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HINTERGRUND
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Gebiet
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Die Vorrichtungen und Verfahren, die mit den beispielhaften Ausführungsformen konsistent sind, beziehen sich auf eine Analysetechnik und insbesondere auf eine Vorrichtung zum Diagnostizieren, ob die Analyseergebnisse unter Verwendung eines erlernten Modells anomal sind, und ein Verfahren dafür.
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Beschreibung des Standes der Technik
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Die Analyse ist für den Entwurf und die Herstellung von hochzuverlässigen Hochleistungs-Kernkomponenten wesentlich. Diese Analyse kann eine rechnerische Fluidanalyse, eine Strukturanalyse und/oder eine elektromagnetische Analyse umfassen. Hier kann ein Turbinenschaufelentwurf eine rechnerische Fluidanalyse und Strukturanalyse erfordern, während ein Motorentwurf eine elektromagnetische Analyse erfordern kann. Ferner erfordert diese Analyse im Allgemeinen einige Zehn Iterationen, um einen richtigen Entwurf herzustellen, wobei jede Iteration zeitaufwendig ist. Eine Instanz für eine rechnerische Fluidanalyse dauert normalerweise z. B. vier Stunden oder mehr.
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Während einer Instanz einer Analyse kann jedoch in den Gitterentwurf, das Festlegen der Betriebsbedingungen oder das Festlegen des numerischen Werts eines wichtigen Parameters ein Fehler eingeführt werden, was zu einer anomalen oder unterbrochenen Analyse führt. In diesem Fall muss die Analyse erneut ausgeführt werden, wobei entsprechend Zeit verschwendet wird.
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Entsprechend gibt es einen Bedarf an einer Technik, durch die durch das Vorhersagen anomaler Analyseergebnisse basierend auf einem Anomaliesymptom, das während der Analyse vorhanden ist, die verschwendete Zeit verhindert werden kann.
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ZUSAMMENFASSUNG
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Die Aspekte einer oder mehrerer beispielhafter Ausführungsformen stellen eine Vorrichtung zum Diagnostizieren einer Analyse und ein Verfahren dafür bereit, die eine anomale Analyse basierend auf einer während der Analyse detektierten Anomaliebedingung (Symptom) vorhersagen kann, wodurch verhindert wird, dass eine unproduktive Instanz der Analyse unnötig fortgesetzt wird.
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Zusätzliche Aspekte werden teilweise in der folgenden Beschreibung dargelegt und teilweise aus der Beschreibung offensichtlich oder können durch die Praxis der beispielhaften Ausführungsformen erlernt werden.
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Gemäß einem Aspekt einer beispielhaften Ausführungsform wird eine Vorrichtung zum Diagnostizieren einer Analyse bereitgestellt. Die Vorrichtung kann eine Analyseschicht, die konfiguriert ist, einen Umfangsraum einer Entwurfszielkomponente in mehrere Zellen aufzuteilen und durch das Ausführen einer Iteration der numerischen Analyse gemäß der rechnerischen Fluiddynamik für die mehreren Zellen Analysedaten abzuleiten; eine Modellschicht, die konfiguriert ist, ein Analysemodell abzuleiten, das die Iteration der numerischen Analyse simuliert; eine Vorhersageschicht, die konfiguriert ist, durch das Vorhersagen eines Ergebnisses der Iteration der numerischen Analyse unter Verwendung des Analysemodells Vorhersagedaten abzuleiten; und eine Diagnoseschicht, die konfiguriert ist, eine Anomaliebedingung der numerischen Analyse durch das Vergleichen der Analysedaten mit den Vorhersagedaten während der durch die Analyseschicht ausgeführten Iteration der numerischen Analyse zu diagnostizieren, enthalten.
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Die Diagnoseschicht kann eine Frühwarneinrichtung, die konfiguriert ist, Frühwarninformationen durch das Aussortieren einer Zelle, die eine vorgegebene Frühwarnbedingung erfüllt, unter den mehreren Zellen zu erzeugen, und eine Anomaliediagnosevorrichtung, die konfiguriert ist, basierend auf den Frühwarninformationen zu bestimmen, ob das Ergebnis der Iteration der numerischen Analyse anomal ist, enthalten. Hier kann die Frühwarneinrichtung einen Restgenerator, der konfiguriert ist, durch das Erhalten eines Unterschieds zwischen den Analysedaten und den Vorhersagedaten Restdaten abzuleiten; und eine Warninformationsvorrichtung, die konfiguriert ist, die Frühwarninformationen durch das Aussortieren einer Zelle, in der die Analysedaten und/oder die Vorhersagedaten und/oder die Restdaten die vorgegebene Frühwarnbedingung erfüllen, unter den mehreren Zellen zu erzeugen, enthalten. Die Anomaliediagnosevorrichtung kann basierend auf den Frühwarninformationen einen Analyseunterbrechungsbefehl an die Analyseschicht senden, so dass die Analyseschicht die Iteration der numerischen Analyse unterbricht, wenn durch das Bestimmen, ob die mehrere Zellen und/oder mehrere Zellengruppen und/oder alle Zellen der mehreren Zellen die vorgegebene Anomaliebedingung erfüllen, eine vorgegebene Anomaliebedingung erfüllt ist.
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Die Modellschicht kann einen Analysedatenspeicher, der konfiguriert ist, die Analysedaten zu speichern, die mehrere Eingangssignale, die für die numerische Analyse verwendet werden, und mehrere Ausgangssignale, die jedem der mehreren Eingangssignale entsprechen, umfassen; und eine Analysemodellableitungseinrichtung, die konfiguriert ist, das Analysemodell, das die Iteration der numerischen Analyse simuliert, durch die Analysedaten zu erzeugen, enthalten. Hier kann die Analysemodellableitungseinrichtung die Beziehungsgleichung des Analysemodells bilden, in der ein Parameter nicht bestimmt ist, wobei sie das Analysemodell durch das Ableiten des Parameters durch das Lernen unter Verwendung der Analysedaten erzeugt. Zusätzlich kann die Modellschicht ferner einen Vorprozessor, der konfiguriert ist, eine Vorverarbeitung auszuführen, die die Analysedaten gemäß einer vorgegebenen Bedingung korrigiert oder entfernt; und einen Datenanalysator, der konfiguriert ist, die Beziehung zwischen den Zellen der mehreren Zellen und die Beziehung zwischen den Daten in den Zellen durch das Analysieren der vorverarbeiteten Analysedaten abzuleiten, enthalten.
