Adaptive Systeme, Systemidentifikation

© zapp2photo - stock.adobe.com

Sowohl bei der Mehrkörpersimulation im Entwicklungszyklus eines neuen Fahrzeugs, als auch beim Design effizienter Regelungsstrategien für adaptive Fahrzeugkomponenten oder für die Prognose des Crashverhaltens neuer Werkstoffe werden verlässliche Modelle für die jeweils betrachteten dynamischen Prozesse benötigt. Stehen ausreichend informationshaltige Messdaten des betrachteten dynamischen Vorgangs zur Verfügung, so lässt sich mittels Methoden der Systemidentifikation eine datenbasierte Modellbeschreibung hierfür ableiten.

Leistungsbeschreibung

  • Prognose von Spannungs-Dehnungskurven oder Wöhlerkennlinien von z.B. Magnesium-Druckgussbauteilen
  • Prognose des Crashverhaltens von Verbundwerkstoffen
  • Prognose von Gießfehlern
  • Identifikation von Hysteresemodellen für die Modellierung von Gummilager
  • Ableiten von Lastkollektiven mittels Simulationen
  • Methoden für automatisierten Modellabgleich mit realen Messdaten

 

Weiterführende Informationen

Effiziente Drive-Signal-Generierung durch inverse Modellierung [Fraunhofer LBF]

Datenanalyse, Systemidentifikation und Maschinelles Lernen [Fraunhofer ITWM]

Echtzeitsimulation, simulationsgestütztes Monitoring und prädiktive Wartung [Fraunhofer ITWM]