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Zur Epistemologie
ingenieurwissenschaftlicher Forschung
(und Berufspraxis) vor dem Hintegrund
computergeleiteter Entwurfsverfahren
Kolloquium «Methoden konstruktionsorientierter Forschung»,
18. November 2009, Universität Duisburg-Essen
Daniel Erni
Allgemeine und Theoretische Elektrotechnik (ATE), Fakultät für Ingenieurwissenschaften,
Universität Duisburg-Essen, D-47048 Duisburg
Jürg Fröhlich
Institut für Feldtheorie und Höchstfrequenztechnik, ETH Zürich, CH-8092 Zürich
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Agenda
«Dem Ingenieur ist nichts zu schwör»
…dem Computer auch nicht.
1. Teil – Numerische Strukturoptimierung
Subjektives Intermezzo
2. Teil – Zur Ingenieursexpertise
Fazit
«Ingenieur», «Engineering» werden
hier als generische Begriffe gebraucht.
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Numerische Strukturoptimierung I
«function defines form»
Gesucht ist die Gestalt von
Strukturen als Funktion der intendierten Spezifikationen.
Inverses Problem.
Struktur: Bauelement,
System, oder Prozess.
Globale Suchverfahren (absolutes Optimum).
Die Frage nach dem optimalen Optimierer
bleibt stets umstritten.
Biologie ist wohl eher Anpassung als Optimierung.
Scopimera (sand bubbler crab), Zypern.
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Optischer
Modenkonverter
in SiO2/SiON
Allgemeine Problemstellung
Vorwärtslöser
• Schnelle 3D-Simulatoren
Optimierungsverfahren
• Suchheuristiken
• Strukturparametrisierung
Antwort
Numerische Strukturoptimierung II
(1) Vision:
Inverses 3D-Problem lösen !
(2) Vorgehen:
Globale, z.B. biologisch inspirierte Suchheuristiken
Evolutionäre
Algorithmen
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Evolutionäre Algorithmen
Numerische Strukturoptimierung III
(1) Strukturparametrisierung:
Bijektive
Abbildung
Phänotyp (Konverterstruktur)
Genotyp (Chromosom) Fitness
(2) Genetische Operatoren:
Selektion
• Zwei «gute» Genotypen
auswählen 2 Eltern
Crossover
• Chromosomenabschnitte
untereinander austauschen
Mutation
• Chromosomeninformation
(Allele) zufällig leicht variieren
• Reproduktion 2 Kinder
Computer-
Simulation
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Numerische Strukturoptimierung IV
Breeder Evolutionary Algorithm
(3) Algorithmus:
Population von n
evaluierten Individuen Vorwärtslöser
Selektion
Crossover
Mutation
Besser als
Schlechteste?
Ersetzt
Schlechteste
ja
nein
Fitness
Optimization Loop
(N Iterationen)
Suchheuristik Zufallspopulation von
n Genotypen erzeugen
Initialisierung
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Verbesserung der Fitness
Eine berechnete
Lösung (Individuum)
Numerische Strukturoptimierung V
Breeder Evolutionary Algorithm
(4) «Evolution»:
• Ungefähr 3 Minute
Simulationszeit pro Individuum.
• Wartezeit: 27 Tage !
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Optimale Lösung
BPM-Simulation Messungen
Realisierung
M. M. Spühler, D. Erni, et al., J. Lightwave Technol., vol. 16,
no. 9, pp. 1680-1685, September, 1998.
• 3D-BPM & Breeder Evolutionary Algorithm (EA)
• Verbesserung: 3.7 dB 1.3 dB (@ 1550 nm)
• Die realisierte Struktur funktioniert sogar noch besser als der simulierte Konverter !
SiON
SiO2
SiO2
Strukturoptimierung VI -8/27-
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Muster #1:
Muster #2:
Numerische Strukturoptimierung VII
Analyse der Lösungspopulation
Post-Processing:
«Wie sieht die Endpopulation aus?»
(B) Anzahl konkurrierender «Muster»:
(A) Endpopulation:
Kandidat für eine
Zustandsvariable !
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Numerische Strukturoptimierung VIII
Fazit: «Evolutionäre Algorithmen»
Globales Such- bzw. Optimierungsverfahren
Optimiert Populationen, nicht Einzelindividuum
Möglichkeit des Post-Processing gegeben
Erfolgreich, aber numerisch aufwändig
Kann sehr überraschende Lösungen erzielen.