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Die Vorhersageschicht kann einen numerischen Analysator, der konfiguriert ist, die Basisdaten durch das Ausführen der Iteration der numerischen Analyse für die mehreren Zellen, die den aufgeteilten Umfangsraum der Entwurfszielkomponente einnehmen, abzuleiten; und eine Vorhersageeinrichtung, die konfiguriert ist, die Vorhersagedaten durch das Anwenden der Basisdaten auf das durch die Modellschicht abgeleitete Analysemodell abzuleiten, um das Ergebnis der Iteration der numerischen Analyse vorherzusagen, enthalten und kann ferner einen Vorhersageoptimierer enthalten, der konfiguriert ist, die durch die Vorhersageeinrichtung abgeleiteten Vorhersagedaten zu optimieren.
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Gemäß einem Aspekt einer weiteren beispielhaften Ausführungsform wird eine Vorrichtung zum Diagnostizieren einer Analyse bereitgestellt. Diese Vorrichtung kann eine Analyseschicht, die konfiguriert ist, einen Umfangsraum einer Entwurfszielkomponente in mehrere Zellen aufzuteilen und durch das Ausführen einer Iteration der numerischen Analyse gemäß der rechnerischen Fluiddynamik für die mehreren Zellen Analysedaten abzuleiten; eine Vorhersageschicht, die konfiguriert ist, durch das Vorhersagen eines Ergebnisses der Iteration der numerischen Analyse unter Verwendung des Analysemodells, das das Ergebnis der Iteration der numerischen Analyse vorhersagt, Vorhersagedaten abzuleiten; und eine Diagnoseschicht, die konfiguriert ist, durch das Vergleichen der Analysedaten mit den Vorhersagedaten während der durch die Analyseschicht ausgeführten Iteration der numerischen Analyse eine Anomaliebedingung der numerischen Analyse zu diagnostizieren, enthalten. Hier kann das Analysemodell wenigstens eines von einem parametrischen Modell und einem nichtparametrischen Modell enthalten, wobei das parametrische Modell ein Übertragungsfunktionsmodell und ein Zustandsraummodell enthalten kann. Insbesondere kann das Analysemodell ein Modell zum Simulieren der Iteration der numerischen Analyse für jede der mehreren Zellen; ein Modell zum Simulieren der Iteration der numerischen Analyse für eine Zellengruppe, die eine vorgegebene Anzahl von aneinander benachbarten Zellen enthält; ein Modell zum Simulieren der Iteration der numerischen Analyse für eine Zellengruppe, die Zellen mit Eigenschaften, die einander ähnlich sind, enthält; oder ein Modell zum Simulieren der Iteration der numerischen Analyse für alle der mehreren Zellen enthalten. In diesem Fall kann die Diagnoseschicht die obige Frühwarneinrichtung und die obige Anomaliediagnosevorrichtung enthalten.
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Gemäß einem weiteren Aspekt der beispielhaften Ausführungsform wird ein Verfahren zum Diagnostizieren einer Analyse bereitgestellt. Das Verfahren kann die Schritte des Aufteilens eines Umfangsraums einer Entwurfszielkomponente in mehrere Zellen; des Ableitens eines Analysemodells, das die Iteration der numerischen Analyse gemäß der rechnerischen Fluiddynamik für die mehreren Zellen simuliert; des Ableitens von Analysedaten durch das Ausführen der Iteration der numerischen Analyse; des Ableitens von Vorhersagedaten durch das Vorhersagen eines Ergebnisses der Iteration der numerischen Analyse unter Verwendung des Analysemodells; und des Diagnostizierens einer Anomaliebedingung der numerischen Analyse durch das Vergleichen der Analysedaten mit den Vorhersagedaten während der durch die Analyseschicht ausgeführten Iteration der numerischen Analyse enthalten. Hier kann der Diagnoseschritt die Schritte des Erzeugens von Frühwarninformationen durch das Aussortieren einer Zelle, die eine vorgegebene Frühwarnbedingung erfüllt, unter den mehreren Zellen; und des Bestimmens basierend auf den Frühwarninformationen, ob das Ergebnis der Iteration der numerischen Analyse anomal ist, enthalten. Zusätzlich kann das Erzeugen der Frühwarninformationen die Schritte des Ableitens von Restdaten durch das Erhalten eines Unterschieds zwischen den Analysedaten und den Vorhersagedaten; und des Erzeugens der Frühwaminformationen durch das Aussortieren einer Zelle, in der die Analysedaten und/oder die Vorhersagedaten und/oder die Restdaten die vorgegebene Frühwarnbedingung erfüllen, unter den mehreren Zellen enthalten. Hier kann die Anomaliebestimmung das Senden eines Analyseunterbrechungsbefehls an die Analyseschicht enthalten, so dass die Analyseschicht die Iteration der numerischen Analyse unterbricht, wenn durch das Bestimmen basierend auf den Frühwarninformationen, ob mehrere Zellen und/oder mehrere Zellengruppen und/oder alle Zellen die vorgegebene Anomaliebedingung erfüllen, eine vorgegebene Anomaliebedingung erfüllt ist.
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Der Schritt des Ableitens des Analysemodells kann das Erzeugen des Analysemodells enthalten, das die Iteration der numerischen Analyse durch die Analysedaten simuliert, die mehrere Eingangssignale, die für die Iteration der numerischen Analyse verwendet werden, und mehrere Ausgangssignale, die jedem der mehreren Eingangssignale entsprechen, enthalten. Zusätzlich kann der Schritt des Ableitens der Vorhersagedaten das Ableiten von Basisdaten durch das Ausführen der Iteration der numerischen Analyse für die mehreren Zellen, die den aufgeteilten Umfangsraum der Entwurfszielkomponente einnehmen; und das Ableiten der Vorhersagedaten durch das Anwenden der Basisdaten auf das durch die Modellschicht abgeleitete Analysemodell, um das Ergebnis der Iteration der numerischen Analyse vorherzusagen, enthalten.
