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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