DE102015225598A1 - System for determining the behavior of physical components - Google Patents

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Abstract

System (20) zum Ermitteln des Verhaltens physikalischer Komponenten, – wobei das System (20) Modellblöcke (21, 22, 23) umfasst, welche eingerichtet sind, das Verhalten der physikalischen Komponenten abhängig von Modellparametern (24, 25, 26) zu ermitteln, – wobei die Modellparameter (24, 25, 26) unsichere Modellparameter (24, 25, 26) umfassen und – wobei das System (20) einen mit den Modellblöcken (21, 22, 23) gekoppelten aber von den Modellblöcken (21, 22, 23) unabhängigen Konfigurationsblock (27) umfasst, welcher eingerichtet ist, aus zumindest einer Anzahl (29, 30, 31) der unsicheren Modellparameter (24, 25, 26) einen Galerkin-Tensor (28) des Systems (20) zu berechnen.System (20) for determining the behavior of physical components, - wherein the system (20) comprises model blocks (21, 22, 23) which are set up to determine the behavior of the physical components as a function of model parameters (24, 25, 26), - wherein the model parameters (24, 25, 26) include unsafe model parameters (24, 25, 26) and - wherein the system (20) coupled to the model blocks (21, 22, 23) but from the model blocks (21, 22, 23) comprises an independent configuration block (27) arranged to calculate a Galerkin tensor (28) of the system (20) from at least a number (29, 30, 31) of the model uncertain parameters (24, 25, 26).

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein System zum Ermitteln des Verhaltens physikalischer Komponenten.The present invention relates to a system for determining the behavior of physical components.

Stand der TechnikState of the art

In den Ingenieurswissenschaften und der angewandten Mathematik fällt die quantitative Charakterisierung und Reduktion von Unsicherheiten in dynamischen Systemen in das wissenschaftliche Forschungsfeld „Unsicherheitsquantifizierung (uncertainty quantification, UQ)“. Zur Untersuchung der Verteilungseigenschaften von Zufallsvariablen unbekannten Verteilungstyps wird beispielsweise die dem Fachmann wohlbekannte Monte-Carlo-Simulation (MC-Simulation) oder Monte-Carlo-Studie eingesetzt.In engineering and applied mathematics, the quantitative characterization and reduction of uncertainties in dynamic systems fall into the scientific field of research "Uncertainty quantification (UQ)". For examining the distribution properties of random variables of unknown distribution type, for example, the Monte Carlo simulation (MC simulation) or Monte Carlo study, which is well known to the person skilled in the art, is used.

DE 10 2009 052196 B4 offenbart ein auf – insbesondere intrusivem – polynomiellen Chaos (intrusive polynomial chaos, IPC) basierendes Verfahren zum Bestimmen eines Wartungsparameters eines einen Riss aufweisenden Bauelementes, mit den folgenden Schritten: Bereitstellen eines ersten Wertes eines Rissparameters, welcher den Riss des Bauelementes beschreibt; Berechnen eines zweiten Wertes des Rissparameters in Abhängigkeit einer mittels eines bereitgestellten Risswachstumsmodells ermittelten Risswachstumskurve; und Bestimmen des Wartungsparameters des Bauelementes in Abhängigkeit eines Vergleichens des bereitgestellten ersten Wertes des Rissparameters mit dem berechneten zweiten Wert des Rissparameters, wobei der Wartungsparameter einen Zeitpunkt umfasst, welcher beschreibt, wann eine entsprechende Wartungsmaßnahme durchgeführt werden muss, und wobei die Risswachstumskurve in Abhängigkeit eines Wertes eines Rissparameters, eines Anfangsrisswertes, eines Materialparameters, einer Materialfestigkeit, eines Materialkoeffizienten, eines Risswachstumskoeffizienten, eines Risswachstumsmodellparameters, mindestens eines Zeitpunktes und/oder eines stochastischen Parameters ermittelt wird. DE 10 2009 052196 B4 discloses an intrusive polynomial chaos (IPC) -based method for determining a maintenance parameter of a cracked device, comprising the steps of: providing a first value of a crack parameter describing the crack of the device; Calculating a second value of the crack parameter as a function of a crack growth curve determined by means of a provided crack growth model; and determining the maintenance parameter of the device in dependence on comparing the provided first value of the crack parameter with the calculated second value of the crack parameter, wherein the maintenance parameter includes a time describing when a corresponding maintenance measure must be performed, and wherein the crack growth curve is dependent on a value a crack parameter, an initial crack value, a material parameter, a material strength, a material coefficient, a crack growth coefficient, a crack growth model parameter, at least one time point and / or a stochastic parameter.

