Simulations Strategien für FE Systeme mit Unsicherheiten
Simulation Strategies for FE Systems Under Uncertainties
Wissenschaftsdisziplinen
Bauwesen (25%); Maschinenbau (25%); Mathematik (50%)
Keywords
-
Finite Elements,
Uncertainty,
Monte Carlo Simulation,
Reliability
Die Entwicklungen der Finite-Elemente-Methode (FEM) stützen sich in hohem Maße auf die enormen Entwicklungen im Bereich der EDV. Die FEM ist eine Methode zur beliebig genauen Lösung von partiellen Differentialgleichungen und fußt auf der Diskretisierung der zu berechnenden Strukturen in Finite Elemente. Sie revolutionierte die Strukturanalyse und ist heute die beherrschende Berechnungsmethode für nicht-triviale Tragwerke und Strukturen. Es ist weitläufig bekannt, dass eine rationale und realistische Modellierung des Systemverhaltens komplexer Strukturen die Erfassung der Unsicherheiten in den Materialeigenschaften, den Belastungen, den geometrischen Imperfektionen und in all jenen äußeren Einflüssen erfordert, die das Systemverhalten beeinflussen. Die Verbindung der beiden leistungsfähigsten Methoden der probabilistischen und der deterministischen Analyse, d.h. die Monte-Carlo Simulationsmethode und die FEM, erlauben die Quantifizierung der Unsicherheiten im Antwortverhalten von großen, komplexen Ingenieurkonstruktionen. Die Rechenzeit einer solchen Analyse wird durch die Anzahl der erforderlichen FEM-Analysen bestimmt. Aus diesem Grunde wurde bisher in den meisten Fällen die Unsicherheiten in einigen wenigen Parametern erfasst, da sonst untragbar hohe Rechenzeiten die Folge waren. In diesem Zusammenhang stellen fortgeschrittene Simulationsmethoden für die Zuverlässigkeitsanalyse eine vielversprechende Entwicklung für die effiziente Lösung von großen Systemen mit zahlreichen unsicheren Parametern dar. Dieser Umstand ist von größter Wichtigkeit was die Akzeptanz der Unsicherheitsanalyse in der Ingenieurpraxis betrifft. Trotz der erheblichen Fortschritte, die in der ersten Phase dieses Forschungsvorhabens für die Zuverlässigkeit von Strukturen mit zahlreichen unsicheren Parametern erreicht wurden, besteht großer Bedarf für die weitere Entwicklung der Methoden, insbesondere in bezug auf deren Robustheit bei vielseitigen Anwendungen und auf eine weitere Steigerung der Effizienz. Die Ingenieurspraxis benötigt sehr effiziente Methoden für hoch- dimensionale Probleme, das heisst Probleme, welche eine große Anzahl von unsicheren Parametern aufweisen. Dies ist der Grund, weshalb die Weiterentwicklung fortgeschrittener Simulationsmethoden von so zentraler Bedeutung ist. Nur mit Hilfe dieser Methode können - angesichts der steigenden Komplexität der Anwendungen - die Unsicherheiten in Strukturen der Ingenieurspraxis erfasst werden.
Die Entwicklungen der Finite-Elemente-Methode (FEM) stützen sich in hohem Maße auf die enormen Entwicklungen im Bereich der EDV. Die FEM ist eine Methode zur beliebig genauen Lösung von partiellen Differentialgleichungen und fußt auf der Diskretisierung der zu berechnenden Strukturen in Finite Elemente. Sie revolutionierte die Strukturanalyse und ist heute die beherrschende Berechnungsmethode für nicht-triviale Tragwerke und Strukturen. Es ist weitläufig bekannt, dass eine rationale und realistische Modellierung des Systemverhaltens komplexer Strukturen die Erfassung der Unsicherheiten in den Materialeigenschaften, den Belastungen, den geometrischen Imperfektionen und in all jenen äußeren Einflüssen erfordert, die das Systemverhalten beeinflussen. Die Verbindung der beiden leistungsfähigsten Methoden der probabilistischen und der deterministischen Analyse, d.h. die Monte-Carlo Simulationsmethode und die FEM, erlauben die Quantifizierung der Unsicherheiten im Antwortverhalten von großen, komplexen Ingenieurkonstruktionen. Die Rechenzeit einer solchen Analyse wird durch die Anzahl der erforderlichen FEM-Analysen bestimmt. Aus diesem Grunde wurde bisher in den meisten Fällen die Unsicherheiten in einigen wenigen Parametern erfasst, da sonst untragbar hohe Rechenzeiten die Folge waren. In diesem