Title: Shape Optimization for a Variational Inequality: Comparison of a Regularized and a Unregularized Approach
Language: English
Authors: Wörle, Philipp 
Qualification level: Diploma
Advisor: Schöberl, Joachim 
Assisting Advisor: Sturm, Kevin 
Issue Date: 2021
Citation: 
Wörle, P. (2021). Shape Optimization for a Variational Inequality: Comparison of a Regularized and a Unregularized Approach [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2021.96382
Number of Pages: 110
Qualification level: Diploma
Abstract: 
Formoptimierung hat zum Ziel eine Kostenfunktion, die in irgendeiner Weise von einer Menge $\Omega$ abhängig ist, zu optimieren. In dieser Arbeit ist die Kostenfunktion gegeben durch die quadrierte $L^2$-Norm $y_\Omega- \overline{y}$ von über einem Gebiet $D$ für eine Zielfunktion $\overline{y}$. Hierbei ist $y_\Omega$ die Lösung einer Variationsungleichung, die von $\Omega$ abhängt und zusätzlich ein Hindernisproblem löst. Die Abhängigkeit der Variationsungleichung von $\Omega$ ist üblicherweise dadurch charakterisiert, dass die Variationsungleichung nur auf $\Omega$ gelöst wird. In dieser Arbeit ist allerdings die rechte Seite der Variationsungleichung von $\Omega$ abhängig. Dieses Problem wurde in der Literatur auf verschiedene Weise gelöst. Es werden zwei dieser Ansätze gegenübergestellt, wobei der Fokus auf die Unterschiede in der numerischen Lösung des Optimerungsproblems gelegt wird.Im ersten Ansatz wird die Variationsungleichung regularisiert und dafür eine Formableitung berechnet. Die Formel wird anhand eines konkreten Beispiels numerisch getestet und mit Ergebnissen von Netgen/NGSolve, einer an der TU Wien entwickelten Software zum Lösen von Finite-Elemente-Problemen, verglichen. Im zweiten Ansatz wird das unregularisierte Problem direkt gelöst und ebenfalls eine Formableitung angegeben. Die numerische Berechnung dieser Formableitung stellt sich als schwieriger heraus. Es wird ein neuer Algorithmus entwickelt, der dies unter vereinfachten Annahmen an das Problem ermöglicht. Für den Algorithmus wird auch Konvergenz gezeigt. Es werden die numerischen Ergebnisse aus beiden Ansätzen verglichen und ein Dritter aufgezeigt, der Techniken aus den beiden Anderen kombiniert.

The aim of shape optimization is to optimize a cost function which is in some way dependent on a set $\Omega$. In this thesis the cost function is given by the squared $L^2$-Norm of $y_\Omega- \overline{y}$ over a domain $D$ for some given target function $\overline{y}$. Here $y_\Omega$ is the solution of a variational inequality depending on $\Omega$ which in addition solves an obstacle problem. The dependence of the variational inequality on $\Omega$ usually is such that the variational inequality is solved only on $\Omega$. In contrast in this thesis the right-hand side of the variational inequality is dependent of $\Omega$. This problem has been solved in different ways in the literature. Two such approaches are compared with the focus lying on the differences in the numericals solutions of the optimization problem.In the first approach the variational inequality is regularized and a shape derivative formula for the regularized problem is calculated. The formula is tested numerically on a concrete example and compared with the results from Netgen/NGSolve, a software that solves finite-element-problems developed at TU Wien. In the second approach the unregularized problem is solved directly and a shape derivative formula is stated. The numerical calculation of this shape derivative is more complex. A new algorithm is developed which allows the calculation under additional assumptions on the problem. For this algorithm convergence is shown. The numerical results of both approaches are compared and a third approach is shown, which combines techniques of the two former ones.
Keywords: Formoptimierung; Variationelle Ungleichungen
Shape optimisation; Variational inequalites
URI: https://doi.org/10.34726/hss.2021.96382
http://hdl.handle.net/20.500.12708/19216
DOI: 10.34726/hss.2021.96382
Library ID: AC16410837
Organisation: E101 - Institut für Analysis und Scientific Computing 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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