EAN: 9783961474752

SPHÄRISCHE DETEKTORFLÄCHEN ALS UNTERSTÜTZUNG DE...

Die Bedeutung von Daten nimmt in allen Lebensbereichen eine immer größere Rolle ein. Diese
Entwicklung kann ebenso in der Produktentwicklung und Produktentstehung beobachtet werden. Die
Verknüpfung der virtuellen Produktentwicklung mit der durchgängigen und ganzheitlichen
Datennutzung wird als «Digital Engineering» bezeichnet. Die Umsetzung des Digital Engineering
geht mit einem starken Wandel und einer Veränderung der bisherigen Rollen der beteiligten
Personen und der verwendeten Werkzeuge einher. Dabei gilt es  möglichst alle zur Verfügung
stehenden Daten zu nutzen und diese Daten mittels Algorithmen des Maschinellen Lernens zu
verarbeiten. In der Produktentstehung existieren zahlreiche Geometriedaten (z.B. CAD Modelle
oder Messdaten) oder mit einer Geometrie verknüpfte Daten (z.B. numerische Simulationen und
deren Ergebnisse). Im Rahmen der vorliegenden Dissertation wurde die Methode der sphärischen
Detektorflächen entwickelt  welche es ermöglicht  beliebige Geometrien in eine einheitliche
numerische Matrix zu überführen. Die entwickelte Methode kann ebenfalls genutzt werden  um
Informationen  die mit der Geometrie verknüpft sind  in weitere dieser einheitlichen Matrizen
umzuwandeln und so Algorithmen des Maschinellen Lernens zur Verfügung zu stellen. Das
entwickelte Vorgehen wird anhand von drei unterschiedlichen Anwendungsbeispielen umgesetzt und
es werden alle notwendigen Teilschritte detailliert beschrieben. Dies umfasst auch die
Ableitung der sogenannten «DNA einer FE-Simulation».

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