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Wie oben beschrieben worden ist, ist es gemäß einer oder mehreren beispielhaften Ausführungsformen möglich, die Komponentenentwurfsanalyse zu unterbrechen, wenn während der Analyse eine Bedingung oder ein Symptom einer Analyseanomalie abgetastet wird, wobei dadurch verhindert wird, dass eine unproduktive Instanz der Analyse unnötig fortgesetzt wird. Dadurch kann die Entwicklungszeit verkürzt werden.
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Figurenliste
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Die obigen und andere Aspekte werden aus der folgenden Beschreibung der beispielhaften Ausführungsformen bezüglich der beigefügten Zeichnungen offensichtlicher; es zeigen:
- 1 eine graphische Darstellung einer Entwurfszielkomponente, deren Umgebung in mehrere Zellen aufgeteilt ist, gemäß einer beispielhaften Ausführungsform;
- 2 eine graphische Darstellung eines Analysemodells gemäß einer beispielhaften Ausführungsform;
- 3 eine graphische Darstellung, die die Analysedaten gemäß einer Anzahl von Iterationen der Analyse zur Anomaliesymptombestimmung gemäß einer beispielhaften Ausführungsform graphisch darstellt;
- 4 einen Blockschaltplan einer Vorrichtung zum Diagnostizieren einer Analyse gemäß einer beispielhaften Ausführungsform;
- 5 einen Blockschaltplan einer Vorrichtung zum Diagnostizieren einer Analyse gemäß einer weiteren beispielhaften Ausführungsform;
- 6 einen Blockschaltplan einer Analysevorhersageeinrichtung nach 4 oder 5 gemäß einer beispielhaften Ausführungsform;
- 7 einen Blockschaltplan einer Frühwarneinrichtung nach 4 oder 5 gemäß einer beispielhaften Ausführungsform;
- 8 eine graphische Darstellung, die die Analysedaten und die Vorhersagedaten gemäß einer Anzahl von Iterationen der Analyse graphisch darstellt, was die Restdaten gemäß einer beispielhaften Ausführungsform zeigt;
- 9 einen Ablaufplan eines Analyseverfahrens gemäß einer beispielhaften Ausführungsform;
- 10 einen Ablaufplan der Operation, um das Analysemodell nach 9 abzuleiten;
- 11 einen Ablaufplan der Operation, um das Analyseergebnis nach 9 vorherzusagen;
- 12 einen Ablaufplan der Operation zur Diagnose/Verifizierung der Anomalie der Analyse nach 9; und
- 13 eine graphische Darstellung, die eine Computervorrichtung gemäß einer beispielhaften Ausgestaltung zeigt.
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AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
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Im Folgenden werden verschiedene Modifikationen und verschiedene Ausführungsformen bezüglich der beigefügten Zeichnungen ausführlich beschrieben, so dass die Fachleute auf dem Gebiet die Offenbarung leicht ausführen können. Es sollte jedoch selbstverständlich sein, dass die verschiedenen Ausführungsformen nicht dazu dienen, den Schutzumfang der Offenbarung auf die spezifische Ausführungsform einzuschränken, sondern sie so interpretiert werden sollten, dass sie alle Modifikationen, Äquivalente und Alternativen der Ausführungsformen enthalten, die innerhalb des Erfindungsgedankens und Schutzumfangs, die hier offenbart sind, enthalten sind. Um die Offenbarung in den Zeichnungen deutlich zu veranschaulichen, können einige der Elemente, die für das vollständige Verständnis der Offenbarung nicht wesentlich sind, weggelassen werden, wobei sich gleiche Bezugszeichen überall in der Beschreibung auf gleiche Elemente beziehen.
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Die in der Offenbarung verwendete Terminologie dient nur dem Zweck des Beschreibens der spezifischen Ausführungsformen und ist nicht vorgesehen, um den Schutzumfang der Offenbarung einzuschränken. Es ist vorgesehen, dass die Ausdrücke „ein“, „eine“ und „der/die/das“ in der Einzahl die Ausdrücke in der Mehrzahl ebenso enthalten, wenn es der Kontext nicht deutlich anders angibt. In der vorliegenden Offenbarung sollten Begriffe, wie z. B. „umfasst“, „enthält“ oder „weisen/weist auf“ so ausgelegt werden, dass sie benennen, dass es derartige Merkmale, ganze Zahlen, Schritte, Operationen, Komponenten, Teile und/oder Kombinationen daraus gibt, und das Vorhandensein oder die Möglichkeit des Hinzufügens eines oder mehrerer anderer Merkmale, ganzer Zahlen, Schritte, Operationen, Komponenten, Teile und/oder Kombinationen daraus nicht ausschließen.
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In einer beispielhaften Ausführungsform enthält eine Analyse eine Instanz der rechnerischen Fluiddynamikanalyse, Strukturanalyse, elektromagnetischen Analyse, usw. Eine beispielhafte Ausführungsform kann auf die obige Analyse angewendet werden, die durch eine numerische Analyse durch eine Rechenoperation ausgeführt werden kann.
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Zuerst wird ein Analysemodell gemäß einer beispielhaften Ausführungsform bezüglich der 1-3 beschrieben.
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In 1 kann eine Analyse ausgeführt werden, um eine Komponente (CP), wie z. B. eine Schaufel einer Turbine, zu entwerfen. Diese Analyse teilt den Bereich (Umfangsraum) um die Komponente (CP) in mehrere Zellen (CE) auf und leitet die physikalischen Eigenschaften jeder der mehreren Zellen (CE) gemäß der Randbedingung der mehreren Zellen (CE) ab. Wie oben erwähnt worden ist, kann eine rechnerische Fluidanalyse, eine Strukturanalyse oder eine elektromagnetische Analyse durch eine numerische Analyse durch eine Rechenoperation ausgeführt werden.
