Transferprojekt T7

Adaption und Anwendung nicht-deterministischer Simulations- und Bemessungsstrategien in der industriellen Entwurfspraxis

Leitung

Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Graf; federführend
Prof. Dr.-Ing. habil. Michael Kaliske
Institut für Statik und Dynamik der Tragwerke

Mitarbeiter

Dipl.-Ing. Stephan Pannier

Partnerinstitution

BMW AG
Ansprechpartner: Dr. sc. ETH Zürich Kathrin Grossenbacher, Dipl.-Math. Markus Ganser

DYNAmore GmbH
Ansprechpartner: Dr.-Ing. Heiner Müllerschön, Dr.-Ing. Martin Liebscher

Ziele

In der industriellen Entwurfspraxis dominieren deterministische numerische Simulationsmethoden und iterative Bemessungsstrategien. Diese Methoden lassen sich für die Simulation des Tragverhaltens von Strukturen aus Textilbeton oder die Simulation komplizierter technischer Prozesse wie Tiefziehen von Blechen, Crashverhalten von Fahrzeugen u.ä. einsetzen. Allerdings treten oft Diskrepanzen zwischen den numerisch prognostizierten und den beobachteten technischen Parametern auf. Die Diskrepanzen sind die Folge eines Informationsdefizits bei der Beschreibung der Parameter der Konstruktion oder des Prozesses, dessen Ursache Datenunschärfe ist. Datenunschärfe resultiert u.a. aus unvollständigen, schwankenden oder ungewissen Daten, Messungenauigkeiten oder der linguistischen Bewertung technischer Parameter. Eine oft verwendete wissenschaftliche Klassifikation der Unschärfe unterscheidet zwischen aleatorischer und epistemischer Unschärfe. Auf diese Klassifikation gehen die Unschärfemodelle Fuzziness, Fuzzy Randomness und Randomness zurück. Mit ihnen lassen sich Daten nicht-deterministisch repräsentieren.

Die aktuelle Forschung stellt bereits Simulationsmethoden und Bemessungsstrategien bereit, die Datenunschärfe berücksichtigen. Ziel des Transferprojekts ist die Adaption und Anwendung der am Institut für Statik und Dynamik der Tragwerke entwickelten und durch den SFB 528 geförderten nicht-deterministischen Simulations- und Bemessungsstrategien. Die Berücksichtigung der Datenunschärfe trägt wesentlich dazu bei, zuverlässigere numerische Prognosen und Entwürfe zu erhalten.

Im Automobilbau sind Konstruktions- und Prozessparameter in einer frühen Entwurfsphase noch vage, ungewiss und teilweise unbekannt. Dieses Informationsdefizit kann mit den genannten Unschärfemodellen erfasst werden. Im Transferprojekt werden nicht-deterministische Simulations- und Bemessungsstrategien in der industriellen Entwurfspraxis des Automobilbaus erprobt. Die Anwendung nicht-deterministischer Simulationsstrategien führt zwangsläufig auf unscharfe Ergebnisse. Sie spiegeln die Schwankungsbreite von Parametern wider, die die Grundlage sinnvoller technischer Entscheidungen bilden. Die Bemessung basiert entweder auf der inversen Lösung des Optimierungsproblems oder auf der Fuzzy-Optimierung.

Im Rahmen des Transferprojekts sollen die durch die TU Dresden bereitgestellten Lösungen adaptiert werden, um für die Prozesskette Tiefziehen - Crash bei unscharfer Datenbasis zuverlässige Entwürfe zu ermöglichen. Dies erfordert die Entwicklung praktikabler Schnittstellen und Visualisierungen für unterschiedliche Prozesse.

Die Adaption und Anwendung nicht-deterministischer Simulations- und Bemessungsstrategien in der Entwurfspraxis wird durch die Resonanz der Kooperationspartner Impulse für die weitere Grundlagenforschung geben.

Methoden

Die Bearbeitung des Transferprojekts stützt sich auf die wissenschaftlichen Methoden zur Forschung und Entwicklung numerischer Simulations- und Bemessungsstrategien. Ausgangspunkt der Simulations- und Bemessungsstrategien sind die Theorie der Fuzzy-Zufallszahlen, die Fuzzy-Set-Theorie, die Possibility-Theorie, die Stochastik und Methoden der explorativen Datenanalyse. Angewendet werden Konzepte, die von verallgemeinerten theoretischen Ansätzen zur Erfassung der Unschärfe ausgehen und Orts- und Zeitabhängigkeit der Parameter enthalten (Fuzzy-Stochastische Finite-Elemente-Methode).

Die Algorithmen werden in eine Softwareumgebung, welche die Voraussetzung für numerische Simulationen und Bemessungen mit unscharfen Daten ist, integriert.

Numerische Simulationen setzen die Bereitstellung von Daten und die Spezifizierung von Unschärfe sowie die Modellierung dieser Daten als Fuzzy-Größen bzw. als Fuzzy-Zufallsgrößen voraus. Diese können zur Erfassung von Orts- und Zeitabhängigkeit zu Fuzzy-Funktionen und Fuzzy Zufallsfunktionen erweitert werden. Die Interpretation und Bewertung der numerischen Ergebnisse erfordert den fachlichen Disput mit den Kollegen in der industriellen Entwurfspraxis, um in den angestrebten Bemessungszielen Konsens zu erzielen. Der fachliche Disput zu Konstrukteuren und Planern wird durch die Kooperationspartner ermöglicht.

