Zufallsfelder auf Basis von Messungen

Oft steht man oft vor der Frage, wie man eine Feldgröße (z.B. Geometrievariation, Spannungs-, Dehnungsvariation, Last-Dehnungskurve) beschreiben kann. Die traditionelle Möglichkeit wäre, z.B. Signaldaten durch Parameter zu beschreiben.

Stehen genug Messungen oder Simulationsergebnisse aus einem DOE zur Verfügung, kann man eine Parametrisierung über empirische Zufallsfelder durchführen. Dabei werden automatisch die dominanten Variationsmuster aus den Daten identifiziert. Die Variationsmuster werden nach ihrer Wichtigkeit sortiert. Jedem Variationsmuster wird dann ein Parameter zugeordnet.

Diese Auto-Parametrisierung ist optimal, d.h. es wird sichergestellt, dass man mit der kleinstmöglichen Anzahl von Parametern ein Höchstmaß an Variation abbilden kann. Die Parametrisierung kann genutzt werden, um

  • auf Basis von Messungen eine statistische Beschreibung (Korrelation in Raum / Zeit, Verteilungstyp usw.) zu finden und für nachfolgende Anwendungen zu speichern oder
  • neue zufällige Designs zu generieren (z.B. Signale, Geometrien usw.).

Für die Generierung steht eine Integration in optiSLang zur Verfügung.

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