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In 2 kann z. B. eine numerische Analyse durch eine rechnerische Fluiddynamik (CFD) ausgeführt werden. Für diese Analyse wird ein Bereich, der den Umfang der Komponente (CP) umgibt, in mehrere Zellen (CE) aufgeteilt. Ferner wird eine nichtlineare partielle Differentialgleichung für die mehreren Zellen (CE) aufgestellt. Anschließend kann eine Näherungslösung für die partielle Differentialgleichung z. B. durch ein Gaußsches Eliminierungsverfahren erhalten werden.
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Die numerische CFD-Analyse wird aufgrund der Art des Fluids mehrmals, d. h., in einer Anzahl von Iterationen ausgeführt. Konzeptionell erzeugt die numerische Analyse, die basierend auf einer vorgegebenen Anfangszahl von Iterationen ausgeführt wird, aufgrund der Art des Fluids instabile Ergebnisse, die nur nach einer Anzahl von zusätzlichen Iterationen stationär werden. Das heißt, die numerische Analyse durch die rechnerische Fluiddynamik wird für jede von mehreren Iterationen abgeschlossen, die fortgesetzt werden, bis das Fluid um die Komponente ein Sättigungszustand wird. Die Analysedaten sind ein Ergebniswert der numerischen Analyse, die durch mehrere Iterationen mehrmals ausgeführt wird. Die numerische Analyse zum Erhalten einer Näherungslösung für diese partielle Differentialgleichung ist zeitaufwendig, weil durch die Rechenoperation keine Parallelverarbeitung ausgeführt werden kann.
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Wie oben beschrieben worden ist, kann während des zeitaufwendigen Analyseprozesses ein Fehler in den Gitterentwurf, das Festlegen der Betriebsbedingungen oder das Festlegen des numerischen Werts eines wichtigen Parameters ein Fehler eingeführt werden, was zu einer abnormalen oder unterbrochenen Analyse führt, wodurch die Analyse erneut ausgeführt werden muss. Entsprechend ist eine neue Technik erforderlich, um die Zeitverschwendung durch das Vorhersagen einer anomalen Analyse basierend auf einem während der Analyse detektierten Anomaliesymptom zu verhindern. Zu diesem Zweck sagt eine beispielhafte Ausführungsform ein Analyseergebnis durch ein Analysemodell zum Vorhersagen des Analyseergebnisses zu einem Zwischenzeitpunkt (T + k) der Analyse vorher, wobei sie das Anomaliesymptom durch Vergleichen des vorhergesagten Analyseergebnisses mit dem tatsächlichen Analyseergebnis bestimmt und gemäß dem Bestimmungsergebnis bestimmt, ob die tatsächliche Analyse fortzusetzen ist.
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Als ein spezifisches Beispiel stellt die graphische Darstellung nach 3 die Analysedaten (die durchgezogene Linie) als die Daten dar, die durch eine numerische CFD-Analyse erhalten worden sind. Hier enthalten die Analysedaten einen Eingangswert V(k) für die numerische Analyse und die Ausgangsdaten Y(k) im Ergebnis der numerischen Analyse. Ein Vorhersagemodell einer beispielhaften Ausführungsform leitet die Vorhersagedaten aus den Basisdaten ab, wobei die Basisdaten das Analyseergebnis sind, das durch das Ausführen einer ersten Anzahl von Iterationen (k) erreicht wird. Folglich werden die Vorhersagedaten durch das Vorhersagen des Analyseergebnisses erhalten, das durch eine zweite Anzahl von Iterationen (k + T) erreicht wird. Hier enthalten die Vorhersagedaten einen Vorhersagewert V(k + T) des Eingangswertes und einen Vorhersagewert Y(k + T) des Ausgangswertes. Der Vorhersagewert V̂(k + T) ist ein beim Ausführen der Iterationen durch die zweite Anzahl von Malen (k + T) für die numerische Analyse eingegebener Wert, wobei der Vorhersagewert Y(k + T) ein im Ergebnis der numerischen Analyse beim Ausführen der Iterationen durch die zweite Anzahl von Malen (k + T) ausgegebener Wert ist, wobei T irgendeine ganze Zahl (0, 1, 2, 3 ....) sein kann. Falls T = 0 ist, werden die Vorhersagedaten des aktuellen Zeitpunkts unter Verwendung der Analysedaten des aktuellen Zeitpunkts erzeugt, wobei ein Anomaliesymptom für die Analyse unter Verwendung dieser vorhergesagt und diagnostiziert werden kann.
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Wie oben beschrieben worden ist, bestimmt eine beispielhafte Ausführungsform ein Anomaliesymptom durch das Vergleichen der Analysedaten mit den Vorhersagedaten. Hier sind die Analysedaten das Ergebnis der tatsächlichen numerischen Analyse, die die Iterationen durch die zweite Anzahl von Malen (k + T) ausgeführt hat, wobei sie ein Ergebnis sind, das während der Analyse erhalten worden ist, bevor die numerische Analyse abgeschlossen ist, d. h., zum Zeitpunkt k + T, wie in 3 gezeigt ist; wobei die Vorhersagedaten das Ergebnis (vorhergesagte Ergebnis) der numerischen Analyse sind, die die Iterationen durch die zweite Anzahl von Malen (k + T) durch das Analysemodell ausgeführt hat, und gemäß dem Bestimmungsergebnis bestimmen, ob die tatsächliche Analyse fortzusetzen ist. Wenn die Anomalie während der Analyse festgestellt wird, kann die Analyse entsprechend unterbrochen werden, wodurch Zeit und Kosten eingespart werden.
