07 Fakultät Konstruktions-, Produktions- und Fahrzeugtechnik

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Publication Type: search.filters.UBSTyp.PreprintStart date: 2020

Search Results

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    ItemOpen Access
    A non-intrusive nonlinear model reduction method for structural dynamical problems based on machine learning
    (2020) Kneifl, Jonas; Grunert, Dennis; Fehr, Jörg
    The paper uses a nonlinear non-intrusive model reduction approach, to derive efficient and accurate surrogate models for structural dynamical problems. Therefore, a combination of proper orthogonal decomposition along with regression algorithms from the field of machine learning is utilized to capture the dynamics in a reduced representation. This allows highly performant approximations of the original system. In this context, we provide a comparison of several regression algorithms based on crash simulations of a structural dynamic frame.
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    ItemOpen Access
    On the solution of forward and inverse problems in possibilistic uncertainty quantification for dynamical systems
    (2020) Hose, Dominik; Hanss, Michael
    In this contribution, we adress an apparent lack of methods for the robust analysis of dynamical systems when neither a precise statistical nor an entirely epistemic description of the present uncertainties is possible. Relying on recent results of possibilistic calculus, we revisit standard prediction and filtering problems and show how these may be solved in a numerically exact way.
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    ItemOpen Access
    Analysis of the SPH interpolation moments matrix with regard to the influences of the discretization error in adaptive simulations
    (2021) Heinzelmann, Pascal; Spreng, Fabian; Sollich, Daniel; Eberhard, Peter; Williams, John R.
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    ItemOpen Access
    Effiziente Modellierung flexibler Robotersysteme zur Echtzeitsimulation am Beispiel eines Leichtbauroboters
    (2025) Hoschek, Sebastian; Rodegast, Philipp; Gesell, Jakob; Scheid, Jonas; Fehr, Jörg
    Die Echtzeitsimulation mechanischer Systeme und deren digitale Zwillinge gewinnen in der Industrie zunehmend an Bedeutung. Sie ermöglichen unter anderem die Optimierung von Steuerungsalgorithmen, die Vorhersage des Systemverhaltens und die Implementierung von Regelstrategien in der Automatisierungstechnik. Ein Industriepartner entwickelt derzeit einen mobilen Leichtbauroboter für den Einsatz im Logistikbereich, bei dem die hohe Flexibilität der Struktur zu elastischen Durchbiegungen führt. Um die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit des Roboters zu verbessern, ist eine präzise Modellierung dieser elastischen Effekte erforderlich. In dieser Arbeit werden zwei verschiedene Modellierungsansätze für die Echtzeitsimulation untersucht. Der erste basiert auf einer physikalischen White-Box-Modellierung als flexibles Mehrkörpersystem, wobei ein klassisches Finite-Elemente-Modell (FEM) durch Modellordnungsreduktion vereinfacht wird, um eine effiziente Berechnung zu ermöglichen. Der zweite Ansatz verwendet ein Finite-Segmente-Modell, das eine Parameteridentifikation erfordert, um eine realitätsgetreue Abbildung des Systemverhaltens zu gewährleisten. Beide Methoden werden auf den Leichtbauroboter angewendet und hinsichtlich ihrer Vor- und Nachteile verglichen. Wesentliche Kriterien sind dabei der Modellierungsaufwand, die Berechnungsgeschwindigkeit und die Genauigkeit der Simulationsergebnisse. Die Ergebnisse liefern eine Entscheidungsgrundlage zur Auswahl geeigneter Modellierungsmethoden in Echtzeitanwendungen.