Bei vielen komplexen Systemen und Prozessen ist es oft mangels adäquater physikalischer Modelle zunächst einmal völlig unklar, von welchen potentiellen Einflussfaktoren eine ausgewählte Performancegröße abhängt. Insbesondere sind die vorhandenen Abhängigkeiten dann oft nichtlinear und variieren mit dem Zustand des betrachteten dynamischen Systems.

Liegen jedoch ausreichend repräsentative Daten, beispielsweise aus systematischen Versuchsreihen des Input-Output-Verhaltens vor, so lässt sich mit geeigneten Techniken der Systemidentifikation, des Data Mining und der Statistik eine Systembeschreibung in Form eines Black bzw. Greybox-Modells erstellen. Diese Modelle können dann zu Prognosezwecken eingesetzt werden und erlauben insbesondere die Ableitung der Systemsensitivitäten im Hinblick auf ausgewählte Einflussgrößen.

Beispiele für interessante Performancegrößen im Materialdesign sind beispielsweise das Crashverhalten oder die Zugfestigkeit. Potentielle Einflussfaktoren sind Geometrieparameter, Materialzusammensetzung und Herstellungsmethoden.

Projekte

• Produktdesign mittels Data Mining

  

  Durch die zunehmende Automatisierung der Fertigungsprozesse und den verstärkten Einsatz von Sensoren fallen in immer kürzeren Zeitabständen immer größere Produktion- und Anlagendatenbestände an, die gegenwärtig nur ungenügend zur Optimierung der Prozesse genutzt werden.

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• Entscheidungsunterstützung im Produktionsumfeld

  

  Die Produktionsanlagen moderner Industrieunternehmen unterliegen einem Trend zu wachsender Komplexität und Vernetzung. Verstärkend kommt eine durch häufigen Produktwechsel bzw. verkürzte Produktlebenszyklen bedingte Dynamik in der Anlagenstruktur hinzu.

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• Testbalance

  

  Softwareproduzierende Unternehmen benötigen eine Antwort auf die Frage: Wie muss die Qualitätssicherung einer zu erstellenden Software geplant und durchgeführt werden, um ein betriebswirtschaftlich optimales Produkt zu liefern?

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• Software for Simulation and Visualization of Protein Folding (SiViProF)

  

  SiViProF is our cross-platform software for simulation and visualization of protein folding. This standalone application is developed in C++ using QT and OpenGL. Apart from performing simulations, which can be viewed as animations, the program permits recording and depicting the energy profile during folding, as well as viewing the folding path on a Ramachandran map.

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Kompetenzen:

• Systemidentifikation
• Feedforward und rekurente neuronale Netze
• Data Mining