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2004
Subjektives Intermezzo
Zur Akzeptanz der Ergebnisse
D. Erni, J. Fröhlich, abgelehnter Artikel über Laseroptimierung,
Opt. Lett., 1995:
«…who wants to fabricate such an ugly structure…»
Engineering
E. E. Altshuler, D. S. Linden, IEEE Ant. Prop. Magazine, vol.
39, no. 2, pp. 33-43, 1997.
Kick-off der Strukturoptimierung beim Antennenentwurf.
1995 1997
J. Fröhlich, Ch. Hafner, abgelehnter Artikel über
“Extended and generalized genetic programming for function
analysis“, Evol. Comput., 1997. zu allgemein & spekulativ.
2009 2009 1997
Physik
SCIENCE, vol. 324
April 3, 2009
Paul Humphreys, “Extending Ourselves“,
Oxford Uni. Press, 2004: «…scientific epistemology
is no longer human epistemology»
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Zur Ingenieursexpertise I
Hin zu einer globalen Suchheuristik
Veränderungen in der Ingenieurspraxis
Mathematisches Modell
+ k2( )E
H= 0
Numerische Simulation Suchheuristik
• Berechnungen
• Experimentieren
• Entwurf
• Simulationen
• Entwurf
• Computergeleiteter Entwurf
«klassisches» Engineering «Neue» Modi des Engineerings ?
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Zur Ingenieursexpertise II
Mehr Fragen als Antworten
Welche Veränderungen können eintreten, wenn Ingenieure
in zunehmendem Maß «automatisierte» Entwurfsverfahren
(basierend z.B. auf evolutionären Suchheuristiken) einsetzen?
Lässt sich eine epistemische Verschiebung feststellen, wenn
wir betrachten, wie Ingenieure konkret zu Erkenntnissen und
Expertise gelangen, wenn sie solche «automatisierten»
Entwurfsverfahren einsetzen?
Sind die Ergebnisse solcher Entwurfs- und Optimierungs-
verfahren überhaupt intelligibel?
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Zur Ingenieursexpertise V
Vorgehensweise
Beispiel #1: Computergeleiteter Entwurf einer optischen
Mikrokavität.
Beispiel #2: Ab initio Entwurf einer optischen Mikrokavität.
Vermutung: Die Entwurfsergebnisse lassen sich direkt nicht
mehr kategorisieren und haben deshalb eher den
Charakter einer neuen empirischen Basis.
Aber: Wo bleibt die Ingenieursexpertise?
Versuch einer Antwort.
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Computergeleiteter Entwurf I
Planare Mikrokavität mit Wellenleiteranschlüssen
• Ermöglichen Energiekonzentration in einem nach
außen hin abgegerenzten Volumen.
• Energiekonzentration ist gleichbedeutend mit der
Feldverstärkung in diesem Volumen.
• Starke Felder bewirken verstärkte Feld-Materie-
Wechselwirkungen und dadurch Funktionalität.
• Die Wechselwirkung der Felder mit einem festen Rand bewirkt, dass die Energiekonzentration nur
in einem sehr engen Frequenzbereich stattfinden kann Resonanz.
• Optische Kavitäten bewirken:
Frequenzselektivität Resonatoren, Filter Lichtkonzentration Schalter, Sensoren
(1) Die Funktionsweise einer optischen Kavität
Umgebung
Barriere,
Grenze
Kavität
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Computergeleiteter Entwurf II
A. Jebali, R. F. Mahrt, N. Moll, D. Erni, C. Bauer, G.-L. Bona, and W. Bächtold,
J. Appl. Phys., vol. 96, no. 6, 3043, Sept., 2004.
Planare Mikrokavität mit Wellenleiteranschlüssen
• Klassischer Ingenieursansatz
• Numerische Strukturoptimierung
(3) Die allgemeine Problemstellung:
• Einfaches Problem
• Schwierig zu lösen
• Einkopplung Auskopplung
(4) Lösungsstrategien: (2) Planarer Aufbau:
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S. Gulde, A. Jebali, N. Moll, Opt. Express,
vol. 13, no. 23, 9502, Oct., 2005.
A. Jebali, D. Erni, S. Gulde, R. F. Mahrt,
W. Bächtold, ICTON 06, June 18-22, 2006.
Q0 = 3994
Q = 594 T = 76 %
FDTD
m1 = 3 m2 = 6
m3 = 11
Planare Mikrokavität …
(A) Klassischer Ingenieursansatz:
Aufteilung in die Innere Kavität
und die ungestörte gesamte Kavität.
