Einführung Statistics on Structures (SoS)

Diese eintägige Schulung gibt einen Überblick über den theoretischen Hintergrund von Zufallsfeldern. Statistics on Structures (SoS) ist u.a. ein Werkzeug für die Visualisierung, Auswertung und Analyse räumlich streuender Bauteileigenschaften sowie der Eingangs-Ausgangs-Beziehungen eines simulierten Systems mit zufälligen Eigenschaften. Anhand von Beispielen werden die Möglichkeiten der Analyse mit SoS aufgezeigt und trainiert.

Ingenieurstrukturen oder Bauteile unterliegen stets zufälligen Streuungen: Herstellungstoleranzen verursachen zufällige Bauteileigenschaften, zufällige Belastungen verursachen unterschiedliche Verteilungen der Beanspruchung. Typischerweise sind solche Streuungen nicht durch einzelne Parameter darstellbar, sondern räumlich auf der Struktur verteilt. Die Analyse sowohl der räumlichen Struktur der Streuungen als auch der Zusammenhänge zu den zufälligen Eingangsgrößen gibt wichtigen Aufschluss über die Robustheit des Bauteils und ermöglicht es, im Rahmen des Entwicklungsprozesses die Produktqualität sicher zu stellen und Sicherheitsanforderungen zu entsprechen.

Inhalte

  • Zufallsvariablen, Zufallsvektoren, Korrelation und Kovarianz
  • Zufallsfelder: Definitionen, spezielle Eigenschaften, Diskretisierung, Reihenentwicklung, Simulation
  • SoS: Datenstruktur, GUI und Visualisierung
  • SoS Projekt: Blechumformung
  • Auswertung räumlich streuender Daten: deskriptive Statistik, „Hot Spots“, ausgefallene Elemente
  • Zufallsfeld – Streuformen, Analyse der Input / Output Korrelationen mit optiSLang / MOP

Details

Termine:
23.11.2017 in Wien

Info Anfahrt

Bitte melden Sie sich spätestens 14 Tage vor dem Veranstaltungstermin an.

Zeit:
09.00 - 17.00 Uhr

Gebühr: 
600 Euro zzgl. MwSt. pro Teilnehmer in Weimar oder Wien
2000 Euro zzgl. MwSt. pauschal als Firmenschulung vor Ort für bis zu 12 Teilnehmer

Die Teilnahme beinhaltet eine einmonatige optiSLang Testlizenz

Ermäßigung:
50% für Studenten
30% für Hochschulangehörige/Forschungseinrichtungen/Doktoranden