CISM-Kurs "Parameter Identification of Materials and Structures"

这是一个直接的问题，材料参数的确定是一个非常重要的问题，而参数识别的问题就是如何在这个过程中“通过”这个问题。形式主义命题逆问题祖L。问题列表中的问题，以及最优问题的解决方法和遗传算法中出现的问题。在此基础上提出了一种新的神经网络训练方法和材料参数选择方法。这是一项重要的工作，也是一项重要的工作。

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.