Modularisierung des Problems.
Direkt Lösungsansätze.
(B) Numerische Strukturoptimierung:
Mittels breeder genetic algorithm.
Gute Lösungen nach 480 Iterationen.
Zusätzlich zur Ankopplung wurde
noch eine Moden-Selektion erzielt !
Q0 = 1892
Q = 368 ( 1 ps)
T = 61 %
FEM
m = 1
Computer… Entwurf III
Ingenieure sind zum Warten gezwungen,
bis eine vielversprechende Lösung durch die Suchheuristik gefunden wird.
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Computergeleiteter Entwurf IV
Planare Mikrokavität mit Wellenleiteranschlüssen
• Ingenieure werden mit der Frage
konfrontiert: «Warum funktioniert diese Lösung eigentlich so gut?»
• Wie können Ingenieure trotzdem zu
Erkenntnissen über diese Struktur
gelangen?
• Via Post-Processing:
Korrelationen zwischen Form und
Betriebsverhalten auswerten.
Aufstellen eines Klassifikations-
systems.
(5) Ein erstes Fazit:
Ingenieure müssen ihre Entwurfs-
ergebnisse neu «erforschen». Die Entwurfsergebnisse definieren
daher eine neue empirische Basis. Beste Lösung aus der Lösungspopulation.
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Ergebnisse als neue empirische Basis?
Ab initio Entwurf einer optischen Mikrokavität
(1) Problemstellung:
(Aufsicht) eingespeistes
Lichtfeld Repräsentation:
90 90 Array bestehend aus dielektrischen
Pixeln (weiß steht für eine kleine Brechzahl
schwarz für eine große).
Fitnessfunktion
(i.e. das Qualitätsmaß der Kavität)
Konzentrationsvermögen des Lichtfeldes,
(i.e. die maximale Intensität in einer quadratisch angeordneten Pixelgruppe).
Evolutionärer Algorithmus
wurde für diese beinahe uneingeschränkte Suche
verwendet. Die Suche korrespondiert mit einer
sehr großen Anzahl von
Freiheitsgraden.
Prof. Michal Lipson, Cornell University, A. Gondarenko et al., Phys. Rev. Lett.,
96, 143904 (2006).
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Ergebnisse als neue empirische Basis?
Ab initio Entwurf einer optischen Mikrokavität
Nach 1 Iteration
(2) In Erscheinung tretende Resonatortopologie:
Nach 600 Iterationen Nach 700 Iterationen Nach 5000 Iterationen
Welche Qualität hat die Lösungsstruktur im Fall
der maximal uneingeschränkten Suche? Darf diese Lösungsstruktur als ein «natürliches»
Ergebnis gewertet werden?
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Ergebnisse als neue empirische Basis?
Ab initio Entwurf einer optischen Mikrokavität
(3) Das konkrete Entwurfsvefahren an der Cornell University:
Retuschierte
Mikrokavität
«Inspiration» Realisierte Struktur
glätten,
wiederherstellen der Symmetrien,
(i.e. klassisches Engineering).
Ironie: Die retuschierte Mikrokavität wurde
so zu einer Art «bionischem» Produkt.
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Wo bleibt die Ingenieursexpertise?
Gedankenexperiment
Annahme: Der Erfolg der numerischen Strukturoptimierung hat dazu geführt, dass die
computergeleiteten Entwurfsverfahren sich im modernen Engineering etabliert haben.
(2) Wie wichtig sind «Ingenieurtugenden» (bzw. Clichés) wie z.B. Imagination,
wenn durch den computergeleiteten Entwurf bezüglich des kreativen Prozesses (bzw. des Erkenntnisprozesses) ein «Blackboxing» stattfindet?
• Andere Tugenden/Fähigkeiten: Weiter gefasstes Problembewusstsein
bezüglich der unterschiedlichen Problemstellungen; methodische Bewälti- gung kontextspezifischer Ansätze («ethnographische» Skills?).
(1) Werden die zukünftigen Ingenieure sich vor allem mit Software
Engineering und Operations Research auseinandersetzen müssen?
• Dilemma: «Ja» – denn beim uneingeschränkten Suchverfahren nimmt der
Wissensbedarf bezüglich der algorithmischen Aspekte des Optimierers zu. «Nein» – denn Optimierer sind extrem stark kontextabhängig und es
müssen zudem noch die zugehörigen Simulatoren entworfen werden.
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Wo bleibt die Ingenieursexpertise?
