Zahlreiche Bereiche des Bauingenieurwesens bedürfen Untersuchungen zum Einfluss der Modellparameter auf die Systemantworten. Wichtige Analysen sind Zuverlässigkeitsanalyse, Sensitivitätsanalyse und nichtlineare Optimierung, die alle mehrere Aufrufe des betrachteten Ingenieurmodells und damit einen hohen Rechenaufwand erfordern. Eine häufig angewandte Technik zur Überwindung dieses Problems ist die Verwendung datenbasierter Ersatzmodelle, sogenannter „Surrogate models“. Dadurch muss nicht die gesamte Datenmenge mit dem ursprünglichen Ingenieurmodell berechnet werden, da ein Teil der Daten durch das Ersatzmodel approximiert und die Rechenzeit somit deutlich reduziert werden kann.
Ziel ist es, die resultierende Modellqualität zu bewerten und eine ausreichende und robuste Approximationsgenauigkeit zu gewährleisten. Ist die resultierende Approximationsgenauigkeit des verwendeten Ersatzmodells nicht ausreichend, muss diese verbessert werden. Techniken zur Verbesserung der Modellqualität können unter anderem Modellkombinationen oder adaptive Datenauswahlverfahren umfassen.
Abbildung 1: Approximation von f(x)=x sin(x) mit adaptiven Verfahren
Projektbezogene Publikationen (Auszug)
- M. Steiner, J.-M. Bourinet, & T. Lahmer, 2019. An adaptive sampling method for global sensitivity analysis based on least-squares support vector regression, Reliability Engineering and System Safety, Volume 183, Seiten 323 - 340.
- M. F. Badawy, M. A. Msekh, K. M. Hamdia, M. Steiner, & T. Rabczuk, 2017. Hybrid nonlinear surrogate models for fracture behavior of polymeric nanocomposites using phase field model, Journal of Probabilistic Engineering Mechanics (PREM), Volume 59, Seiten 64 - 75.
- Steiner, M., Khosravian, R., & Lahmer, T., 2015. Quality of estimated sensitivity indices based on metamodels, Proceedings of the 13th international Probabilistic Workshop (IPW 2015), Liverpool, UK.
Kontakt
M. Tauscher, M.Sc.
Bauhaus-Universität Weimar
Informatik im Bauwesen
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