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Effiziente Zuverlässigkeitsbewertung smarter Systeme - Kombiniertes Konzept qualitativer und quantitativer Sensitivitätsanalysen

Mittwoch (22.05.2019)
16:14 - 16:18 Uhr
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Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Weiterentwicklung der stochastischen Zuverlässigkeitsberechnung für adaptronische Struktursysteme hinsichtlich einer Reduzierung des Simulationsaufwands, bei höherer oder gleichbleibender Ergebnisgüte, durch die Verwendung eines mehrstufigen Sensitivitätsanalyseprozesses. Die Adaptronik, als junges Forschungsgebiet, findet bisweilen noch kaum praktische Anwendung zur Lösung von Ingenieursaufgaben in der industriellen Konstruktion. Ein Grund hierfür ist insbesondere, dass bisher keine belastbare Datenbasis für Zuverlässigkeitsaussagen existiert. Durch die Erprobung eines Mehrstufenverfahrens an zunächst komplexen akademischen Beispielen in der Grundlagenforschung soll die Anwendbarkeit nachvollziehbar ermittelt und somit eine spätere Übertragbarkeit auf praxisnahe, komplexe Struktursysteme ermöglicht werden. Hierfür muss auch die numerische Modellbildung adaptronischer Struktursysteme verbessert werden, mit dem Ziel einer Erhöhung der Approximationsgüte von quantitativen Sensitivitätsmaßen.

Der Begriff der Sensitivität bezeichnet den Einfluss eines Eingangsparameters des adaptronischen Struktursystems auf eine oder mehrere Zielgrößen (Ausgangsgrößen) des Systems. Als Systemzuverlässigkeit wird weiterhin die Wahrscheinlichkeit verstanden, dass die betrachtete Systemantwort einen systemspezifischen kritischen Wert nicht über- oder unterschreitet. Die Herausforderung bei der Umsetzung der vorgenannten Ziele liegt darin, die Approximationsgüte durch die Eliminierung von Störgrößen in der Systemmodellierung zu steigern und gleichzeitig die Berechnungsdauer und den Berechnungsaufwand durch eine geschickte Kombination von qualitativen und quantitativen Sensitivitätsanalyseverfahren zu reduzieren.

Sprecher/Referent:
Dr. Elena Slomski-Vetter
Technische Universität Darmstadt
Weitere Autoren/Referenten:
  • Prof. Dr. Tobias Melz
    Technische Universität Darmstadt

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