LS-OPT - Optimieren & Robustheit

Einführung und Optimierung (1.-2. Tag)

LS-OPT ist ein eigenständiges und umfangreiches Optimierungsprogramm von LSTC. Es eignet sich hervorragend zur Lösung von stark nichtlinearen Optimierungsproblemen und ist somit bestens für die Anwendung in Verbindung mit LS-DYNA geeignet. Grundsätzlich lässt sich LS-OPT aber mit beliebigen anderen Solvern kombinieren. So können auch multidisziplinäre Probleme gelöst werden.

In LS-OPT sind sowohl sehr effektive Response-Surface-Methoden, als auch Genetische Algorithmen implementiert. Außerdem stehen stochastische Verfahren zur Beurteilung der Robustheit von FE-Modellen und zur Darstellung von Abhängigkeiten zwischen Optimierungsvariablen und Zielgrößen zur Verfügung. Die Definition der Optimierungsprobleme durch den Anwender wird durch eine komfortable grafische Benutzeroberfläche unterstützt.

Das Seminar gibt eine Einführung in das Programm LS-OPT. Es werden allgemeine theoretische Aspekte zur Response Surface Methode diskutiert sowie im speziellen die Möglichkeiten der Anwendung dieser Methode in LS-OPT erläutert. Insbesondere wird dabei auf die Anwendung von LS-OPT in Verbindung mit nichtlinearen FE-Solvern eingegangen. Die Seminarteilnehmer können innerhalb des Kurses ihre erlangten Kenntnisse anhand von Übungsbeispielen anwenden und vertiefen.

Inhalte

• Überblick über Optimierungsmethoden für stark nichtlineare Probleme
• Formulierung eines Optimalitätsproblems (Zielfunktion, Nebenbedingungen, Design, Variablen...)
• DOE (Design of Experiments)
• Theorie der Response Surface Methode (RSM)
• Grafische Benutzeroberfläche von LS-OPT
• Interpretation der Approximationsfehler
• Multidisziplinäre Optimierung (MDO)
• Sensitivitätsanalyse (ANOVA, Sobol)
• Parameteridentifikation (alle Inhalte der Schulung Parameteridentifikaiton mit LS-OPT werden abgedeckt)
  
• Visualisierung von Optimierungsergebnissen in LS-OPT
• Anwendungsbeispiele

Robust Design (3. Tag)

Stochastische Verfahren zur Beurteilung der Robustheit von FE-Modellen und zur Berechnung von Abhängigkeiten zwischen Optimierungsvariablen und Zielgrößen stehen zur Verfügung. Damit werden z. B. folgende Fragestellungen beantwortet:

• Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Versagensgrenze überschritten wird?
• Ist meine Lösung robust oder führt eine kleine Änderung meiner Eingabevariablen zu einem völlig anderen Ergebnis?
• Ist die Abhängigkeit zwischen Eingabevariable und Antwort (Lösung) chaotisch oder vorhersehbar?
• Wie groß ist die Korrelation zwischen Variablen und Antworten oder zwischen Antworten und Antworten?

Ziel dieses Kurses ist es, dem Teilnehmer einen umfassenden Überblick über die praktische Anwendung von stochastischen Methoden und von Robustheitsanalysen mit LS-OPT zu geben. Des
Weiteren werden Grundkenntnisse der Statistik und Probabilistik vermittelt und es werden die in LS-OPT verwendeten Methoden diskutiert.

Für den Besuch des Moduls „Robust Design” wird die vorherige Teilnahme am Modul „Einführung und Optimierung” empfohlen.