschläge über (8) Zersplitterung bis zuletzt (9) gemeinsam in den
Abgrund, kennzeichnet hier ein „Vernichtungsgedanke“ das Geschehen. Es regiert Schadenfreude und die
Vernichtung des Gegners wird mehr und mehr zum Hauptziel. Bereits bei begrenzten Vernichtungsschlägen
ist keine sinnvolle und klärende Invention mehr. Hier hilft nur noch eine Machtentscheidung von außen.
Grundmodelle des Konfliktverhaltens bzw. der Konfliktlösung
Jeder Mensch verhält sich in Konflikten situationsabhängig verschieden. Dennoch lassen sich typische
Reaktionen klassifizieren:
Konsens
Beide Parteien einigen sich auf eine dritte, neue Lösung. Beide Parteien verlassen ihren
Ausgangstandpunkt und finden eine neue sehr tragfähige Lösung. Dabei haben häufig beide
Parteien das Gefühl, es sei „ihre“ Lösung.
Kompromiss
Beide Parteien machen Zugeständnisse, um so eine Lösung zu finden. Die grundsätzlichen
Meinungen bleiben davon allerdings meist unberührt, was zu einer latenten Unzufriedenheit führt.
Entscheidend für die Tragfähigkeit dieser Lösung ist, dass beide Parteien die Zugeständnisse als
gerecht empfinden.
Delegation
Die Entscheidung wird von einer dritten, ranghöheren Person getroffen. Hierbei entsteht eine
Abhängigkeit von dieser Person und die Parteien lernen nicht, selbstständig ihre Konflikte zu lösen.
Unterordnung
Die Unterordnung einer Partei führt zwar zu einer Lösung. Auf Dauer gesehen „brodelt“ bei der
untergeordneten Partei jedoch oft schon der nächste Konflikt, weshalb diese Lösungsvariante mit
Vorsicht anzuwenden ist.
Vernichtung
Die andere Partei, die andere Meinung, wird vernichtet, wofür i.d.R. viel Energie verbraucht wird.
Darüber hinaus wird die eigene Entwicklung ausgebremst, da ein Lernprozess durch konstruktive
Kritik oder der Hinweis auf mögliche Fehler entfällt.
Flucht
Eine der Parteien entzieht sich dem Konflikt durch eine Flucht. Dies geschieht entweder nicht
Wahrhaben wollen des Konflikts oder durch Harmonisierung (fehlende Konfliktbereitschaft).
Hierdurch besteht die Gefahr, dass der Konflikt im stillen keimt und sich weiter ausbreiten kann.
Vorteilhaft ist, dass sich die Emotionen zunächst wieder beruhigen können, sodass der Konflikt zu
einem späteren wieder auf rationaler Ebene vorgesetzt werden kann.
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135
Konfliktbearbeitung als Projektleiter
Um als Projektleiter eine Konfliktbearbeitung sinnvoll zu gestalten, muss zunächst die Art des Konfliktes
ermittelt werden.
Was will der der Konflikt signalisieren?
Wofür steht er?
Was wäre, wenn die Situation konfliktfrei wäre?
Womit muss ich mich auseinandersetzen?
Handelt es sich um einen heißen oder kalten Konflikt?
Erst wenn diese Fragen geklärt sind, ist eine Lösung des Konfliktes mit größter Chance möglich. Dabei sollte
eine Lösung des Konfliktes möglichst innerhalb der ersten Hauptphase gefunden werden. Je weiter die
Eskalation fortgeschritten ist, desto schwieriger ist die Lösung des Konfliktes. Daher kann auch das Suchen
nach möglicherweise versteckten Konflikten sinnvoll sein.
