Warum Unsicherheitsquantifizierung wichtig ist

Das Verständnis der Auswirkungen von Schwankungen bei Auslegungsparametern und Materialeigenschaften ist für Engineering-Simulationen von entscheidender Bedeutung. Die Unsicherheitsquantifizierung (UQ) ermöglicht Ingenieuren, Robustheit, Zuverlässigkeit und Risiken ihrer Modelle zu bewerten. Durch die Integration von Abaqus mit Isight kann eine simulationsgestützte Designexploration mithilfe statistischer Methoden wie Design of Experiments (DoE), Response-Surface-Modellierung und Monte-Carlo-Simulationen durchgeführt werden.

Schwerpunkte der Online-Schulung

Diese Online-Schulung vermittelt die Grundlagen der Unsicherheitsquantifizierung und zeigt, wie diese mit Abaqus und Isight umgesetzt werden kann. Die Teilnehmer erhalten Einblicke in Workflows für parametrische Studien, probabilistische Modellierung und Datenanalyse mithilfe automatisierter Simulationsprozesse.

Behandelte Themen

• Einführung in die Grundlagen der Unsicherheitsquantifizierung (UQ)

• Überblick über Isight und seine Rolle bei der Prozessautomatisierung

• Durchführung von Design of Experiments (DoE) und Sensitivitätsstudien

• Erstellung und Validierung von Metamodellen, beispielsweise Response Surfaces und Kriging

• Einrichtung von Monte-Carlo-Simulationen zur Bewertung von Variabilität und Risiken

• Kopplung von Isight mit Abaqus für parametrische Simulationsschleifen

• Visualisierung der Ergebnisse: Streudiagramme, Korrelationsmatrizen und Antworthistogramme

Was werden Sie lernen?

• Praxisnahes Verständnis der UQ-Werkzeuge in Isight und Abaqus

• Automatisierung großer Simulationsreihen zur Bewertung von Konstruktionen

• Erfahrung mit Metamodellierung und Monte-Carlo-Verfahren

• Mehr Sicherheit bei datenbasierten Konstruktionsentscheidungen

Für wen ist diese Schulung geeignet?

• Simulationsingenieure, die Abaqus einsetzen und statistische Methoden integrieren möchten

• Analysten, die sich mit der Bewertung von Robustheit und Zuverlässigkeit von Konstruktionen beschäftigen

• Ingenieure, die fortschrittliche Optimierungs- und DoE-Workflows kennenlernen möchten

• Forscher, die stochastische Methoden bei der Material- und Strukturmodellierung einsetzen