Offenbarung der ErfindungDisclosure of the invention

Die Erfindung stellt ein System zum Ermitteln des Verhaltens physikalischer Komponenten gemäß Anspruch 1 bereit.The invention provides a system for determining the behavior of physical components according to claim 1.

Ein Vorzug dieser Lösung liegt in ihrer modularen Funktionalität, insbesondere durch die Aufteilung in Modellblöcke und unabhängige Konfigurationsblöcke. Diese entfaltet einen besonders vorteilhaften technischen Effekt, da sie dem System ein hohes Maß an Flexibilität verleiht. Sind Aspekte des Systems derart modular umgesetzt, so lassen sich diese unterteilen und die einzelnen Abschnitte in Blöcken implementieren, die sich leicht wiederverwenden lassen. Ein herkömmliches, ohne die modulare Funktionalität mit dem IPC-Verfahren umgesetztes Systemmodell lässt sich hingegen ohne Expertenwissen in aller Regel nur mit großem Aufwand erweitern.An advantage of this solution lies in its modular functionality, in particular by the division into model blocks and independent configuration blocks. This unfolds a particularly advantageous technical effect, since it gives the system a high degree of flexibility. If aspects of the system are so modularly implemented, they can be subdivided and the individual sections implemented in blocks that are easy to reuse. A conventional system model implemented without the modular functionality with the IPC method, however, can usually only be expanded with great effort without expert knowledge.

Die modulare algorithmische Umsetzung des IPC-Verfahrens kann bereits durch eine einmalige Entwicklung und Umsetzung erreicht werden. Diese Wiederverwendbarkeit führt zu Zeit- und Kostenersparnis, und eine Modellerweiterung ist ohne großes Expertenwissen bzw. ohne großen Aufwand realisierbar, was ebenfalls zu Zeit- und Kostenersparnis führt. Stochastische Effekte können somit in konventionellen Simulationswerkzeugen modular simuliert werden. Derartige modulare Modellblöcke bieten typische Werkzeuge bislang allenfalls im Rahmen von deterministischen Simulationen an. Des Weiteren können stochastische Effekte mit deterministischen Modellblöcken kombiniert werden, was zum besseren Systemverständnis führt. The modular algorithmic implementation of the IPC process can already be achieved by a one-time development and implementation. This reusability leads to time and cost savings, and a model extension can be realized without great expertise or without great effort, which also leads to time and cost savings. Stochastic effects can thus be simulated modularly in conventional simulation tools. So far, such modular model blocks offer typical tools in the context of deterministic simulations. Furthermore, stochastic effects can be combined with deterministic model blocks, which leads to a better understanding of the system.

Durch die in den abhängigen Ansprüchen aufgeführten Maßnahmen sind vorteilhafte Weiterbildungen und Verbesserungen des im unabhängigen Anspruch angegebenen Grundgedankens möglich. So kann vorgesehen sein, dass der Konfigurationsblock den Modellblöcken den Galerkin-Tensor sowie weitere für das Quantifizieren der Abhängigkeiten relevante Informationen zurückliefert. Auf diesem Wege wird eine beträchtliche Rechenzeitoptimierung ermöglicht.The measures listed in the dependent claims advantageous refinements and improvements of the independent claim basic idea are possible. Thus it can be provided that the configuration block returns the model blocks to the Galerkin tensor as well as further information relevant for the quantification of the dependencies. In this way a considerable calculation time optimization is made possible.

Gemäß einem weiteren Aspekt kann vorgesehen sein, dass die Modellblöcke und der Konfigurationsblock während der Simulation regelmäßig Informationen austauschen, um etwa den Galerkin-Tensor zu aktualisieren oder neu zu berechnen. Dies gestattet zum Beispiel die Simulation eines hybrid-dynamischen Systems mit Chaos-Polynomen oder kontinuierlicher Systeme mit diskreten Schaltzuständen.According to a further aspect, it may be provided that the model blocks and the configuration block regularly exchange information during the simulation in order, for example, to update or recalculate the Galerkin tensor. This allows, for example, the simulation of a hybrid-dynamic system with chaos polynomials or continuous systems with discrete switching states.

