FOR 2271 TP2
TP 2: Fuzzy-arithmetische Modellierung von Prozessen mit unsicheren Parametern
Ziel des Teilprojektes ist die numerische Modellierung bzw. Simulation von Fertigungs- und Montageprozessen unter Berücksichtigung abweichungsbehafteter Eingangsparameter, die zu Abweichungen in Ausgangsparametern führen, wobei hier vor dem Hintergrund des angestrebten Toleranzmanagements insbesondere geometrische Abweichungen im Vordergrund stehen sollen. Die abweichungsbehafteten Größen sollen dabei als unscharfe bzw. Fuzzy-Zahlen modelliert werden und die Simulationen mit Hilfe der Fuzzy-Arithmetik durchgeführt werden. Dazu sollen im Rahmen des Teilprojekts zum einen Methoden der Fuzzy-Arithmetik entwickelt und zur Verfügung gestellt werden, die eine durchgängige, unscharfe Modellierung einer vollständigen Fertigungskette erlauben. Dabei soll die Einbindung nahezu beliebiger, auch kommerzieller Simulationsumgebungen ermöglicht werden, um den spezifischen Aspekten der verschiedenen Fertigungs- und Montage-Simulationstools gerecht zu werden, die im Rahmen der Forschergruppe eingesetzt werden.
Zum anderen sollen effiziente Verfahren für eine problem- und prozessspezifische Modellreduktion in Form sogenannter Meta-Modelle entwickelt werden, da die angestrebte Umsetzung der Fuzzy-Arithmetik eine hohe Zahl an Auswertungen der jeweiligen Simulationsmodelle erfordert und nur durch eine Modellreduktion akzeptable Rechenzeiten für praxisrelevante Probleme erreicht werden können. Die wissenschaftliche Herausforderung liegt hierbei in der prozessspezifischen Wahl einer geeigneten Meta-Modellierung in Abhängigkeit der zu untersuchenden unscharfen Eingangs- und Ausgangsparameter unter Berücksichtigung der erzielbaren Approximationsgüte. Ergebnis des Teilprojektes ist eine Methodik zur Modellierung von Fertigungsprozessen, die eine effiziente Ermittlung des Einflusses unscharfer Eingangsgrößen, wie zum Beispiel Material- und Prozessparameter, auf unscharfe Ausgangsgrößen, wie zum Beispiel geometrische Abmessungen des Produkts, erlaubt und somit Möglichkeiten zur Optimierung sowohl des Produkts als auch der Prozesse hinsichtlich der Toleranzvergabe eröffnet.
Sampling strategy for fuzzy numbers in the context of surrogate models
In: SN Applied Sciences 3 (2021), Art.Nr.: 831
ISSN: 2523-3963
DOI: 10.1007/s42452-021-04801-3 , :
Fuzzy-Stochastic FEM-based homogenization framework for materials with polymorphic uncertainties in the microstructure
In: International Journal for Numerical Methods in Engineering (2018)
ISSN: 0029-5981
DOI: 10.1002/nme.5947 , , , :
Implementation of Parameterized Work Piece Deviations and Measurement Uncertainties into Performant Meta-models for an Improved Tolerance Specification
International Conference on Engineering Design (ICED19) (Delft, 5. August 2019 - 8. August 2019)
In: Proceedings of the Design Society: International Conference on Engineering Design 2019
DOI: 10.1017/dsi.2019.357 , , , :
SURROGATE MODELING CONSIDERING MEASURING DATA AND THEIR MEASUREMENT UNCERTAINTY
UNCECOMP 2019 - 3rd ECCOMAS Thematic Conference on Uncertainty Quantification in Computational Sciences and Engineering (Crete, 24. Juni 2019 - 26. Juni 2019)
In: M. Papadrakakis, V. Papadopoulos, G. Stefanou (Hrsg.): Uncecomp 2019 Proceedings 2019
DOI: 10.7712/120219.6347.18786
URL: https://2019.uncecomp.org/proceedings/ , , , :
A concept for process-oriented interdisciplinary tolerance management considering production-specific deviations
22nd International Conference on Engineering Design (ICED) (Delft, 5. August 2019 - 8. August 2019)
In: Proceedings of the 22nd International Conference on Engineering Design (ICED19), Cambridge, United Kingdom: 2019
DOI: 10.1017/dsi.2019.351
URL: https://www.cambridge.org/core/services/aop-cambridge-core/content/view/2DD6B2058F383E18C465C8731DBE9666/S2220434219003512a.pdf/concept_for_processoriented_interdisciplinary_tolerance_management_considering_productionspecific_deviations.pdf , , , , , , , , :
On the Selection of Sensitivity Analysis Methods in the Context of Tolerance Management
In: Journal of Verification, Validation and Uncertainty Quantification 4 (2019), S. 011001:1-011001:10
ISSN: 2377-2158
DOI: 10.1115/1.4043912
URL: https://www.archiv.mfk.tf.fau.de?file=pubmfk_5d42c82b60dc1 , , , , :
Methoden zur Reduzierung und Berücksichtigung der Unsicherheiten von dimensionellen Messgrößen in der Toleranzanalyse
Industriekolloquium der Forschergruppe FOR 2271 (Erlangen, 5. Februar 2019 - 5. Februar 2019)
In: Wartzack (Hrsg.): Industriekolloquium der Forschergruppe FOR 2271, Stamsried: 2019
URL: https://www.archiv.mfk.tf.fau.de?file=pubmfk_5c6a7ab3612b6 , , , , , , :
Berücksichtigung von produktionsspezifischen Abweichungen im interdisziplinären Toleranzmanagement
Industriekolloquium der Forschergruppe FOR 2271 (Erlangen, 5. Februar 2019 - 5. Februar 2019)
In: Wartzack (Hrsg.): Industriekolloquium der Forschergruppe FOR 2271, Stamsried: 2019
URL: https://www.archiv.mfk.tf.fau.de?file=pubmfk_5c6a7ad28207e , , , , , , , , :
Fuzinsumo ‐ Fuzzy investigation with surrogate models
88th GAMM Annual Meeting (Ilmenau/Weimar, 6. März 2017 - 10. März 2017)
In: PAMM, Volume 17, Weinheim: 2018
DOI: 10.1002/pamm.201710331 , :
Fuzzy Sensitivity Analysis in the Context of Dimensional Management
In: ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part B: Mechanical Engineering Volume 5 (2018), S. 011008-1 - 011008-7
ISSN: 2332-9025
DOI: 10.1115/1.4040919
URL: https://www.archiv.mfk.tf.fau.de?file=pubmfk_5c1c9e401132d , , , , :
Hybrid Tolerance Representation of Systems in Motion
27th CIRP Design Conference (Cranefield, 10. Mai 2017 - 12. Mai 2017)
DOI: 10.1016/j.procir.2017.02.048 , , :