Grundlagen: Zielstellung - Versionsgeschichte

WikiSysop am 7. August 2013 um 10:12 Uhr

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	* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.		* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
	* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.		* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
	* Als ~~Höhepunkt kann numerische~~ [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.		* Als "Highlight" können Tools der numerischen [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.

Alfred Kamusella am 2. Oktober 2008 um 08:02 Uhr

2008-10-02T08:02:46Z

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	In den Grundlagen-Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:		In den Grundlagen-Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:

	* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte [[Grundlagen:_Entwurfsprozess\|'''Entwurfsprozess''']]. Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.		* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte [[Grundlagen:_Entwurfsprozess\|'''Entwurfsprozess''']]. Dieser wird hier aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
	* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.		* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
	* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.		* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
	* Als Höhepunkt kann numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.		* Als Höhepunkt kann numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.

WikiSysop am 22. September 2008 um 11:20 Uhr

2008-09-22T11:20:07Z

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	In den Grundlagen-Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:		In den Grundlagen-Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:

	* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte ~~Entwurfsprozess (~~[[Grundlagen:~~_Design~~\|'''~~Design~~''']]). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.		* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte [[Grundlagen:_Entwurfsprozess\|'''Entwurfsprozess''']]. Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
	* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.		* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
	* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.		* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
	* Als Höhepunkt kann numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.		* Als Höhepunkt kann numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.

Alfred Kamusella am 19. September 2008 um 13:30 Uhr

2008-09-19T13:30:35Z

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	* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess ([[Grundlagen:_Design\|'''Design''']]). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.		* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess ([[Grundlagen:_Design\|'''Design''']]). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
	* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.		* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
	* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser ~~Unschärfe~~ auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.		* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
	* ~~Numerische~~ [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] ~~kann~~ bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren ~~bei Entwurfsproblemen~~ unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung.		* Als Höhepunkt kann numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.

Alfred Kamusella am 19. September 2008 um 13:19 Uhr

2008-09-19T13:19:18Z

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	* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess ([[Grundlagen:_Design\|'''Design''']]). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.		* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess ([[Grundlagen:_Design\|'''Design''']]). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
	* Im Mittelpunkt des erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente ~~bilden~~ die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.		* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
	* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Unschärfe auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.		* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Unschärfe auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
	* Numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] kann bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen ~~für Entwurfsprobleme~~ existieren unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung.		* Numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] kann bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren bei Entwurfsproblemen unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung.



	~~'''... hier geht es bald weiter!'''~~

Alfred Kamusella am 19. September 2008 um 13:16 Uhr

2008-09-19T13:16:06Z

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	Beim heutigen Stand der Informationsverarbeitung bedarf es noch eines beträchtlichen Aufwandes, um für technisch-wissenschaftliche Problemstellungen optimale Lösungen mittels des Computers zu finden.		Beim heutigen Stand der Informationsverarbeitung bedarf es noch eines beträchtlichen Aufwandes, um für technisch-wissenschaftliche Problemstellungen optimale Lösungen mittels des Computers zu finden.

	Nur eine geeignete systematische Herangehensweise bei der Aufbereitung der ~~Problemstellungen~~ für den rechnergestützten Lösungsprozess führt mit befriedigender Wahrscheinlichkeit zu den angestrebten optimalen Ergebnissen.		Nur eine geeignete systematische Herangehensweise bei der Aufbereitung der Probleme für den rechnergestützten Lösungsprozess führt mit befriedigender Wahrscheinlichkeit zu den angestrebten optimalen Ergebnissen.

	In den ~~folgenden~~ Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:		In den Grundlagen-Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:

			* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess ([[Grundlagen:_Design\|'''Design''']]). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
			* Im Mittelpunkt des erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bilden die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
			* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Unschärfe auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
			* Numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] kann bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen für Entwurfsprobleme existieren unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung.

	* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess (Design). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
	* Im Mittelpunkt des erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. Simulationen innerhalb systematisch geplanter Experimente bilden die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
	* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der Probabilistik. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Unschärfe auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
	* Numerische Optimierung kann bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen für Entwurfsprobleme existieren unterschiedlichste Zielstellungen.


	'''... hier geht es bald weiter!'''		'''... hier geht es bald weiter!'''

Alfred Kamusella am 19. September 2008 um 12:59 Uhr

2008-09-19T12:59:07Z

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	* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess (Design). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.		* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess (Design). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
	* Im Mittelpunkt des erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. Simulationen innerhalb systematisch geplanter Experimente bilden die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.		* Im Mittelpunkt des erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. Simulationen innerhalb systematisch geplanter Experimente bilden die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
	* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der Probabilistik. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), in der Realität streuen ~~aber~~ praktisch alle Kenngrößen mit ~~einer~~ individuellen ~~Verteilungsfunktion~~.		* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der Probabilistik. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Unschärfe auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
	*		* Numerische Optimierung kann bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen für Entwurfsprobleme existieren unterschiedlichste Zielstellungen.



	'''... hier geht es bald weiter!'''		'''... hier geht es bald weiter!'''