Kurze Beschreibung der ZeichnungenBrief description of the drawings

Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Es zeigt:Embodiments of the invention are illustrated in the drawings and explained in more detail in the following description. It shows:

1 das Flussdiagramm eines Verfahrens zum Ermitteln des Verhaltens physikalischer Komponenten. 1 the flowchart of a method for determining the behavior of physical components.

2 das zur Ausführung des Verfahrens dienende System gemäß einem Aspekt der Erfindung. 2 the method of performing the method according to one aspect of the invention.

3 einen zum Betrieb des Systems geeigneten Arbeitsplatzrechner. 3 a workstation suitable for operating the system.

Ausführungsformen der Erfindung Embodiments of the invention

1 illustriert die grundlegenden Verfahrensschritte eines Verfahrens (10) zum Ermitteln des Verhaltens physikalischer Komponenten. Die modulare Umsetzung des diesem Ansatz zugrundeliegenden IPC-Verfahrens beruht dabei auf den in 2 schematisch dargestellten Modellblöcken (21, 22, 23) und einem Konfigurationsblock (27). In den Modellblöcken (21, 22, 23) werden Modellgleichungen in Form von mathematischen Algorithmen umgesetzt (Schritt 11). Als Beispiel mag das Ohmsche Gesetz dienen, wobei eine Spannungssignal, einen Widerstandsparameter und ein Stromsignal bezeichnet: U = R·I 1 illustrates the basic process steps of a process ( 10 ) for determining the behavior of physical components. The modular implementation of the IPC method underlying this approach is based on the in 2 schematically represented model blocks ( 21 . 22 . 23 ) and a configuration block ( 27 ). In the model blocks ( 21 . 22 . 23 ) model equations are implemented in the form of mathematical algorithms (step 11 ). By way of example, ohm's law may serve as a voltage signal, a resistance parameter and a current signal: U = R · I

Die Modellparameter (24, 25, 26), Modelleingänge, Modellausgänge und Modellzustände dieser Modellblöcke (21, 22, 23) werden als Chaospolynome definiert, das heißt als Vektoren, dessen Elemente je einen Koeffizienten des Polynoms abbilden. Bei jedem Modellblock (21, 22, 23) wird registriert, welche Modellparameter (24, 25, 26) streuen und welche nicht (Schritt 12). Diese Informationen werden einmalig am Anfang einer Simulation an den Konfigurationsblock (27) übermittelt (29, 30, 31, Schritt 13). Aus diesen Informationen berechnet der Konfigurationsblock (27) die Gesamtanzahl der streuenden Modellparameter (24, 25, 26) und somit die Dimension des stochastischen Problems (Schritt 14).The model parameters ( 24 . 25 . 26 ), Model inputs, model outputs and model states of these model blocks ( 21 . 22 . 23 ) are defined as chaos polynomials, that is, as vectors, whose elements each map a coefficient of the polynomial. For each model block ( 21 . 22 . 23 ) registers which model parameters ( 24 . 25 . 26 ) and which do not (step 12 ). This information is sent once to the configuration block at the beginning of a simulation ( 27 ) transmitted ( 29 . 30 . 31 , Step 13 ). From this information, the configuration block calculates ( 27 ) the total number of scattering model parameters ( 24 . 25 . 26 ) and thus the dimension of the stochastic problem (step 14 ).

Im Konfigurationsblock (27) wird einerseits die Ordnung des Chaospolynom-Ansatzes definiert. Über die Ordnung wird in Kombination mit der Dimension des stochastischen Problems die Anzahl der Koeffizienten bei den Modellparametern (24, 25, 26) festgelegt. Andererseits wird der Typ der stochastischen Verteilung bei den streuenden Modellparametern (24, 25, 26) definiert, zum Beispiel eine etwaige Gleich- oder Normalverteilung. Mit Hilfe dieser Informationen wird im Konfigurationsblock (27) der sogenannte Galerkin-Tensor (28), welcher gleichsam den Kern des IPC-Verfahrens (10) bildet, sowie eine eindeutige Parameterkennung für jeden streuenden Parameter der Modellblöcke (21, 22, 23) berechnet (Schritt 14). In the configuration block ( 27 ) the order of the Chaospolynom approach is defined on the one hand. The order in combination with the dimension of the stochastic problem determines the number of coefficients in the model parameters ( 24 . 25 . 26 ). On the other hand, the type of stochastic distribution in the scattering model parameters ( 24 . 25 . 26 ), for example a possible equal or normal distribution. This information is used in the configuration block ( 27 ) the so-called Galerkin tensor ( 28 ), which is at the core of the IPC process ( 10 ) and a unique parameter recognition for each scattering parameter of the model blocks ( 21 . 22 . 23 ) (step 14 ).