Gedankenexperiment
(3) Wie werden zukünftige Ingenieure zu ihren Fachkenntnissen/Fähigkeiten
gelangen, wenn die kreative Arbeit vom Computer übernommen wird?
• Post-Processing: Mit Bezug auf die bereits erwähnte, neu entstandene
empirische Basis verhalten sich Ingenieure eher wie Wissenschaftler als wie klassische Ingenieure.
Das Post-processing der Ergebnisse kann in formalisierter Weise und parallel zum «autonomen» Entwurfsverfahren erfolgen. Die
hierzu benötigten Expertensysteme könnten demnach ein neues
Forschungsgebiet zukünftiger Ingenieurwissenschaften darstellen.
(4) Sind die Ergebnisse von computergeleiteten Entwurfsszenarien
überhaupt intelligibel ?
• Ja (aus zwei Gründen): (a) Probabilistische Suchverfahren können
auch als automatisierte Form des Pröbelns aufgefasst werden: Finde adäquate Mittel zur Beobachtung laufender Optimierungsprozesse.
(b) Post-processing (siehe oben).
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Wo bleibt die Ingenieursexpertise?
Gedankenexperiment
(5) Wie können Ingenieure produktiv mit der Situation umgehen, dass sie während des
computergeleiteten Entwurfsprozesses eigentlich zum Warten verurteilt sind?
• Vorschläge:
Zukünftige Ingenieure werden flexibler, weil die gleichzeitige Bearbei- tung verschiedener Entwurfsprobleme zum Berufsalltag gehören wird.
Das Post-Processing lässt sich zudem auf die Analyse aller laufenden Entwurfsszenarien ausdehnen, um aus der Diversität der Problem-
stellungen weitere Erkenntnisse gewinnen zu können.
Im Kontext der vielen unterschiedlichen Projekte werden sich sowohl «Entwurfshistorien» als auch «Entwurfsfamilien» etablieren. Diese
lassen sich hinsichtlich zukünftiger Entwurfsverfahren oder hinsichtlich eines besseren Verständnisses der zugrundeliegenden physikalischen
Mechanismen (bzw. technischen Prinzipien) bewirtschaften.
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Fazit
Zur Ingenieursexpertise im Kontext computergeleiteter
Entwurfsverfahren:
Wissenschaftliche Haltung gegenüber den Entwurfsergebnissen.
Weiter gefasstes Problembewusstsein.
Fähigkeit, zahlreiche Entwurfsprobleme gleichzeitig zu bearbeiten.
Es gibt eine inhärente Tendenz zur Multidisziplinarität.
Mit dem «Post-Processing» kann ein eigenständiges Betätigungs- und Forschungsfeld entstehen (operationalisierter Erkenntnisprozess).
Aber: Wird dies alles auch wirklich stattfinden ?
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Herzlichen Dank.
Weitere Informationen:
www.ate.uni-due.de
Weiteres unter
«Veröffentlichungen»
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(1) D. Erni, M. M. Spühler, and J. Fröhlich, "A generalized evolutionary optimization
procedure applied to waveguide mode treatment in non-periodic optical
structures," 8th European Conf. on Integrated Optics ECIO'97, April 2-4, Stockholm, Sweden, pp. 218-221, 1997.
(2) D. Erni, M. M. Spühler, and J. Fröhlich, "Evolutionary optimization of non-periodic
coupled-cavity semiconductor laser diodes," Optical and Quantum Electronics
(OQE), Special Issue: The 1997 International Workshop on Optical Waveguide
Theory and Numerical Modelling, vol. 30, no. 5/6, pp. 287-303, May 1998.
(3) M. M. Spühler, D. Erni and J. Fröhlich, "An evolutionary optimization procedure
applied to the synthesis of integrated spot-size converters," Optical and Quantum
Electronics (OQE), Special Issue: The 1997 International Workshop on Optical
Waveguide Theory and Numerical Modelling, vol. 30, no. 5/6, pp. 305-321, May
1998.
(4) M. M. Spühler, B. J. Offrein, G.-L. Bona, R. Germann, I. Massarek and D. Erni, "A
very short planar silica spot-size converter using a non-periodic segmented
waveguide," J. Lightwave Technol., vol. 16, no. 9, pp.1680-1685, Sept. 1998.
(5) M. M. Spühler, D. Erni, "Towards structural optimization of planar integrated
lightwave circuits," Optical and Quantum Electronics (OQE), Special Issue: The 1999 International Workshop on Optical Waveguide Theory and Numerical
Modelling, vol. 32, no. 6/8, pp. 701-718, Aug. 2000.
