CISM-Kurs "Parameter Identification of Materials and Structures"

在直接问题中，由于DGL中的材料参数是已知的，最好是参数识别问题，因此可以在DGL中找到“传递”常数的消息。形式上是一个很难理解的逆问题。在阿勒Regel中，存在一个schlecht gestelltes问题，我们需要解决一个限制性的最佳化问题。最佳化问题的解决是通过遗传学方法在阿勒Regel中实现的。Bei ausreichend vielen Versuchsdaten können alternativ auch neuronale内策trainiert，und zur späteren Vorhersage der Materialparameters verwendet韦尔登. Bei schwingungsfähigen Systemen liefern darüber hinaus die Eigenfrequenzen Informationen über Rissparameter.Die obigen Verfahren韦尔登andverschedener Beispiele aus der Ingenieuranwendung dargestellt.

Im Gegensatz zum direkten Problem, bei dem zu gegebenen Materialparametern die Lösung einer DGL gesucht wird, besteht das Problem der Parameteridentifikation darin, zu gegebenen Messdaten die "passenden" Konstanten in der DGL zu finden. Formal ist damit ein inverses Problem zu lösen. Da es in aller Regel ein schlecht gestelltes Problem ist, wird stattdessen nährungsweise ein restringiertes Optimierungsproblem gelöst.Die Lösung des Optimierungsproblems erfolgt in aller Regel durch genetische Algorithmen. Bei ausreichend vielen Versuchsdaten können alternativ auch neuronale Netze trainiert, und zur späteren Vorhersage der Materialparameter verwendet werden. Bei schwingungsfähigen Systemen liefern darüber hinaus die Eigenfrequenzen Informationen über Rissparameter.Die obigen Verfahren werden anhand verschiedener Beispiele aus der Ingenieuranwendung dargestellt.