Robustheitsbewertungen

optiSLang quantifiziert die Robustheit von Designs durch die Generierung eines Sets möglicher Design-Realisierungen auf der Grundlage streuender Eingangsvariablen. Dabei sichern optimierte Latin Hypercube Samplings und die Quantifizierung der Vorhersagefähigkeit der Ergebnisvariation durch den Coefficient of Prognosis (CoP) die Zuverlässigkeit der Variations- und Korrelationsmaße mit einem Minimum an Designberechnungen.

Best Practice

  • Definition der Unsicherheiten als wichtigster Input einer Robustheitsbewertung
  • Vordefinierte Verteilungsfunktionen und eine Eingangskorrelationsmatrix unterstützen die Definition der streuenden Eingangsvariablen
  • Automatische Generierung optimierter Latin Hypercube Samples für den Scan des Robustheitsraumes mit minimalem Eingangskorrelationsfehler
  • Identifizierung der wichtigsten Eingangsstreuungen mittels Metamodel of Optimal Prognosis (MOP)/CoP Workflow
  • Quantifizierung der Robustheit durch das Histogramm der Ergebnisgrößen inklusive Anpassung von Verteilungsfunktionen und Schätzung von Überschreitungswahrscheinlichkeiten

Methoden

  • Stochastische Eingangsvariablen mit Verteilungstypen und Eingangskorrelationen
  • Optimiertes Latin Hypercube Sampling
  • Anpassung von Verteilungsfunktionen im Histogramm der Ergebnisgrößen
  • Schätzung von Sigma Abständen
  • Schätzung von Überschreitungswahrscheinlichkeiten

Ergebnisauswertung & Visualisierung

  • Histogramme zur Darstellung der Ergebnisstreuung
  • Korrelationsmatrizen,  MOP-basierte CoPs für statistische Auswertungen
  • Verteilungsanpassung, Sigma Werte, Überschreitungswahrscheinlichkeiten
  • Traffic Light Plot zur Überprüfung der Überschreitung von Grenzwerten kritischer Antwortgrößen

Distributoren

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