Bahnt sich ein Konflikt an oder ist bereits ausgebrochen, stehen dem Projektleiter verschiedene Methoden
zur Verfügung, um einen Konflikt innerhalb der Hauptphase 1 zu lösen. Er kann bspw.:
Fragen stellen, worum es geht
Aktiv zuhören
Parteien ihr Verhalten bewusst machen
Innere Antreiber nennen
Einzelgespräche führen
Wiederkehrende Verhaltensmuster erkenne und darauf hinweisen
Sowie auf Nonverbales Verhalten hinweisen und dieses thematisieren
Voraussetzung für eine erfolgreiche Konfliktlösung ist dabei, dass a) genügend Zeit zur Verfügung steht, b)
das die Parteien sich in guter physischer und psychischer Verfassung befinden und c) eine angemessene
soziale und ökonomische Situation vorherrscht. Daneben müssen die Beteiligten den Konflikt als solchen
Wahrnehmen, sich die Empfindungen bewusst machen und diese auch äußern wollen und sprachlich dazu
in der Lage sein. Von großer Bedeutung ist letztlich noch die Bereitschaft zum Gespräch.
Scheitert der Konfliktlösungsversuch in der Hauptphase 1 und die Hauptphase 2 wird begonnen, stellt dies
die Grenze der Selbsthilfe dar und es braucht zur Konfliktlösung speziell geschultes Personal. Bei weiterer
Eskalation bis in die Hauptphase 3 sind Fronten so sehr verhärtet, dass nur noch eine Machtentscheidung
den Konflikt lösen bzw. „erschlagen“ kann.
Voraussetzungen und Strategien zur Konfliktbewältigung
Bevor ein Konflikt gelöst werden kann, ist es zunächst erforderlich sich einen Überblick über die Themen,
die Beteiligten, die näheren Umstände und der Entwicklung des Konfliktes zu verschaffen. Darüber hinaus
ist es wichtig zu erkennen, welche Abhängigkeiten bestehen, die möglichen Konsequenzen zu eruieren und
eine grundsätzlichen Gesprächs- und Veränderungsbereitschaft der Betroffenen sicherzustellen. Ohne
diese Voraussetzungen kann die Konfliktbewältigung nur schwer funktionieren.
Grundsätzlich gibt es zwei mehr oder weniger bewusste Handlungsstrategien, wie die Betroffenen eine
Lösung herbeiführen möchten:
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136
Pokerstrategie
Hier versuchen beide Parteien über die andere zu „triumphieren“; es geht um die Durchsetzung der
eigenen Überzeugung. Die eigentlichen Ziele werden der Gegenpartei nicht mitgeteilt.
Zugeständnisse werden keine gemacht, stattdessen wird auf Machtunterschiede hingewiesen und
um vermeintliche Vorteile „gepokert“. Die Partei will anzeigen, dass sie unter keinen Umständen
ihre Position verlassen wird, um deutlich zu machen, dass die andere Partei einlenken muss.
Andernfalls bleibt der Konflikt bestehen.
Problemlösungsstrategie
Der Konflikt wird als gemeinsames Problem verstanden, von dessen Lösung beide Parteien
profitieren. Dementsprechend offen und gleichberechtigt ist der Umgang mit der Gegenpartei.
Kooperationsbereitschaft und der Wille zu einer langfristigen Stabilität prägen das Verhalten.
Ist die Projektleitung als Dritter gefragt, einen Konflikt zu lösen, ist es oberstes Gebot nur eine
Vermittlerrolle einzunehmen und den Konflikt nicht selbst zu übernehmen. Sie darf nur beratend bzw.
Moderierend eingreifen, da die Parteien ihren Konflikt selbst lösen müssen. Andernfalls wird der Konflikt
nicht gelöst, sondern durch Machteingriff beendet. Für eine erfolgreiche Moderation ist es dabei
unerlässlich, sich ein genaues Bild über die Umstände und Beteiligten des Konfliktes zu verschaffen. Dazu ist
es erforderlich, die unterschiedlichen Meinungen und Befürchtungen aller Beteiligten transparent zu
machen, bevor ein klärendes Gespräch begonnen werden kann.
Verhaltensgrundsätze bei der Konfliktklärung
Konfliktlösung funktioniert nur bei Kommunikationsbereitschaft beider Parteien. Daher ist wichtig, dass die
Parteien emotional zur Lösung bereit sind und sich nicht in einem hochemotionalen, gereizten Zustand
befinden. Sind die Parteien befangen, so kann die Projektleitung als unbeteiligter Dritter Hilfestellung
bieten, indem Sie die Parteien moderierend bei der Lösungsfindung begleitet. Wie im Abschnitt über die
Phasen der Konflikteskalation bereits beschreiben, sollte dies so früh wie möglich begonnen werde.