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Unterdessen enthält das Analysemodell gemäß einer beispielhaften Ausführungsform wenigstens eines von einem parametrischen Modell, das ein Übertragungsfunktionsmodell und ein Zustandsraummodell enthält, und eines nichtparametrischen Modells. Tabelle 1 im Folgenden gibt die Beispiele des parametrischen Modells und des nichtparametrischen Modells an
Tabelle 1
| parametrisches Model | Übertragungsfunktion | Gleichungsfehler | autoregressiv exogen (ARX) |
| nichtlinear autoregressiv exogen (NARX) |
| endliche Impulsantwort (FIR) |
| autoregressiv mit gleitendem Mittelwert exogen (ARMAX): pseudolineares Regressionsmodell |
| autoregressiv (AR) |
| autoregressiv mit gleitendem Mittelwert (ARMA) |
| autoregressiv autoregressiv exogen (ARARX): verallgemeinertes Modell kleinster Quadrate |
| autoregressiv autoregressiv mit gleitendem Mittelwert exogen (ARARMAX): erweitertes Matrixmodell |
| Ausgangsfehler | Ausgangsfehler (OE) |
| Box und Jenkins (BJ) |
| Zustandsraum | linear zeitinvariant (LTI), linear zeitveränderlich (LTV) |
| lineares Modell, nichtlineares Modell |
| kontinuierliche Zeit, diskrete Zeit, Verzögerungszeit |
| Eingrößensystem (SISO), Mehrgrößensystem (MIMO) |
| stochastisches Modell, deterministisches Modell |
| robust, offener Regelkreis, geschlossener Regelkreis |
| nichtparametrisches Modell | nichtparametrisch (Datensatztyp) |
| Impulsantwort |
| Sprungantwort |
| Frequenzübertragungsfunktion |
| Baum |
| neuronales Netz (NN): FF, FB, radiale Basisfunktion, faltend, gepulst, tiefes NN (tiefes bayessches Netz), rekurrentes NN |
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Ferner kann das Analysemodell unter Verwendung wenigstens eines der in Tabelle 2 im Folgenden aufgelisteten Optimierungsalgorithmen abgeleitet werden.
Tabelle 2
| parametrisches Modell | Vorhersagefehlerverfahren (PEM) |
| Verfahren der maximalen Wahrscheinlichkeit (MLM) |
| Verfahren der kleinsten Quadrate (LSM) |
| | diskontinuierliches Verfahren der kleinsten Quadrate |
| | Offline-Verfahren der kleinsten Quadrate |
| erweitertes Verfahren der kleinsten Quadrate (ELSM) |
| verallgemeinertes Verfahren der kleinsten Quadrate (GLSM) |
| rekursives Verfahren der kleinsten Quadrate (RLS) |
| Verfahren der Instrumentvariable (IVM) |
| Hauptkomponentenanalyse (PCA) |
| dynamische Hauptkomponentenanalyse (DPCA) |
| | teilweise kleinste Quadrate (PLS) |
| unterraumbasiertes Zustandsraummodell |
| Identifikations- (4SID-) Verfahren |
| (+ Singulärwertzerlegung (SVD)) |
| (+ QR-Zerlegung) |
| | N4SID-Verfahren |
| | Mehrvariable-Ausgangsfehler-Zustandsraum-(MOESP-) Verfahren |
| Analyse kanonischer Zufallsvariable (CVA) |
| Singulärwertzerlegung |
| Verfahren der minimalen Verwirklichung (MRM) |
| nichtparametrisches Modell | Einschwingverhaltensverfahren |
| Korrelationsanalyse |
| Frequenzgangverfahren |
| Spektralanalyseverfahren |
| Verfahren der empirischen Schätzung der Übertragungsfunktion (ETFE) |
| Lernen des einlagigen/mehrlagigen Perzeptrons, Backpropagation, Gradientenverfahren schichtenweises Vortraining: Auto-Codierer, Bolzmann-Maschine |
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Insbesondere zurück in 1 kann das Analysemodell gemäß einer beispielhaften Ausführungsform ein Modell zum Simulieren der numerischen Analyse für jede der mehreren Zellen (CE), ein Modell zum Simulieren der numerischen Analyse für eine Zellengruppe, die die vorgegebene Anzahl von einander benachbarten Zellen (CE) enthält, ein Modell zum Simulieren der numerischen Analyse für eine Zellengruppe, die die Zellen mit zueinander ähnlichen Eigenschaften enthält, oder ein Modell zum Simulieren der numerischen Analyse für alle der mehreren Zellen (CE), wenn der Raum, der den Umfang der Entwurfszielkomponente (CP) umgibt, in die mehreren Zellen (CE) aufgeteilt ist, sein.
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Im Folgenden wird eine Vorrichtung zum Diagnostizieren einer Analyse gemäß einer beispielhaften Ausführungsform bezüglich der 4-8 beschrieben.
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Erstens enthält in den 4 und 5 eine Analysevorrichtung 10 gemäß einer beispielhaften Ausführungsform eine Modellschicht 100, eine Vorhersageschicht 200, eine Diagnoseschicht 300 und eine Analyseschicht 400. Hier unterscheiden sich die Modellschicht 100 und die Vorhersageschicht 200 nach den 4 und 5 jeweils voneinander.
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Die Analyseschicht 400 führt eine numerische Analyse durch eine rechnerische Fluiddynamik (CFD) aus. Diese Analyseschicht 400 teilt den Bereich, der den Umfang der Komponente (CP) umgibt, in mehrere Zellen (CE) auf und gibt Analysedaten aus, während sie mehrere Iterationen der numerischen CFD-Analyse ausführt.
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Die Modellschicht 100 erzeugt ein Analysemodell, das ein Ergebnis mehrerer iterierter numerischer Analysen für die Komponente unter Verwendung der Analysedaten vorhersagt, die mehrere Eingangssignale, die für die numerische Analyse der Komponente verwendet werden, und mehrere Ausgangssignale, die den mehreren Eingangssignalen entsprechen, sind. Dieses Analysemodell simuliert eine numerische Analyse, die mehrmals ausgeführt wird. Insbesondere kann das Analysemodell, wie oben beschrieben worden ist, aus mehreren Modellen bestehen, wobei es wenigstens eines von einem parametrischen Modell und einem nichtparametrischen Modell enthält.
