Software: SimX - Nadelantrieb - Robust-Optimierung: Unterschied zwischen den Versionen

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Die Ergebnisse der bisherigen Nennwert-Optimierung führen zu einer Versagenswahrscheinlichkeit unseres Antriebs von meist über 50%. Erst eine zuverlässigkeitsbasierte Optimierung unter Einbeziehung der wirksamen Streuungen ergibt wirklich optimale Entwurfsparameter, mit denen die Funktionssicherheit gewährleistet ist.
Die Ergebnisse der bisherigen Nennwert-Optimierung führen zu einer Versagenswahrscheinlichkeit unseres Antriebs von meist über 50%. Erst eine zuverlässigkeitsbasierte Optimierung unter Einbeziehung der wirksamen Streuungen ergibt wirklich optimale Entwurfsparameter, mit denen die Funktionssicherheit gewährleistet ist.
 
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* Teilnehmer der Lehrveranstaltung [http://www.ifte.de/lehre/optimierung/uebung.html "Optimierung"] schicken ihre Ergebnisse per Mail an '''a.kamusella[[Bild:Char-ed.gif]]ifte.de'''  
* Teilnehmer der Lehrveranstaltung [http://www.ifte.de/lehre/optimierung/uebung.html "Optimierung"] schicken ihre Ergebnisse per Mail an '''a.kamusella[[Bild:Char-ed.gif]]tu-dresden.de'''  
* Als Anhang dieser Mail sind die '''.isx'''- und '''.opy'''-Dateien möglichst in einem Archiv-File zu senden.
* Als Anhang dieser Mail sind die '''.isx'''- und '''.opy'''-Dateien möglichst in einem Archiv-File zu senden.
* Einsendeschluss ist innerhalb von 2 Wochen nach dem Übungstermin.
* Einsendeschluss ist innerhalb von 2 Wochen nach dem Übungstermin.


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Version vom 9. Juni 2016, 11:37 Uhr

6. Etappe im Übungskomplex "Nadelantrieb"
Ausschuss-Minimierung &
Mehrkriterielle Robust-Optimierung
Software SimX - Nadelantrieb - Robust-Optimierung - 3d-animation.gif
Je planmäßiger der Mensch vorgeht,
um so wirkungsvoller trifft ihn der Zufall.


Die Ergebnisse der bisherigen Nennwert-Optimierung führen zu einer Versagenswahrscheinlichkeit unseres Antriebs von meist über 50%. Erst eine zuverlässigkeitsbasierte Optimierung unter Einbeziehung der wirksamen Streuungen ergibt wirklich optimale Entwurfsparameter, mit denen die Funktionssicherheit gewährleistet ist.

0. Selbststudium

  → Smiley von http://www.greensmilies.com/ Grundlagen zu Optimierungsverfahren
  → Smiley von http://www.greensmilies.com/ Grundlagen zur probabilistischen Optimierung

A. Ausschuss-Minimierung
  1. Experiment-Konfiguration
  2. Experiment-Ergebnisse
B. Mehrkriterielle Robust-Optimierung
  1. Grundlagen
  2. Experiment-Konfiguration
  3. Experiment-Ergebnisse
Grundlagen zur numerischen Optimierung ("Nachlesung")

Einzusendende Ergebnisse:

  • Teilnehmer der Lehrveranstaltung "Optimierung" schicken ihre Ergebnisse per Mail an a.kamusellaChar-ed.giftu-dresden.de
  • Als Anhang dieser Mail sind die .isx- und .opy-Dateien möglichst in einem Archiv-File zu senden.
  • Einsendeschluss ist innerhalb von 2 Wochen nach dem Übungstermin.