Datenanalysemethoden zur Auswertung von Simulationsergebnissen im Crash und deren Abgleich mit dem Experiment

In der Produktentwicklung werden numerische Simulationen beispielsweise eingesetzt um den Einfluss von unterschiedlichen Materialeigenschaften, Bauteilformen oder Verbindungskomponenten zu untersuchen. Vor diesem Hintergrund werden neue Analysemethoden für die Auswertung von Scharen von Crash-Simulationen vorgestellt, die zudem einen Abgleich mit zeitabhängigen Daten aus realen Crashversuchen erlauben. Einerseits wird ein Verfahren zur nichtlinearen Dimensionsreduktion aus dem Maschinellen Lernen genutzt. Dieses Verfahren berechnet für eine Simulationsschar eine niederdimensionale Parametrisierung welche den vergleichenden Überblick über viele Simulationen erleichtert. Andererseits ermöglicht ein grundständig neu entwickeltes Verfahren die Repräsentation eines jeden Zeitschritts einer numerischen Simulation als Kombination elementarer unabhängiger Komponenten, welche mittels einer geeigneten spektralen Zerlegung berechnet werden. Diese Darstellung kann als eine Art Fourier-Transformation für Geometrien verstanden werden und erlaubt eine sehr kompakte und effiziente Darstellung. Die Analyse der Simulationsdaten wird dann im niederdimensionalen Raum der relevanten spektralen Koeffizienten durchgeführt. Anwendungen für die Analyse von Scharen von Crashsimulationen werden vorgestellt, insbesondere auch für den Abgleich zwischen Simulation und Experiment.