Veröffentlichungen

2011

Sickert, J.-U.; Graf, W.; Pannier, S.: Numerical design approaches of textile reinforced concrete strengthening under consideration of imprecise probability Structure and Infrastructure Engineering 7 (2011), pp. 163–176 – doi:10.1080/15732471003588700

2010

Graf, W.; Kaliske, M.; Sickert, J.-U.; Pannier, S.; Freitag, S.: Neural Networks and Imprecise Probability Concepts for the Design of Industry-Sized Structures. In: Khalili, N.; Valliappan, S.; Li, Q.; Russell, A. (Eds.): Proceedings of the 9th World Congress on Computational Mechanics (WCCM), Sydney, 2010, pp. 72-73
Sickert, J.-U.; Pannier, S.; Graf, W.; Kaliske, M.: Efficient Numerical Reliability Based Design of TRC Strengthening Layers for Complex Structures. In: Brameshuber, W. (ed.): Proceedings of the International RILEM Conference on Material Science (MatSci) - Volume I, 2nd International Conference of Textile Reinforced Concrete (ICTRC), Aachen, RILEM Publications S.A.R.L., Bagneux, 2010, pp. 307-318
Pannier, S.; Sickert, J.-U.; Graf, W.; Kaliske, M.: Tailored metamodels for fuzzy reliability based optimization task. In: Rodrigues, H. et al. (eds.): Proceedings of the 2nd International Conference on Engineering Optimization (EngOpt), Lisboa, 2010, pp. 264-265, Volltext (10 S.) CD-ROM
Graf, W.; Sickert, J.-U.; Pannier, S.; Kaliske, M.: Robust design with uncertain data and response surface approximation. In: Beer, M.; Muhanna, R.L.; Mullen, R.L. (eds.): Proceedings of the 4th International Workshop on Reliable Engineering Computing (REC 2010), Singapore, 2010. Singapore : Research Publishing Services, 2010, pp. 554-574 – doi:10.3850/978-981-08-5118-7_027
Pannier, S.; Graf, W.: Sectional sensitivity measures with artificial neural networks. In: 9. LS-DYNA Forum 2010, Bamberg, Kap. I-I, pp. 21-34
Pannier, S.; Grossenbacher, K.; Liebscher, M.; Ganser, M.; Graf, W.; Müllerschön, H.; Lipp, A.; Kaliske, M.: Increasing reliability of metal forming processes in early design stages. In: 9. LS-DYNA Forum 2010, Bamberg, Kap. C-II, pp. 17-27
Pannier, S.; Graf, W.; Kaliske, M.; Grossenbacher, K.; Ganser, M.; Lipp, A.; Liebscher, M.; Müllerschön, H.: Affecting reliability of deep drawing processes in early design stages. In: Dudeck, F. et al. (eds.): 8th ASMO UK/ISSMO Conference Engineering Design Optimization, Proceedings, London, 2010, pp. 57-58
Pannier, S.; Graf, W.: Assessment of structural sensitivity on the basis of artificial neural networks. Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics 10 (2010), pp. 205-206 – doi:10.1002/pamm.201010095
Graf, W.; Kaliske, M.; Sickert, J.-U.; Pannier, S.: Konzepte zur Beurteilung der Robustheit von Tragwerken. 14. Dresdner Baustatik-Seminar, TU Dresden, Institut für Statik und Dynamik der Tragwerke, 2010, S. 69-91

2009

Sickert, J.-U.; Graf, W.; Pannier, S.: Entwurf von Textilbetonverstärkungen - computerorientierte Methoden mit verallgemeinerten Unschärfemodellen. In: Curbach, M. (Hrsg.), Jesse, F. (Hrsg.): Textile Reinforced Structures : Proceedings of the 4th Colloquium on Textile Reinforced Structures (CTRS4) und zur 1. Anwendertagung, Dresden, 3.-5.6.2009. SFB 528, Technische Universität Dresden, D–01062 Dresden : Eigenverlag, 2009, S. 313-324 URN: urn:nbn:de:bsz:14-ds-1244047293129-54264
Piotrov, A.; Liebscher, M.; Pannier, S.; Graf, W.: Grouping detection of uncertain structural processes by means of cluster analysis. In: 7. European LS-DYNA Conference, Salzburg, 2009. Proceedings, S. 128 and CD-ROM (11 S.)
Sickert, J.-U.; Pannier, S.; Graf, W.; Jenkel, C.: Robustness assessment of structures incorporating generalized uncertainty models. In: Furuta, H.; Frangopol, D.M.; Shinozuka, M. (eds.): Safety, Reliability and Risk of Structures, Infrastructures and Engineering Systems, Proceedings of the 10th International Conference on Structural Safety and Reliability (ICOSSAR2009). London : Taylor & Francis, p. 111, Volltext (8 S.), CD-ROM
Pannier, S.; Sickert, J.-U.; Graf, W.: Patchwork approximation scheme for reliability assessment and optimization. In: Furuta, H.; Frangopol, D.M.; Shinozuka, M. (eds.): Safety, Reliability and Risk of Structures, Infrastructures and Engineering Systems, Proceedings of the 10th International Conference on Structural Safety and Reliability (ICOSSAR2009). London : Taylor & Francis, p. 531, Volltext (8 S.), CD-ROM
Möller, B.; Liebscher, M.; Pannier, S.; Graf, W.; Sickert J.-U.: An inverse solution of the lifetime-oriented design problem. In: Structure and Infrastructure Engineering: Maintenance, Management, Life-Cycle Design and Performance (2009), online available – doi:10.1080/15732470802658946
Kröger, T.; Pannier, S.; Kaliske, M.; Altrogge, I.; Graf, W.; Preusser, T.: Optimale applicator placement in hepatic radiofrequency ablation on the basis of rare data.Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering (2009), online available – doi:10.1080/10255840903317394