Datenanalysemethoden zur Auswertung von Simulationsergebnissen im Crash und deren Abgleich mit dem Experiment

摘要

In der Produktentwicklung werden numerische Simulationen beispielsweise eingesetzt um den Einfluss von unterschiedlichen Materialeigenschaften, Bauteilformen oder Verbindungs-komponenten zu untersuchen. Vor diesem Hintergrund werden neue Analysemethoden fur die Auswertung von Scharen von Crash-Simulationen vorgestellt, die zudem einen Abgleich mit zeitabhangigen Daten aus realen Crashversuchen erlauben. Einerseits wird ein Verfahren zur nichtlinearen Dimensionsreduktion aus dem Maschinellen Lernen genutzt. Dieses Verfahren berechnet fur eine Simulationsschar eine niederdimensionale Parametrisierung welche den vergleichenden Uberblick uber viele Simulationen erleichtert. Andererseits ermoglicht ein grundstandig neu entwickeltes Verfahren die Reprasentation eines jeden Zeit-schritts einer numerischen Simulation als Kombination elementarer unabhangiger Komponenten, welche mittels einer geeigneten spektralen Zerlegung berechnet werden. Diese Darstellung kann als eine Art Fourier-Transformation fur Geometrien verstanden werden und erlaubt eine sehr kompakte und effiziente Darstellung. Die Analyse der Simulationsdaten wird dann im niederdimensionalen Raum der relevanten spektralen Koeffizienten durchgefuhrt. Anwendungen fur die Analyse von Scharen von Crashsimulationen werden vorgestellt, insbesondere auch fur den Abgleich zwischen Simulation und Experiment.