Zu Gesprächsbeginn sollten zunächst beide Parteien die Gelegenheit bekommen, Ihren Standpunkt zu
erörtern, ohne dabei von der entsprechenden Gegenpartei unterbrochen zu werden. Diese sollte sich auf
das Zuhören beschränken.
Haben beide Parteien ihre Standpunkte dargestellt, kann nach evtl. Gemeinsamkeiten gesucht werden.
Diese sollten in den Vordergrund gerückt werden; gemeinsame Teilziele vereinfachen die Lösungsfindung.
Des Weiteren sollte die Bereitschaft zur Veränderung der Parteien betrachtet werden. Nur wenn
Verhandlungsspielraum in den Positionen besteht, kann eine Lösung gefunden werden. Hilfreich ist es
dabei auf die Zukunft zu verweisen, um nicht in der Vergangenheit und damit in alten Schuldzuweisungen
zu verharren. Wichtig ist, dass Geschehenes nicht verdrängt wird, sondern als Vergangenes von beiden
Seiten akzeptiert werden kann.
Ist man sich einmal einig geworden, ist es ratsam, die Einigung und die damit verbundenen Bedingungen
und Eingeständnisse genau zu beschreiben und eine Art „Vertrag“ aufzusetzen. Dies erhöht für alle
Beteiligten die Verbindlichkeit der gefundenen Lösung.
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137
Ist der Konflikt zu sehr verhärtet, sodass eine Lösung nicht mehr möglich ist, besteht die letzte Möglichkeit
im Austausch bestimmter zentraler Konfliktkeime und/oder einer Machtentscheidung. Beides sollte nur im
Notfall zum Tragen kommen.
1.3.4 Kritische Selbstreflektion der Projektleitung OReG
Rahmenbedingungen
Im Projekt OReG sollte im Rahmen des Masterstudiengangs „Optimierung und Simulation“ Semester
begleitend ein elektrisches Getriebe entwickelt und realisiert werden. Die einzelnen Teilaufgaben
erforderten dabei interdisziplinäre Kompetenzen. Hierzu bestand das Projektteam aus Ingenieuren
verschiedener Disziplinen und Mathematikern. Zur Erreichung des Projektziels wurden Teams gebildet, die
die einzelnen, teilweisen auf einander aufbauenden Teilprojekte abarbeiten sollten. Zur Koordination
dieser Teams wurde eine Projektleitung beschlossen und installiert. Auftraggeber waren Herr Prof. Dr.-Ing.
Rolf Naumann und Herr Dipl.-Ing. Manfred Hermanski.
Zur Bewältigung der Projektaufgabe standen dem Projektteam die Einrichtungen des Labors für
Strukturanalyse (LSA) zur Verfügung. Die notwendige Hardware des Laborversuches sowie ein
Materialbudget wurden zur Verfügung gestellt. Darüber hinaus konnte das Projektteam die
Simulationstools ANSYS, SIMPACK, MATLAB und LABVIEW verwenden. Zur Unterstützung standen ebenfalls
die Auftraggeber zur Verfügung.
Reflektion des Projekts OReG
Im Folgenden werden die aufgetretenen Probleme aus Sicht der Projektleitung reflektiert und erläutert.
Verständnis der Projektaufgabe
Ziel- und Aufgabenverständnis (fachlich)
Die Aufgabenstellung setzt verschiedene Ingenieurskenntnisse zum Verständnis voraus. Diese
Kenntnisse waren nicht bei allen Beteiligten vorhanden. Dies führte dazu, dass einzelne Beteiligte
sich kein ausreichendes Bild der Aufgabenstellung machen konnten. Bspw. waren Begriffe wie
Spannung, Dehnung oder auch Getriebe nicht allen Projektteilnehmern geläufig.