Zusammenhang stellen fortgeschrittene Simulationsmethoden für die Zuverlässigkeitsanalyse eine vielversprechende Entwicklung für die effiziente Lösung von großen Systemen mit zahlreichen unsicheren Parametern dar. Dieser Umstand ist von größter Wichtigkeit was die Akzeptanz der Unsicherheitsanalyse in der Ingenieurpraxis betrifft. Trotz der erheblichen Fortschritte, die in der ersten Phase dieses Forschungsvorhabens für die Zuverlässigkeit von Strukturen mit zahlreichen unsicheren Parametern erreicht wurden, besteht großer Bedarf für die weitere Entwicklung der Methoden, insbesondere in bezug auf deren Robustheit bei vielseitigen Anwendungen und auf eine weitere Steigerung der Effizienz. Die Ingenieurspraxis benötigt sehr effiziente Methoden für hoch- dimensionale Probleme, das heisst Probleme, welche eine große Anzahl von unsicheren Parametern aufweisen. Dies ist der Grund, weshalb die Weiterentwicklung fortgeschrittener Simulationsmethoden von so zentraler Bedeutung ist. Nur mit Hilfe dieser Methode können - angesichts der steigenden Komplexität der Anwendungen - die Unsicherheiten in Strukturen der Ingenieurspraxis erfasst werden.
- Universität Innsbruck - 100%
Research Output
- 402 Zitationen
- 13 Publikationen
-
2012
Titel Computational optimization strategies for the simulation of random media and components DOI 10.1007/s10589-012-9463-1 Typ Journal Article Autor Patelli E Journal Computational Optimization and Applications Seiten 903-931 -
2011
Titel On multinormal integrals by Importance Sampling for parallel system reliability DOI 10.1016/j.strusafe.2010.04.002 Typ Journal Article Autor Patelli E Journal Structural Safety Seiten 1-7 -
2010
Titel Uncertain linear structural systems in dynamics: Efficient stochastic reliability assessment DOI 10.1016/j.compstruc.2009.06.010 Typ Journal Article Autor Pradlwarter H Journal Computers & Structures Seiten 74-86 -
2010
Titel Model Reduction and Uncertainties in Structural Dynamics DOI 10.1007/978-90-481-9987-7_1 Typ Book Chapter Autor Schuëller G Verlag Springer Nature Seiten 1-24 -
2010
Titel Reliability of deterministic non-linear systems subjected to stochastic dynamic excitation DOI 10.1002/nme.3017 Typ Journal Article Autor Pradlwarter H Journal International Journal for Numerical Methods in Engineering Seiten 1160-1176 -
2010
Titel Local Domain Monte Carlo Simulation DOI 10.1016/j.strusafe.2010.03.009 Typ Journal Article Autor Pradlwarter H Journal Structural Safety Seiten 275-280 -
2010
Titel Global sensitivity of structural variability by random sampling DOI 10.1016/j.cpc.2010.08.007 Typ Journal Article Autor Patelli E Journal Computer Physics Communications Seiten 2072-2081 Link Publikation -
2009
Titel Uncertainty analysis of complex structural systems DOI 10.1002/nme.2549 Typ Journal Article Autor Schuëller G Journal International Journal for Numerical Methods in Engineering Seiten 881-913 -
2009
Titel Uncertain linear systems in dynamics: Retrospective and recent developments by stochastic approaches DOI 10.1016/j.engstruct.2009.07.005 Typ Journal Article Autor Schuëller G Journal Engineering Structures Seiten 2507-2517 -
2009
Titel Evolution of probability densities in the phase space for reliability analysis of non-linear structures DOI 10.1016/j.strusafe.2008.09.002 Typ Journal Article Autor Pichler L Journal Structural Safety Seiten 316-324 -
2009
Titel Monte Carlo gradient estimation in high dimensions DOI 10.1002/nme.2687 Typ Journal Article Autor Patelli E Journal International Journal for Numerical Methods in Engineering Seiten 172-188 -
2011
Titel Soft-computing approach to solve ill-posed inverse problems: application to random materials and imperfect cylindrical shells DOI 10.1080/17415977.2010.519026 Typ Journal Article Autor Patelli E Journal Inverse Problems in Science and Engineering Seiten 87-102 Link Publikation -
2013
Titel Reliability assessment in structural dynamics DOI 10.1016/j.jsv.2012.11.021 Typ Journal Article Autor Goller B Journal Journal of Sound and Vibration Seiten 2488-2499