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In der beispielhaften Ausführungsform nach 4 enthält die Modellschicht 100 einen Analysedatenspeicher 110 und eine Analysemodellableitungseinrichtung 140. In der beispielhaften Ausführungsform nach 5 enthält die Modellschicht 100 den Analysedatenspeicher 110, einen Vorprozessor 120, einen Datenanalysator 130 und die Analysemodellableitungseinrichtung 140.
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Der Analysedatenspeicher 110 speichert die Analysedaten gemäß einer beispielhaften Ausführungsform. Die Analysedaten sind die Daten, die den Bereich um die Komponente (CP) in mehrere Zellen (CE) aufteilen, und werden für die numerische Analyse der mehreren Zellen (CE) verwendet. Diese Analysedaten enthalten mehrere Eingangssignale und mehrere Ausgangssignale, die den mehreren Eingangssignalen entsprechen. Das Eingangssignal kann z. B. die Viskosität der laminaren Strömung des Fluids, die turbulente Leitung, der Zeitunterschied zwischen den mehrmals ausgeführten numerischen Analysen usw. in jeder Zelle (CE) sein. Das Ausgangssignal bedeutet die Eigenschaften des Fluids. Das Ausgangssignal kann z. B. die Dichte, der Impuls in der x- und der y-Richtung, die innere Energie usw. in jeder Zelle (CE) sein.
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Der Vorprozessor 120 führt eine Vorverarbeitung zum Korrigieren oder Entfernen der im Analysedatenspeicher 110 gespeicherten Analysedaten gemäß einer vorgegebenen Bedingung aus. Die Vorverarbeitung für die Analysedaten enthält das Entfernen von leeren Daten in der Mitte, fehlerhaften Daten usw. unter den Analysedaten oder das Umsetzen dieser Daten in richtige numerische Werte. Die Vorverarbeitung für die Analysedaten wählt dann nur die Analysedaten aus, die einer vorgegebenen Anforderung entsprechen. Wie oben beschrieben worden ist, gibt der Vorprozessor 120 durch das Korrigieren oder Entfernen die Analysedaten gemäß der vorgegebenen Bedingung aus.
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Der Datenanalysator 130 leitet durch das Analysieren der durch den Vorprozessor 120 ausgegebenen Analysedaten die Beziehung zwischen den Zellen und die Beziehung zwischen den Daten in der Zelle ab. Das heißt, der Datenanalysator 130 leitet durch das Analysieren der Entwurfsspezifikation und der Bedingung, der Beziehung zwischen den Zellen (CE) und der Daten für jede Zelle (CE) die Beziehung zwischen den Zellen (CE) und die Beziehung zwischen den Daten in der Zelle (CE) ab.
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Die Analysemodellableitungseinrichtung 140 leitet das Analysemodell zum Vorhersagen eines Ausgangssignals der numerischen Analyse, die mehrmals (mehrere Iterationen) ausgeführt worden ist, unter Verwendung der Analysedaten ab, die die mehreren Eingangssignale, die für die numerische Analyse verwendet werden, und die mehreren der Ausgangssignale, die den mehreren Eingangssignalen entsprechen, sind. Dieses Analysemodell simuliert die numerische Analyse, die mehrmals ausgeführt worden ist.
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Die Analysemodellableitungseinrichtung 140 bildet eine Beziehungsgleichung des Analysemodells, bei der die Parameter nicht bestimmt sind, und leitet dann die Parameter durch einen Optimierungsalgorithmus durch das Einsetzen der Analysedaten in die Beziehungsgleichung ab. Entsprechend kann die Analysemodellableitungseinrichtung 140 das Analysemodell durch das Anwenden der abgeleiteten Parameter auf die Beziehungsgleichung des Analysemodells erzeugen. Die Analysemodellableitungseinrichtung 140 kann z. B. die Beziehungsgleichung des Analysemodells bilden, bei der die Parameter zum Bestimmen der Beziehung zwischen dem Eingangssignal und dem Ausgangssignal der numerischen Analyse, die mehrere Iterationen ausführt, unbekannt sind, und dann die Parameter durch das Lernen mehrerer Analysedaten für die gebildete Beziehungsgleichung ableiten. Im Ergebnis kann die Analysemodellableitungseinrichtung 140 das Analysemodell ableiten.
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Die Vorhersageschicht 200 ist konfiguriert, das Ergebnis der numerischen Analyse für die mehreren Zellen (CE), die den Umfangsraum der Entwurfszielkomponente (CP) aufteilen, unter Verwendung des durch die Modellschicht 100 abgeleiteten Analysemodells vorherzusagen. Gemäß einer beispielhaften Ausführungsform enthält die Vorhersageschicht 200 eine Analysevorhersageeinrichtung 210, wie in 4 gezeigt ist. Ferner enthält die Vorhersageschicht 200 gemäß einer weiteren beispielhaften Ausführungsform, wie in 5 gezeigt ist, die Analysevorhersageeinrichtung 210 und einen Vorhersageoptimierer 220.
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Die Analysevorhersageeinrichtung 210 sagt das Ergebnis der mehrmals (k + T) ausgeführten numerischen Analyse durch das durch die Analysemodellableitungseinrichtung 140 erzeugte Analysemodell vorher. Das heißt, die Analysevorhersageeinrichtung 210 sagt ein Ausgangssignal der mehrmals (k + T) ausgeführten numerischen Analyse durch das Eingeben des durch die Analysemodellableitungseinrichtung 140 basierend auf den Analysedaten erzeugten Analysemodells vorher. Diese Analysevorhersageeinrichtung 210 enthält einen numerischen Analysator 211 und eine Vorhersageeinrichtung 213, wie in 6 gezeigt ist.
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Der numerische Analysator 211 gibt die Basisdaten durch das Ausführen der numerischen Analyse für die mehreren Zellen, die den Umfangsraum einer Entwurfszielkomponente aufteilen, aus. Entsprechend werden ein Eingangssignal für die numerische Analyse und ein ihm entsprechendes Ausgangssignal abgeleitet. In 3 erzeugt der numerische Analysator 211 die Basisdaten, indem er die Iteration der numerischen Analyse nur in einer vorgegebenen Anzahl (k) ausführt. Zu diesem Zeitpunkt leitet der numerische Analysator 211 die Basisdaten, die das Eingangssignal und das Ausgangssignal enthalten, durch die numerische Analyse ab. Der numerische Analysator 211 kann z. B., wie in 3 gezeigt ist, die Basisdaten, d. h., die Datenpunkte 1 bis 5, ableiten.
