Software: CAD - Tutorial - Optimierung - Probabilistik

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Probabilistische Simulation

Nennwert-Simulation:
CAD-Modelle benutzen konkrete Werte als Parameter. Die berechneten Ergebnisse entsprechen demzufolge einem Ist-Zustand des modellierten Objektes. Man spricht auch von deterministischer Simulation:

Probabilistische Simulation:
Diese Art der Simulation bietet die Möglichkeit, Streuungen physikalisch-technischer Größen in Form von Verteilungsdichtefunktionen zu berücksichtigen. Die Simulation erfolgt nicht mehr mit "konkreten" Werten, sondern berücksichtigt die Streuung der Werte:

• Wir betrachten damit nicht nur ein konkretes Exemplar des modellierten Objekts unter konkreten Betriebsbedingungen.
• Es wird praktisch eine Stichprobe von allen möglichen Exemplaren und Betriebsbedingungen simuliert.
• Die Ergebnisse dieser Simulation erlauben Aussagen zu statistischen Eigenschaften des modellierten Objekts.
• Grundlage der probabilistischen Simulation ist die statistische Versuchsplanung.

Statistische Versuchsplanung (Design of Experiments DoE):
ermittelt mit möglichst wenigen deterministischen Simulationen (= minimaler "realer" Stichprobenumfang) den Wirkzusammenhang zwischen Einflussfaktoren (= unabhängige Inputgrößen) und Zielgrößen (= abhängige Outputgrößen) hinreichend genau. Damit bildet die statistische Versuchsplanung die Grundlage der probabilistischen Simulation:

• Methoden der statistischen Versuchsplanung unterscheiden sich darin, wie die Stichproben gebildet werden und wie daraus die Berechnung der statistischen Eigenschaften der Zielgrößen erfolgt. In dieser Übung werden wir vergleichend zwei verschiedene Methoden erkunden.
• Streuungen der Inputgrößen beschreiben unabhängig von der verwendeten Methode die Häufigkeitverteilung innerhalb der Toleranzgrenzen:

Der Entwurf des Scriptes wird hier bald fortgesetzt!

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