An alle Modellblöcke (21, 22, 23) werden – ebenfalls einmalig am Anfang einer Simulation – der Galerkin-Tensor (28), die Dimension des stochastischen Problems sowie die entsprechenden Parameterkennungen zurückübermittelt (Schritt 15). Damit kann das stochastische Problem mit Hilfe des IPC-Verfahrens (10) modular gelöst werden (Schritt 16). To all model blocks ( 21 . 22 . 23 ) - also once at the beginning of a simulation - the Galerkin tensor ( 28 ), the dimension of the stochastic problem and the corresponding parameter identifiers are returned (step 15 ). Thus, the stochastic problem can be solved with the aid of the IPC method ( 10 ) are solved modularly (step 16 ).

Denkbar sind auch folgende Varianten, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen: Pro streuendem Parameter wird im betroffenen Modellblock (21, 22, 23) die zugehörige Ordnung der Chaospolynome und/oder die zugehörige stochastische Verteilung definiert. Die Information wird sodann an den Konfigurationsblock (27) übermittelt.Also conceivable are the following variants, without departing from the scope of the invention: Per scattering parameter is in the model block concerned ( 21 . 22 . 23 ) defines the associated order of the chaos polynomials and / or the associated stochastic distribution. The information is then sent to the configuration block ( 27 ) transmitted.

In einer anderen Ausgestaltung liefert der Konfigurationsblock (27) den Modellblöcken (21, 22, 23) den Galerkin-Tensor (28) sowie weitere relevante Informationen zurück.In another embodiment, the configuration block ( 27 ) the model blocks ( 21 . 22 . 23 ) the Galerkin tensor ( 28 ) and other relevant information.

Die Modellblöcke (21, 22, 23) und der Konfigurationsblock (27) mögen während der Simulation auch regelmäßig Informationen austauschen, zum Beispiel um den Galerkin-Tensor (28) zu aktualisieren oder erneut zu berechnen. The model blocks ( 21 . 22 . 23 ) and the configuration block ( 27 ) may exchange information regularly during the simulation, for example, the Galerkin tensor ( 28 ) or recalculate.

In Betracht kommen ferner weitere algorithmische Umsetzungen des IPC-Verfahrens (10), deren Hauptfokus auf seiner Modularisierung liegt.Other algorithmic implementations of the IPC process ( 10 ), whose main focus is on its modularization.

Der Mittelwert und die Standardabweichung einer Modellgröße werden gemäß eines Aspektes des Systems (20) im entsprechenden Modellblock (21, 22, 23) als weitere Modellausgänge aus den Koeffizienten des entsprechenden Chaospolynoms berechnet. Diese Berechnung kann auch außerhalb des Modellblockes (21, 22, 23) in einem gesonderten Block stattfinden.The mean and standard deviation of a model size are determined according to one aspect of the system ( 20 ) in the corresponding model block ( 21 . 22 . 23 ) are calculated as further model outputs from the coefficients of the corresponding chaos polynomial. This calculation can also be done outside the model block ( 21 . 22 . 23 ) take place in a separate block.

Dieses System (20) kann beispielsweise in Software oder Hardware oder in einer Mischform aus Software und Hardware beispielsweise in einem Arbeitsplatzrechner (40) implementiert sein, wie die schematische Darstellung der 3 verdeutlicht.This system ( 20 ) can be used, for example, in software or hardware or in a mixed form of software and hardware, for example in a workstation ( 40 ), as the schematic representation of 3 clarified.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

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Zitierte PatentliteraturCited patent literature

  • DE 102009052196 B4 [0003] DE 102009052196 B4 [0003]

Claims (7)

