Robuste Optimierung Mit Quantilmaßen Auf Globalen Metamodellen

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Detalles Bibliográficos
Clasificación:Libro Electrónico
Autor principal: Rhein, Beate
Formato: Electrónico eBook
Idioma:Alemán
Publicado: Berlin : Logos Verlag Berlin, 2014.
Temas:
Robust optimization.
Optimisation robuste.
Robust optimization
Acceso en línea:Texto completo

MARC

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505 0 |a Intro; 1 Einleitung; 2 Einführendes Beispiel; 2.1 Deterministische Optimierung; 2.2 Neuer Ansatz zur robusten Optimierung mit Quantilen; 2.3 Robuste Optimierung mit den Standardmaßen; 2.4 Fazit; 3 Grundlagen; 3.1 Grundlagen aus Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik; 3.2 Versuchspläne; 3.3 Nichtparametrische Quantilschätzer; 3.4 Weitere Methoden zur Schätzung von Quantilen; 3.5 Metamodelle; 3.6 Schnelle Multipolverfahren für RBF-Metamodelle; 3.7 Multikriterielle Optimierung; 3.8 Clusteranalyse; 4 Robuste Optimierung; 4.1 Begriff der Robustheit; 4.2 Ablauf einer robusten Optimierung 
505 8 |a 4.3 Klassifizierung von Unsicherheiten4.4 Formulierung der robusten Optimierungsaufgabe; 4.5 Einkriterielle Robustheitsmaße; 4.6 Multikriterielle Robustheitsmaße; 4.7 Diskussion der Robustheitsmaße; 4.8 Lösung der robusten Optimierungsaufgabe; 4.9 Formulierungen für Nebenbedingungen; 4.10 Abgrenzung zu anderen Forschungsgebieten; 5 Berechnung von übertragenen Quantilen; 5.1 Vorüberlegungen; 5.2 Stichprobengröße; 5.3 Versuchsplan und Quantilschätzer; 5.4 Algorithmus für die Schätzung des Quantilmaßes; 6 Robuste Optimierung mit Metamodellen; 6.1 Ablauf der entwickelten Methodik 
505 8 |a 6.2 Einfluss der Metamodelltoleranz auf die Quantilschätzung6.3 Diskussion; 7 Aufwand des schnellen Multipolverfahrens; 7.1 Erstellung des Baumes; 7.2 Cluster-Partikel-Algorithmus; 7.3 Aufwandsabschätzung für die direkte Summation; 7.4 Vergleich; 7.5 Diskussion; 8 Übertragene Verteilung für einen Punkt; 8.1 Schätzung der Normalverteilung; 8.2 Testfälle; 8.3 Ermittlung der Bandweite des Kerndichteschätzers; 8.4 Vergleich der Quantilschätzer und Versuchspläne; 8.5 Test des iterativen Algorithmus; 9 Anwendungen der globalen Methodik; 9.1 Optimierung der B-Säule eines Pkw 
505 8 |a 9.2 Optimierung von pars10crits1910 Toleranzmaß für die Quantilmetamodelle; 11 Zusammenfassung und Ausblick; 12 Grafiken zu Kapitel 8; Abkürzungsverzeichnis; Abbildungsverzeichnis; Tabellenverzeichnis; Literaturverzeichnis 
520 8 |a Annotation  |b Die robuste Optimierung bezieht Unsicherheiten der Eingangsvariablen in den Optimierungsprozess ein und bestimmt Lösungen, die unempfindlich gegenüber diesen Schwankungen sind. Sie besitzt einen hohen Anwendungsbezug, da streuende Parameter, wie etwa Fertigungstoleranzen oder Schwankungen in den Materialeigenschaften, in vielen industriellen Anwendungen eine Rolle spielen. In dieser Dissertation wird eine Methodik für die robuste Optimierung mit Quantilmaßen auf globalen Metamodellen entwickelt. Sie ist zugeschnitten auf die Situation, dass nur wenige Funktionsauswertungen zur Verfügung stehen. In der Praxis ist dies immer dann der Fall, wenn ein komplexes System- oder Prozessverhalten nur über aufwändige Computersimulationen oder Experimente erfasst werden kann. 
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