Verschiedene Ziele
Um allen Beteiligten die Möglichkeit zugeben, sich und seine individuellen Kompetenzen
einzubringen, wurden „künstliche“ Aufgaben und damit Teilziele generiert. Diese hatten mit dem
eigentlichen Projektziel nur am Rande bzw. Ergänzend zu tun, wie bspw. der mathematische
Hintergrund der Optimierungsmodule von ANSYS. Dies schürte ein Gefühl, dass ihr Einsatz und
ihre Arbeit zum eigentlichen Projektziel wenig beträgt.
Folge:
Beide Punkte wirken sich negativ auf die Identifikation mit dem Gesamtziel aus. Dies wiederum hat
negative Konsequenzen für die Motivation, die Entstehung eines „Wir-Gefühls“ und letztlich die Findung
eines gemeinsamen Ziels. Interdisziplinäres Zusammenarbeiten wurde durch unterschiedliche persönliche
Ziele weitgehend, wenn auch nicht vollständig (Bsp. Igor Friesen) unterbunden.
P r o j e k t „ O R e G „
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Human Resources
Zeitliche Verfügbarkeit der Projektmitarbeiter
Da es sich bei den Projektteilnehmern um Studenten handelt, sind diese nicht ausschließlich für das
Projekt freigestellt. Sie sind an einen nicht einheitlichen Stundenplan gebunden und müssen sich in
Lerngruppen arrangieren. Hinzukommen zahl- und umfangreiche Miniprojekte, mit sehr eng
gesteckten Zeitplänen, in verschiedenen anderen Fächern. Hierzu mussten u.a. ebenfalls
Terminabsprachen in verschiedenen Kleingruppen getroffen werden. Eine Terminfindung, zur
gemeinsamen Projektarbeit, außerhalb der im Stundenplan vorgesehen Zeiten wurde hierdurch
stark erschwert.
Ausscheiden von Projektmitarbeitern
Viele Studierende des Masterstudiengangs haben sich zunächst nur eingeschrieben, da sie keine
Anstellung gefunden haben. Dies führte dazu, dass während des laufenden Semesters bzw.
Projektes in unregelmäßigen Abständen kurzfristig Projektteilnehmer ausgeschieden sind. Die so
weggefallenen Kapazitäten mussten entweder von den verbleibenden Projektteilnehmern
aufgefangen werden, oder die Aufgaben neustrukturiert bzw. gestrichen werden. Das Projekt
wurde anfangs mit 19 Personen (100%) begonnen, von denen Stand 05.03.10 nur noch 13 Personen
(63%) verblieben sind.
Fachliche Kompetenz
o Beginn des Studiengangs
Innerhalb des Projektes sollten Softwaretools wie FEM- und MKS-Programme eingesetzt
werden. Die entsprechenden Theoriefächer werden erst im Folgesemester angeboten. Die
Masterstudiengangsplanung impliziert (Quelle: Herr Prof. Dr. Dr. Ueckerdt) einen
Studienbeginn zum Sommersemester, sodass diese Konstellation mit Studienbeginn zum
Wintersemester in diesem Kontext als eher ungünstig zu bezeichnen ist.
o Kenntnisse der Softwaretools
Bei den Projektteilnehmern waren Kenntnisse und Erfahrungen mit den einzusetzenden
Softwaretools nur sehr vereinzelt bzw. gar nicht vorhanden. Dadurch mussten sich die
entsprechenden Gruppen mit hohem Zeiteinsatz in die Tools einarbeiten. Hinzukam, dass
das einzusetzende MKS-Softwaretool nicht vom Projektbeginn an in vollem Umfang
verfügbar war.
o Spezialisten Wissen
Nur wenige Projektteilnehmer verfügen über das zur Lösung einiger Teilaufgaben
notwendige Spezialisten Wissen, wie z. B. Auslegung der Regelungstechnik. Einige
Teilgruppen mussten sich entsprechendes Spezialwissen erst neu aneignen.
o Erfahrung in Projektarbeit
Die Teilnehmer brachten unterschiedliche Erfahrungen und Vorstellungen von Projektarbeit
mit. Teilweise war es das erste Projekt, welches Sie durchzuführen hatten. Für den
überwiegenden Teil waren die gestellten Aufgaben, die Sie innerhalb des Projektes