System (20) zum Ermitteln des Verhaltens physikalischer Komponenten, – wobei das System (20) Modellblöcke (21, 22, 23) umfasst, welche eingerichtet sind, das Verhalten der physikalischen Komponenten abhängig von Modellparametern (24, 25, 26) zu ermitteln, – wobei die Modellparameter (24, 25, 26) unsichere Modellparameter (24, 25, 26) umfassen und wobei das System (20) einen mit den Modellblöcken (21, 22, 23) gekoppelten aber von den Modellblöcken (21, 22, 23) unabhängigen Konfigurationsblock (27) umfasst, welcher eingerichtet ist, aus zumindest einer Anzahl (29, 30, 31) der unsicheren Modellparameter (24, 25, 26) einen Galerkin-Tensor (28) des Systems (20) zu berechnen (14).System ( 20 ) for determining the behavior of physical components, - wherein the system ( 20 ) Model blocks ( 21 . 22 . 23 ), which are set up, the behavior of the physical components depending on model parameters ( 24 . 25 . 26 ), the model parameters ( 24 . 25 . 26 ) unsafe model parameters ( 24 . 25 . 26 ) and the system ( 20 ) one with the model blocks ( 21 . 22 . 23 ) but coupled from the model blocks ( 21 . 22 . 23 ) independent configuration block ( 27 ), which is arranged, from at least a number ( 29 . 30 . 31 ) of the uncertain model parameter ( 24 . 25 . 26 ) a Galerkin tensor ( 28 ) of the system ( 20 ) to calculate ( 14 ). System (20) nach Anspruch 1, – wobei der Konfigurationsblock (27) ferner eingerichtet ist, eine Gesamtanzahl der unsicheren Modellparameter (24, 25, 26) zu berechnen und die Gesamtanzahl von dem Konfigurationsblock (27) an die Modellblöcke (21, 22, 23) zu übermitteln (13).System ( 20 ) according to claim 1, - wherein the configuration block ( 27 ) is further set up a total number of unsafe model parameters ( 24 . 25 . 26 ) and the total number of the configuration block ( 27 ) to the model blocks ( 21 . 22 . 23 ) ( 13 ). System (20) nach Anspruch 1 oder 2, wobei der Konfigurationsblock (27) ferner eingerichtet ist, Wahrscheinlichkeitsverteilungen der unsicheren Modellparameter (24, 25, 26) zu typisieren, insbesondere: – eine Gleichverteilung eines der Modellparameter (24, 25, 26) über ein gegebenes Wertintervall oder – eine Normalverteilung eines der Modellparameter (24, 25, 26) um einen gegebenen Mittelwert. System ( 20 ) according to claim 1 or 2, wherein the configuration block ( 27 ), probability distributions of the uncertain model parameters ( 24 . 25 . 26 ), in particular: - an equal distribution of one of the model parameters ( 24 . 25 . 26 ) over a given value interval or - a normal distribution of one of the model parameters ( 24 . 25 . 26 ) around a given mean. System (20) nach einem der Ansprüche 1 bis 3, – wobei der Konfigurationsblock (27) ferner eingerichtet ist, eindeutige Kennungen der unsicheren Modellparameter (24, 25, 26) zu berechnen und die Kennungen von dem Konfigurationsblock (27) an die Modellblöcke (21, 22, 23) zu übermitteln.System ( 20 ) according to one of claims 1 to 3, - wherein the configuration block ( 27 ) is set up, unique identifiers of the uncertain model parameters ( 24 . 25 . 26 ) and the identifiers from the configuration block ( 27 ) to the model blocks ( 21 . 22 . 23 ). System (20) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, – wobei der Konfigurationsblock (27) ferner eingerichtet ist, weitere für das Quantifizieren (16) der Abhängigkeiten relevante Informationen an die Modellblöcke (21, 22, 23) zu übermitteln.System ( 20 ) according to one of claims 1 to 4, - wherein the configuration block ( 27 ) is further set up for quantification ( 16 ) dependencies relevant information to the model blocks ( 21 . 22 . 23 ). System (20) nach einem der Ansprüche 1 bis 5, – wobei die Modellblöcke (21, 22, 23) und der Konfigurationsblock (27) ferner eingerichtet sind, regelmäßige Aktualisierungen des Galerkin-Tensors (28) auszutauschen.System ( 20 ) according to one of claims 1 to 5, - wherein the model blocks ( 21 . 22 . 23 ) and the configuration block ( 27 ), regular updates of the Galerkin tensor ( 28 ). System (20) nach einem der Ansprüche 1 bis 6, – wobei der Konfigurationsblock (27) ferner eingerichtet ist, den Galerkin-Tensor (28) derart zu berechnen (14), dass der Galerkin-Tensor (28) eine gewünschte Ordnung aufweist.System ( 20 ) according to one of claims 1 to 6, - wherein the configuration block ( 27 ) is further adapted, the Galerkin tensor ( 28 ) to calculate in such a way ( 14 ) that the Galerkin tensor ( 28 ) has a desired order.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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DE102009052196B4 (en) 2009-11-06 2014-09-25 Siemens Aktiengesellschaft Method and device for determining a maintenance parameter of a component having a crack

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