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Die vorliegende Arbeit behandelt und erläutert eine
Alternative bzw. Ergänzung zu den bestehenden
klassischen Optimierungsverfahren, die von
Berechnungsingenieuren heutzutage angewendet werden.
Ziel der Stochastischen Simulation ist nicht die
Optimierung, sondern das Finden einer guten und
robusten Lösung mit den dazugehörigen Parametern und
Toleranzen. Bei einer Optimierung liegt die Lösung
meist in einem kritischen Bereich und das System ist
oft anfällig gegen kleine Störungen von außen und
Toleranzen.
Die Stochastische Simulation baut auf einem
grundsätzlich anderen Ansatz auf, der in den
folgenden Kapiteln vorgestellt und erklärt wird. Der
Leser wird durch eine kurze Zusammenfassung der
benötigten mathematischen und mechanischen
Grundlagen in die Thematik eingeführt.
Anhand eines Übungs- und eines Industriebeispiels
werden die Vorgehensweise bei der Simulation sowie
die Auswertungs- und Deutungsmöglichkeiten
aufgewiesen. Verbesserungsmöglichkeiten des
Programms MSC.Robust-Design, mit dem hauptsächlich
gearbeitet wurde, werden aufgezeigt und
verdeutlichen das Entwicklungspotential dieses
Systems.
Alternative bzw. Ergänzung zu den bestehenden
klassischen Optimierungsverfahren, die von
Berechnungsingenieuren heutzutage angewendet werden.
Ziel der Stochastischen Simulation ist nicht die
Optimierung, sondern das Finden einer guten und
robusten Lösung mit den dazugehörigen Parametern und
Toleranzen. Bei einer Optimierung liegt die Lösung
meist in einem kritischen Bereich und das System ist
oft anfällig gegen kleine Störungen von außen und
Toleranzen.
Die Stochastische Simulation baut auf einem
grundsätzlich anderen Ansatz auf, der in den
folgenden Kapiteln vorgestellt und erklärt wird. Der
Leser wird durch eine kurze Zusammenfassung der
benötigten mathematischen und mechanischen
Grundlagen in die Thematik eingeführt.
Anhand eines Übungs- und eines Industriebeispiels
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die Auswertungs- und Deutungsmöglichkeiten
aufgewiesen. Verbesserungsmöglichkeiten des
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Systems.