(6) D. Erni, D. Wiesmann, M. Spühler, S. Hunziker, E. Moreno, B. Oswald, J. Fröhlich
and Ch. Hafner, "Applications of evolutionary optimization algorithms in
computational optics," ACES Journal: Special Issue on Genetic Algorithms, vol. 15, no. 2, pp. 43-60, July 2000.
(7) E. Moreno, D. Erni, Ch. Hafner, R. E. Kunz, and R. Vahldieck, "Modeling and
optimization of non-periodic grating couplers," Optical and Quantum Electronics
(OQE), vol. 34, no. 11, pp. 1051-1069, Nov. 2002.
(8) D. Wiesmann, R. Germann, G.-L. Bona, C. David, D. Erni, and H. Jäckel, "Add-drop filters based on apodized surface-corrugated gratings," J. Opt. Soc. Am. B,
vol. 20, no. 3, pp. 417-423, March 2003.
(9) J. Smajic, Ch. Hafner, and D. Erni, "Design and optimization of an achromatic
photonic crystal bend," Opt. Express, vol. 11, no. 12, pp. 1378-1384, June 16,
2003.
(10) J. Smajic, Ch. Hafner, and D. Erni, "Optimization of photonic crystal structures,"
J. Opt. Soc. Am. A, vol. 21, no. 11, pp. 2223-2232. Nov. 2004.
(11) A. Jebali, D. Erni, S. Gulde, R. F. Mahrt, and W. Bächtold, "In-plane coupling into
circular-grating resonators for all-optical switching," 8th International Conference
on Transparent Optical Networks (ICTON’2006), Special Session on Microresonators and Photonic Molecules, June 18-22, Tu.A1.6, pp. 88-91,
Nottingham, UK, 2006.
(12) X. Cui, Ch. Hafner, F. Robin, D. Erni, K. Tavzarashvili, and R. Vahldieck, "Sharp
trench waveguide bend with photonic crystals: Simulation, fabrication and
characterization," Proc. SPIE vol. 6617, WoP 2007 – World of Photonics Congress, (SPIE Europe Optical Metrology), pp. 66170D-1-11, June 17-21,
Munich, Germany, 2007.
(13) T. Jalali, K. Rauscher, A. Mohammadi, D. Erni, Ch. Hafner, W. Bächtold, and M.
Z. Shoushtari, "Efficient effective permittivity treatment for the two-dimensional
finite difference time-domain simulation of photonic crystals," J. Comput. Theor. Nanosci., vol. 4, no. 3, pp. 644-648, May 2007.
(14) P. Strasser, G. Stark, F. Robin, D. Erni, K. Rauscher, R. Wüest, and H. Jäckel,
"Optimization of a 60° waveguide bend in InP-based 2D planar photonic crystals,"
J. Opt. Soc. Am. A., vol. 25, no. 1, pp. 67-73, Jan. 2008.
(15) T. Liebig, and D. Erni, "Using optically induced forces in numerical structural optimization," XVII Int. Workshop on Optical Waveguide Theory and Numerical
Modeling (OWTNM 2008), June 13-14, pp. 36, PO-14, Eindhoven, The
Netherlands, 2008.
(16) T. Liebig, I. Kemper, and D. Erni, "Iterative strategies for the structural design of
nanophotonic components," 1st Int. Workshop on Theoretical and Computational Nano-Photonics (TaCoNa 2008), Dec. 3-5, pp. 52, Bad Honnef, Germany, 2008.
(17) X. Cui and D. Erni, "Optimization of nanophotonic structures by using genetic
algoritms and evolutionary strategies," 1st Int. Workshop on Theoretical and
Computational Nano-Photonics (TaCoNa 2008), Dec. 3-5, pp. 43, Bad Honnef,
Germany, 2008.
(18) Jürg Fröhlich, Daniel Erni, "Search for the optimum: Engineers challenged by
machines?," Workshop 'Engineering as Technoscience – From Calculation and
Simulation towards Search Heuristics', 16.-17. Juli, Universität Duisburg-Essen,
Gerhard-Mercator-Haus, 2007.
(19) Daniel Erni, Jürg Fröhlich, "Engineering expertise in the context of computer guided design," Workshop 'Engineering as Technoscience – From Calculation
and Simulation towards Search Heuristics', 16.-17. Juli, Universität Duisburg-
Essen, Gerhard-Mercator-Haus, 2007.
Ausgewählte Veröffentlichungen