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Die Vorhersageeinrichtung 213 gibt die Vorhersagedaten durch das Eingeben der durch den numerischen Analysator 211 abgeleiteten Analysedaten in das durch die Analysemodellableitungseinrichtung 140 erzeugte Analysemodell aus, um das Ergebnis der numerischen Analyse, die mehrmals (k + T) ausgeführt worden ist, vorherzusagen. In 3 leitet die Vorhersageeinrichtung 213 die Vorhersagedaten durch das Vorhersagen des Ergebnisses der mehrmals (k + T) ausgeführten numerischen Analyse bezüglich des Analysemodells basierend auf den Basisdaten 1 bis 5 des numerischen Analysators 211 ab. Die Vorhersageeinrichtung 213 leitet z. B. die Vorhersagedaten, d. h., die Datenpunkte a bis e, die das Ergebnis der mehrmals (k + T) ausgeführten numerischen Analyse vorhergesagt haben, aus den Basisdaten 1 bis 5 ab. Wie in 3 gezeigt ist, kann das gewünschte Ausgangssignal Y(k + T) nur erhalten werden, nachdem die Iteration der numerischen Analyse mehrmals (k + T) ausgeführt worden ist. Die Vorhersageeinrichtung 213 kann jedoch das Ausgangssignal Y(k + T), das das Ergebnis der numerischen Analyse ist, die mehrmals (k + T) ausgeführt worden ist, durch das Eingeben des Analysemodells, das auf den Basisdaten basiert, die durch die k-te numerische Analyse des numerischen Analysators 211 abgeleitet worden sind, erhalten. Entsprechend gibt es gemäß einer beispielhaften Ausführungsform keine Notwendigkeit, die Iteration der numerischen Analyse die zusätzlichen T-Male auszuführen, so dass der für die Analyse verbrauchte Zeitraum um so viel wie die Iterationszeit T verkürzt werden kann.
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Der Vorhersageoptimierer 220 optimiert das durch die Analysevorhersageeinrichtung 210 vorhergesagte Analyseergebnis. Das Analyseergebnis konvergiert gegen einen spezifischen Wert, wenn die Iteration der numerischen Analyse ausgeführt wird. Entsprechend optimiert eine beispielhafte Ausführungsform das Ergebnis (die mehreren Ausgangssignale), das von der Vorhersageschicht 200 vorhergesagt wird, durch den Optimierer 300. In 3 kann der Vorhersageoptimierer 220 z. B. einen Durchschnittswert der Vorhersagedaten a bis e z. B. durch das Ausführen einer Optimierung ausgeben.
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Die Diagnoseschicht 300 verifiziert durch das Vergleichen der von der Analyseschicht 400 ausgegebenen tatsächlichen Analysedaten, während die Analyse der Analyseschicht 400 ausgeführt wird, mit den Vorhersagedaten, die das durch die Vorhersageschicht 200 erzeugte Vorhersageergebnis der Analyse sind, die Anomalie der Analysedaten. Diese Diagnoseschicht 300 enthält eine Frühwarneinrichtung 310 und eine Anomaliediagnosevorrichtung 320.
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Die Frühwarneinrichtung 310 ist konfiguriert, die Frühwarninformationen durch das Aussortieren einer Zelle, die eine vorgegebene Frühwarnbedingung erfüllt, unter den mehreren Zellen (CE) um eine Entwurfszielkomponente zu erzeugen. Zu diesem Zweck enthält die Frühwarneinrichtung 310 einen Restgenerator 311 und eine Warninformationsvorrichtung 313, wie in 7 gezeigt ist.
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Wie in der graphischen Darstellung nach 8 gezeigt ist, leitet der Restgenerator 311 durch das Empfangen sowohl der Analysedaten gemäß der numerischen Analyse der Analyseschicht 400 als auch der von der Vorhersageschicht 200 vorhergesagten Vorhersagedaten die Restdaten ab. Das heißt, die Restdaten geben einen Unterschied zwischen den Analysedaten (die durchgezogene Linie) und den Vorhersagedaten (die gestrichelte Linie) an. Hier werden die Analysedaten und die Vorhersagedaten für mehrere Zellen, mehrere Zellengruppen und alle Zellen abgeleitet. Entsprechend werden die Restdaten außerdem für die mehreren Zellen, die mehreren Zellengruppen und alle Zellen abgeleitet.
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Die Warninformationsvorrichtung 313 erzeugt die Frühwarninformationen durch das Aussortieren der Zellen, die die vorgegebene Frühwarnbedingung erfüllen, durch das Vergleichen der tatsächlichen Analysedaten gemäß dem Ergebnis der numerischen Analyse der Analyseschicht 400, der Vorhersagedaten, in denen die Vorhersageschicht 200 das Ergebnis der numerischen Analyse vorhergesagt hat, und der durch den Restgenerator 311 abgeleiteten Restdaten. Die Frühwarnbedingung legt z. B. den Normalbereich jeder der Analysedaten, der Vorhersagedaten und der Restdaten fest. Entsprechend erzeugt die Warninformationsvorrichtung 313 die Frühwarninformationen für die Zelle, in der sich die Analysedaten und/oder die Vorhersagedaten und/oder die Restdaten außerhalb des Normalbereichs befinden. Die Frühwarninformationen enthalten eine Kennung für die Zelle, die sich außerhalb des Normalbereichs befindet, und enthalten ferner die Analysedaten, die Vorhersagedaten und die Restdaten der entsprechenden Zelle.