Alfred Kamusella am 19. September 2008 um 10:59 Uhr

2008-09-19T10:59:50Z

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	* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess (Design). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.		* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess (Design). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
	* Im Mittelpunkt des erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. Simulationen innerhalb systematisch geplanter Experimente bilden die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.		* Im Mittelpunkt des erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. Simulationen innerhalb systematisch geplanter Experimente bilden die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
	* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der Probabilistik. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen, in der Realität streuen aber praktisch alle Kenngrößen mit einer individuellen Verteilungsfunktion.		* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der Probabilistik. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), in der Realität streuen aber praktisch alle Kenngrößen mit einer individuellen Verteilungsfunktion.
	*		*

Alfred Kamusella am 19. September 2008 um 10:53 Uhr

2008-09-19T10:53:50Z

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	In den folgenden Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:		In den folgenden Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:

	* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess. Dieser wird ~~der~~ aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch ~~gestaltende~~ Prozesse.		* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess (Design). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
	* Im Mittelpunkt des erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. Simulationen innerhalb systematisch geplanter Experimente bilden die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.		* Im Mittelpunkt des erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. Simulationen innerhalb systematisch geplanter Experimente bilden die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
			* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der Probabilistik. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen, in der Realität streuen aber praktisch alle Kenngrößen mit einer individuellen Verteilungsfunktion.
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Alfred Kamusella am 19. September 2008 um 09:52 Uhr

2008-09-19T09:52:18Z

← Nächstältere Version		Version vom 19. September 2008, 09:52 Uhr
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	Beim heutigen Stand der Informationsverarbeitung bedarf es noch eines beträchtlichen Aufwandes, um für technisch-wissenschaftliche Problemstellungen optimale Lösungen mittels des Computers zu finden.		Beim heutigen Stand der Informationsverarbeitung bedarf es noch eines beträchtlichen Aufwandes, um für technisch-wissenschaftliche Problemstellungen optimale Lösungen mittels des Computers zu finden.

	Nur eine geeignete systematische Herangehensweise bei der Aufbereitung der Problemstellungen für den rechnergestützten Lösungsprozess führt mit befriedigender zu den angestrebten optimalen Ergebnissen.		Nur eine geeignete systematische Herangehensweise bei der Aufbereitung der Problemstellungen für den rechnergestützten Lösungsprozess führt mit befriedigender Wahrscheinlichkeit zu den angestrebten optimalen Ergebnissen.

	In den folgenden Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können.		In den folgenden Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:

			* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess. Dieser wird der aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltende Prozesse.
			* Im Mittelpunkt des erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. Simulationen innerhalb systematisch geplanter Experimente bilden die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
			*



			'''... hier geht es bald weiter!'''

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	* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.		* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
	* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.		* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
	* Als ~~Höhepunkt kann numerische~~ [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.		* Als "Highlight" können Tools der numerischen [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.

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	In den Grundlagen-Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:		In den Grundlagen-Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:

	* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte [[Grundlagen:_Entwurfsprozess\|'''Entwurfsprozess''']]. Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.		* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte [[Grundlagen:_Entwurfsprozess\|'''Entwurfsprozess''']]. Dieser wird hier aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
	* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.		* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
	* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.		* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
	* Als Höhepunkt kann numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.		* Als Höhepunkt kann numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.

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	In den Grundlagen-Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:		In den Grundlagen-Abschnitten wird gezeigt, wie ausgehend von einer Aufgabenstellung der Problemlösungsprozess aufbereitet werden sollte, um die numerische Optimierung für die automatisierte Lösungssuche nutzen zu können:

	* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte ~~Entwurfsprozess (~~[[Grundlagen:~~_Design~~\|'''~~Design~~''']]). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.		* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte [[Grundlagen:_Entwurfsprozess\|'''Entwurfsprozess''']]. Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
	* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.		* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
	* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.		* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
	* Als Höhepunkt kann numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.		* Als Höhepunkt kann numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.

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	* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess ([[Grundlagen:_Design\|'''Design''']]). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.		* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess ([[Grundlagen:_Design\|'''Design''']]). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
	* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.		* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
	* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser ~~Unschärfe~~ auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.		* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Streuungen auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
	* ~~Numerische~~ [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] ~~kann~~ bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren ~~bei Entwurfsproblemen~~ unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung.		* Als Höhepunkt kann numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren für Entwurfsprobleme unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung. Ein Schwerpunkt ist dabei auch die gleichzeitige Berücksichtigung mehrerer Gütekriterien, welche in der Praxis immer zu Kompromisslösungen führt.

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	* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess ([[Grundlagen:_Design\|'''Design''']]). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.		* Ausgangspunkt ist der verallgemeinerte Entwurfsprozess ([[Grundlagen:_Design\|'''Design''']]). Dieser wird aus der Sicht des Konstrukteurs dargestellt, gilt aber letztendlich für alle schöpferisch gestaltenden Prozesse.
	* Im Mittelpunkt des erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente ~~bilden~~ die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.		* Im Mittelpunkt des dabei erforderlichen Erkenntnisprozesses stehen Modelle. [[Grundlagen:_Simulation\|'''Simulation''']] innerhalb systematisch geplanter Experimente bildet die Grundlage, um schrittweise zur modellbasierten, automatisierten Lösungssuche zu gelangen.
	* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Unschärfe auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.		* Ein aktueller Brennpunkt bei der numerischen Simulation ist die Berücksichtigung der [[Grundlagen:_Probabilistik\|'''Probabilistik''']]. Klassische numerische Modelle rechnen nur mit exakten Zahlen (Nennwerte), aber in der Realität streuen praktisch alle Kenngrößen mit individuellen Verteilungsfunktionen. Moderne numerische Verfahren der statistischen Versuchsplanung ermöglichen die Berücksichtigung dieser Unschärfe auch bei der Benutzung "klassischer" Modelle.
	* Numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] kann bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen ~~für Entwurfsprobleme~~ existieren unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung.		* Numerische [[Grundlagen:_Optimierung\|'''Optimierung''']] kann bei geeigneter Konfiguration das zielgerichtete Experimentieren mit Modellen automatisieren. In Hinblick auf das Finden optimaler Lösungen existieren bei Entwurfsproblemen unterschiedlichste Zielstellungen. Diese reichen von der idealisierten Nennwert-Optimierung (ohne Streuungen!), über die Ausschuss-Minimierung bis zur Robust-Optimierung.



	~~'''... hier geht es bald weiter!'''~~