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001013098 1001_ $$0P:(DE-588)1369818920$$aPohya, Ahmad Ali$$b0$$urwth
001013098 245__ $$aEnhancing techno-economic assessments in aeronautic product development with systematic uncertainty management$$cvorgelegt von Ahmad Ali Pohya$$honline
001013098 246_3 $$aVerbesserung von techno-ökonomischen Bewertungen im Bereich der Produktentwicklung der Luftfahrt mittels systematischem Unsicherheitenmanagement$$yGerman
001013098 260__ $$aKöln$$bDeutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt$$c2025
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001013098 502__ $$aDissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025$$bDissertation$$cRheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen$$d2025$$gFak04$$o2025-02-26
001013098 500__ $$aVeröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
001013098 5203_ $$aDiese Dissertation untersuchte die Steigerung der Transparenz und Reproduzierbarkeit von techno-ökonomischen Bewertungen (TEAs) in der Entwicklung von Luftfahrtprodukten unter Einbeziehung von Parameterunsicherheiten. Das Hauptziel war es, identifizierte Barrieren bei der Einführung einer systematischen Unsicherheitsmanagementmethodik zu überwinden. Diese umfassten Methoden zur Separation von relevanten und vernachlässigbaren Unsicherheiten, zur Anwendung der Dempster-Shafer-Theorie der Evidenz (DSTE) unter Datenknappheit sowie zur kombinierten Berücksichtigung epistemischer (wissensbasierter) und aleatorischer (variabilitätsbasierter) Unsicherheiten. Durch die Verknüpfung dieser Barrieren mit systematischen und vergleichenden Analysen bieten die Erkenntnisse dieser Dissertation einen robusten Rahmen für das effektive Management von Unsicherheiten in TEAs, fördern das Feld der Entwicklung von innovativen Luftfahrtprodukten und verbessern Entscheidungsprozesse unter Unsicherheit. Zur Veranschaulichung der entwickelten Unsicherheitsmanagementmethodik wurde eine wiederkehrende Fallstudie zur lebenszyklusbasierten TEA der Hybridlaminarhaltung (HLFC) herangezogen, für die auf Informationen aus zwei Europäischen Projekten zurückgegriffen werden konnte. Diese Fallstudie diente als realistisches und interdisziplinäres Beispiel, um die Quantifizierung von Eingangs- und Ausgangsunsicherheiten sowie die Anwendung weiterer UQ Methoden dieser Arbeit zu demonstrieren. Ein wesentlicher Beitrag dieser Dissertation war die Untersuchung der Stärken und Schwächen verschiedener Techniken der Globalen Sensitivitätsanalyse (GSA), welche die individuelle Kritikalität von Parameterunsicherheiten quantifizieren. Im Gegensatz zu konventionellen Ansätzen, die GSA-Methoden häufig ohne klare Kriterien auswählen, bewertete diese Forschung systematisch deren Fähigkeiten, Interpretierbarkeit und Recheneffizienz. Die dabei identifizierten und teils signifikanten Unterschiede unterstreichen die Notwendigkeit einer informierten und auf den spezifischen Kontext der Bewertung abgestimmten Auswahl von GSA Techniken. Zusätzlich wurde das Python-Paket dste entwickelt, um den Bedarf an benutzerfreundlichen Programmierumgebungen zur Behandlung von DSTE-basierten UQs zu adressieren. Zugehörige Analysen demonstrierten die Fähigkeiten des Pakets und diskutierten den Einsatz von DSTE mit Hilfe von systematischen Experteninterviews sowie theorie-spezifischen UQ Metriken. Darüber hinaus wurden die damit verbundenen Interpretationsschwierigkeiten, insbesondere im Hinblick auf die Adressaten der TEA, sowie die Herausforderungen in Bezug auf die Recheneffizienz untersucht. Die Forschung untersuchte auch Methoden zur Kombination epistemischer und aleatorischer Unsicherheiten und schlug einen neuartigen Ansatz vor, der DSTE-basierte und probabilistische UQ Ansätze mittels verschachtelten Monte-Carlo-Simulationen kombiniert. Dieser Ansatz verbessert die Interpretierbarkeit und rechnerische Effizienz im Vergleich zu einem rein evidenztheoretischen Ansatz und bietet eine nuancierte Darstellung von Unsicherheiten. Entscheidungsträger profitieren von klareren Einblicken durch verständliche Visualisierung und einfache Interpretation, während Nutzer maßgeschneiderte Empfehlungen aufgrund der deutlichen Trennung von epistemischen und aleatorischen Effekten ableiten können. Darüber hinaus bietet dieser Ansatz Wiederholbarkeit, sodass UQ während des gesamten Produktentwicklungsprozesses konsequent angewendet und wiederholt werden kann, wenn neue Informationen zur Verfügung stehen.$$lger
001013098 520__ $$aThis thesis investigated the enhancement of transparency and reproducibility in technoeconomic assessments (TEAs) for aeronautical product developments when input parameter uncertainties are present. The primary objective was to overcome identified barriers in the adoption of a systematic uncertainty management methodology. These included methods for the separation of relevant and negligible uncertainties, the application of Dempster-Shafer Theory of Evidence (DSTE) under data scarcity, as well as the combination of epistemic (knowledge-based) and aleatory (variability-based) uncertainties. By linking these barriers with systematic and comparative analyses, the findings of this dissertation provide a robust framework for effective uncertainty management in TEAs, promote the field of innovative aeronautic product development, and improve decision-making processes under uncertainty. To illustrate the developed uncertainty management methodology, a recurring case study on the lifecycle-based TEA of Hybrid Laminar Flow Control (HLFC) was utilized, drawing on information from two European projects. This case study served as a realistic and interdisciplinary example to demonstrate the quantification of input and output uncertainties, as well as other UQ methods addressed in this thesis. A significant contribution of this dissertation was the investigation of the strengths and weaknesses of various Global Sensitivity Analysis (GSA) techniques, which quantify the individual criticality of parameter uncertainties. Unlike conventional approaches that often select GSA methods without clear criteria, this research systematically assessed their capabilities, interpretability, and computational efficiency. The identified and partially significant differences underscore the necessity for an informed and context-specific selection of GSA techniques. Additionally, the Python package dste was developed to address the need for user-friendly programming toolboxes for handling DSTE-based UQ. Related analyses demonstrated the capabilities of the package and discussed the application of DSTE through systematic expert interviews and theory-specific UQ metrics. Furthermore, the associated interpretation difficulties, particularly concerning the recipients of the TEA, and the challenges related to computational efficiency were examined. The research also explored methods for combining epistemic and aleatory uncertainties and proposed a novel approach that integrates DSTE-based and probabilistic UQ approaches using nested Monte Carlo simulations. This approach enhances interpretability and computational efficiency compared to a purely evidence-theoretic approach and provides a nuanced representation of uncertainties. Decision-makers benefit from clearer insights through understandable visualization and straightforward interpretation, while users can derive tailored recommendations due to the clear separation of epistemic and aleatory effects. Additionally, this approach offers repeatability, allowing UQ to be consistently applied and repeated throughout the product development process as new information becomes available.$$leng
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