Datenbestand vom 10. Dezember 2024

Impressum Warenkorb Datenschutzhinweis Dissertationsdruck Dissertationsverlag Institutsreihen     Preisrechner

aktualisiert am 10. Dezember 2024

ISBN 9783843924719

72,00 € inkl. MwSt, zzgl. Versand


978-3-8439-2471-9, Reihe Ingenieurwissenschaften

Toufik Al Khawli
A Metamodeling Approach Towards Virtual Production Intelligence

147 Seiten, Dissertation Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen (2015), Softcover, A5

Zusammenfassung / Abstract

Der grundlegende Beitrag dieser Arbeit betrifft die Generierung von Prozesslandkarten und visuellen Applikationen, die eine Voraussetzung schaffen, die Lösungen komplexer Simulationsmodelle mit Hilfe eines schnellen und schlichten Modells, dem Metamodell, zu untersuchen. Die Metamodellierung folgt Benjamin Franklin’s Regel zur Entscheidungsfindung, die er 1772 in London formulierte. Darin definiert er "Prudential Algebra" als einen Hauptbestandteil, um einen algebraischen (Pareto-) Wert anzugeben, also die möglichen alternative Entscheidungen. Ein wesentlicher Bestandteil der Prudential Algebra besteht darin, Effekte mit kompensierenden Wirkungen auch zu ernachlässigen und im Ergebnis ein reduziertes System zur Entscheidungsfindung aufzusuchen. Metamodellierungstechniken geben eine Systematik an, um komplexe physikalische Systeme mit Hilfe von reduzierten, schnell berechenbaren mathematischen Konstruktionenn darzustellen und zu analysieren. Das Metamodell ist eine mathematische Approximation der Ursache-Wirkung Beziehung zwischen Parametern und Kriterien.

Diese Arbeit behandelt zwei Forschungsfragen und drei Ergebnisse. Die erste Forschungsfrage bezieht sich auf die Problemstellung, wie man Metamodelle von komplexen Simulationsmodellen effizient generiert und validiert werden können. Diese Frage wird untersucht anhand verschiedener Sampling-, Interpolations- und Validierungstechniken. Das Ergebnis ist eine neuartige, iterative Methode, die ein hochqualitatives Metamodell generiert. Die Kombination von Sequential Approximate Optimization (SAO) Verfahren mit demRadial Basis Funktion Netzwerk (RBFN)ist wesentlich um eine große Approximationsgüte zu erreichen. Die zweite Forschungsfrage konzentriert sich auf die Verbesserung des grundlegenden Verständnisses eines komplexen Modells durch das Ersetzen eines Simulationsmodells durch ein Metamodell. Durch die Verknüpfung des RBFN Metamodells, Globalen Sensitivitätsanalysen sowie Visualisierungstechniken wird diese Frage detailliert untersucht. Das Ergebnis ist ein "Design-Cockpit", das auch als die "Virtual Production Intelligence" bezeichnet wird. Der Hauptvorteil liegt in der Systematik, Lösungen für komplexe multi-dimensionale Simulationsmodelle für die Verfeinerung von physikalischen Modellen, als auch der Optimierung des Prozesses und der Produkte zu analysieren.