Vergleichende Visualisierung mit Schwerpunkt auf Tensorfeldern mit Anwendung in der numerischen und experimentellen Strukturmechanik

Zur分析复合材料物理技术人员Phänomene werden häufig数字技术人员实验模拟技术人员。[4] <s:1> das Verständnis与die验证der verwendeten Modelle ist eine detaillierte analyze sowie in Vergleich der erzeeugten Daten von grobedeutung。Ziel dieses Forschungsvorhabens ist f<s:1> r ausgewählte结构力学与材料科学研究；自动化与材料科学研究；信息科学与材料科学研究。1 .在德国，地震数据的数值模拟与实验研究，在德国，地震数据的数值模拟与实验研究，在德国，地震数据的数值模拟与实验研究，在德国，材料的数值模拟与实验研究，在德国，材料的数值模拟与实验研究，在德国，材料的数值模拟与实验研究，在德国。[endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1] [endnoteref: 1]。在未来的项目中，我们将会得到更多的数据：数据插值和数据注册方法；定义von charakteristischen Merkmalen und Metriken f<s:1> r deren Ausprägung als Basis f<e:1> r einen Vergleich；自动提取技术的研究与应用基于视觉分析的可视化方法研究嵌入式柔性系统的集成设计方法。我的意思是说，我的祖先死于我的祖先，我的祖先死于我的祖先。

Zur Analyse komplexer physikalischer oder technischer Phänomene werden häufig numerische oder experimentelle Simulationen eingesetzt. Für das Verständnis und die Verifikation der verwendeten Modelle ist eine detaillierte Analyse sowie ein Vergleich der erzeugten Daten von großer Bedeutung. Ziel dieses Forschungsvorhabens ist für ausgewählte Anwendungen aus den Bereichen Strukturmechanik und Materialwissenschaften, automatisch die wesentlichen Informationen aus den Daten zu extrahieren und darzustellen. Im Bereich Erdbebenforschung könnte dies ein Vergleich von Satelliten-basierten Beobachtungsdaten, numerischen Simulationen der Ausbreitung seismischer Wellen, sowie Daten aus Experimenten zur Untersuchung des Verhaltens und der Belastungen verschiedener Materialien während eines Erdbebens sein. Die erzeugten Daten sind oft eine Kombination aus Skalar-, Vektor- und Tensorfeldern mit unterschiedlicher Struktur: strukturierte, dichte Daten aus Simulationen, zerstreute, dünn besetzte Daten aus Experimenten. In diesem Projekt will ich mich auf folgende Schwerpunkte konzentrieren: Entwicklung geeigneter Interpolationsverfahren sowie Registrierungsmethoden; Definition von charakteristischen Merkmalen und Metriken für deren Ausprägung als Basis für einen Vergleich; Entwicklung von Verfahren zur automatischen Extraktion dieser Merkmale; Anpassung existierender und Entwicklung neuer Methoden zur Visualisierung von Tensorfeldern; Integration dieser Methoden in ein flexibles Visualisierungstool. Um diese Ziele zu erreichen, ist geplant die bereits bestehende enge Zusammenarbeit mit Anwendern fortzusetzen.