Methoden des maschinellen Lernens und der CAE-basierter Robust-Design-Optimierung in der virtuellen Produktentwicklung
oder
"Auf der Suche nach dem Optimum im Unsicheren in Natur und Technik"
Ingenieurtätigkeit ist im eigentlichen Sinne ein Optimierungsprozess mit dem Ziel einer Verbesserung der technischen Systeme hinsichtlich der Effizienz und der Kosten bei gleichzeitiger Gewährleistung der Sicherheit und Zuverlässigkeit der Systeme, um die inhärenten Grenzen der Naturbeherrschbarkeit innerhalb gesellschaftlicher Akzeptanz einhalten zu können. Seit dem Einsatz der digitalen Rechentechnik zu Beginn der 60er Jahre wird dieser Prozess zunehmend in die virtuelle Welt verlagert, um Entwicklungszeiten und Kosten zu reduzieren. Mit Hilfe mathematischer Optimierungs-Algorithmen, Machine-Learning-Algorithmen, schneller Rechenleistung und realitätsnahen Simulationen wird die Entwicklung von Designs und Produkten innerhalb des Computer Aided Engineering (CAE) durchgeführt, um Entwicklungszeiten und Kosten zu reduzieren. Die Entwicklung robuster Designs ist eine zukünftige Herausforderung in der virtuellen Produktentwicklung. Ziel der Forschung der stochastischen Optimierung ist es z.B., die Ausfallwahrscheinlichkeiten der Strukturen bzw. die Anzahl notwendiger Prototypen zu minimieren.
Das IMH bietet mathematische Methoden- und Software-Kompetenz auf dem Gebiet das maschinellen Lernens und der CAE-basierter Robust-Design-Optimierung in der virtuellen Produktentwicklung an, mit der es möglich wird, sichere, zuverlässige und optimale Designs und Produkte zu entwickeln unter der Berücksichtigung der umvermeidbaren streuenden Einwirkungen und Systemeigenschaften. Insbesondere ist es möglich, dass innerhalb der Optimierung in den CAE-Prozessen die unvermeidbaren Unsicherheiten und Streuungen der Einwirkungen, der Systemeigenschaften und der Herstellungsprozesse berücksichtigt werden können. Über die State-of-the-Art-Methoden hinaus entwickeln das IMH auf Wunsch numerische Algorithmen im Bereich der Lösung partieller Differentialgleichungen, der Optimalsteuerung, der stochastischen Analyse und multidisziplinären Optimierung.