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Die Anomaliediagnosevorrichtung 320 bestimmt basierend darauf, ob eine vorgegebene Anomaliebedingung basierend auf den durch die Warninformationsvorrichtung 313 bereitgestellten Frühwarninformationen erfüllt ist, ob die Analyse anomal ist. Die Anomaliediagnosevorrichtung 320 bestimmt z. B. durch das kontinuierliche Ausführen der Iteration in der vorgegebenen Anzahl der Male oder mehr, ob die einzelne Zelle, die Zellengruppe oder alle Zellen die Anomaliebedingung erfüllen. Die Anomaliediagnosevorrichtung 320 bestimmt, ob es die Anomalie für die einzelne Zelle gibt, bestimmt, ob es die Anomalie für jede Gruppenzelle gibt, und bestimmt, ob es die Anomalie für alle Zellen gibt, gemäß einer beispielhaften Ausführungsform sequentiell und kann dann schließlich die Anomalie durch das Zusammenfassen des Bestimmungsergebnisses bestimmen. Gemäß einer weiteren beispielhaften Ausführungsform kann die Anomaliediagnosevorrichtung 320 bestimmen, ob es die Anomalie für jede Gruppenzelle gibt, und bestimmen, ob es die Anomalie für alle Zellen gibt, ohne zu bestimmen, ob es die Anomalie für die einzelne Zelle gibt, und dann schließlich die Anomalie durch das Zusammenfassen des Bestimmungsergebnisses bestimmen. Gemäß einer noch weiteren beispielhaften Ausführungsform kann die Anomaliediagnosevorrichtung 320 bestimmen, ob es die Anomalie für die einzelne Zelle gibt, überspringen, ob es die Anomalie für jede Gruppenzelle gibt, und bestimmen, ob es die Anomalie für alle Zellen gibt, und dann schließlich die Anomalie durch das Zusammenfassen des Bestimmungsergebnisses bestimmen.
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Wenn die Anomaliediagnosevorrichtung 320 ein Symptom als Teil einer Anomaliebedingung diagnostiziert, sendet sie einen Unterbrechungsbefehl an die Analyseschicht 400, die die Analyse unterbricht. Wenn die Anomaliediagnosevorrichtung 320 andererseits ein Symptom als Teil einer Normalitätsbedingung diagnostiziert, sendet sie einen Fortsetzungsbefehl an die Analyseschicht 400, die die Analyse fortsetzt. Gemäß einer alternativen Ausführungsform kann die Anomaliediagnosevorrichtung 320 unterdessen, wenn eine Normalitätsbedingung diagnostiziert wird, keinen entsprechenden Befehl an die Analyseschicht 400 senden und dadurch die Analyseschicht 400 anweisen, die Analyse fortzusetzen.
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Als Nächstes wird ein Verfahren zum Diagnostizieren einer Analyse der Analysevorrichtung 10 gemäß einer beispielhaften Ausführungsform bezüglich 9 beschrieben.
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In 9 leitet die Modellschicht 100 das Analysemodell, das die nummerische Analyse für die mehreren Zellen (CE) ausführt, die den Umfangsraum der Zielkomponente (CP) aufteilen, unter Verwendung der Analysedaten ab (Operation S110). Hier enthalten die Analysedaten mehrere Eingangssignale, die für eine numerische Analyse verwendet werden, die eine Iteration herkömmlich in irgendeiner Anzahl von Malen (mehreren Iterationen) ausführt, und mehrere Ausgangssignale, die den mehreren Eingangssignalen entsprechen. Das heißt, das Analysemodell ist konfiguriert, das Ergebnis durch das Simulieren der numerischen Analyse, die die Iteration mehrmals ausführt, vorherzusagen.
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Die Analyseschicht 400 führt die Analyse aus (Operation S120). Die Analyseschicht 400 teilt den Bereich um die Komponente (CP) in mehrere Zellen auf, gruppiert die mehreren Zellen gemäß einer vorgegebenen Regel in mehrere Zellengruppen und führt dann die numerische Analyse durch eine rechnerische Fluiddynamik (CFD) für jede der mehreren Zellen, jede der mehreren Zellengruppen und alle Zellen aus. Insbesondere gibt die Analyseschicht 400 die Analysedaten durch das Ausführen der Iteration der numerischen Analyse aus.
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Unterdessen sagt die Vorhersageschicht 200 das Ergebnis der numerischen Analyse, die die Iteration mehrmals ausgeführt hat, für die mehreren Zellen (CE) des Umfangsraums der Zielkomponente (CP) durch das vorher durch die Modellschicht 100 abgeleitete Analysemodell vorher, (Operation S130).
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Anschließend verifiziert die Diagnoseschicht 300 durch das Vergleichen der tatsächlichen Analysedaten, die von der Analyseschicht 400 ausgegeben werden, während die Analyse der Analyseschicht 400 ausgeführt wird, mit den Vorhersagedaten, die das Vorhersageergebnis der durch die Vorhersageschicht 200 erzeugten Analyse sind, die Anomalie der Analysedaten (Operation S140).
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Als Nächstes wird jede der oben beschriebenen Operationen S110, S130 und S140 bezüglich der 10-12 ausführlicher beschrieben.
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In 10, die die Operation S110 nach 9 ausführlich beschreibt, wird zuerst ein Zustand angenommen, in dem der Analysedatenspeicher 110 die Analysedaten speichert, die die mehreren Eingangssignale, die für die numerische Analyse verwendet werden, und die mehreren Ausgangssignale, die jedem der mehreren Eingangssignale entsprechen, enthalten, (Operation S210). Der Analysedatenspeicher 110 gibt die Analysedaten aus.
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Der Vorprozessor 120 verarbeitet die Analysedaten vor (Operation S220). Der Vorprozessor 120 entfernt leere Daten in der Mitte, fehlerhafte Daten usw. unter den Analysedaten oder setzt die Daten in richtige numerische Werte um. Der Vorprozessor 120 wählt dann nur die Analysedaten aus, die einer vorgegebenen Anforderung entsprechen, und gibt diese aus. Anschließend kann der Datenanalysator 130 durch das Analysieren der Analysedaten die Beziehung zwischen den Zellen (CE) und die Beziehung zwischen den Daten in der Zelle (CE) ableiten (Operation S230). Das heißt, der Datenanalysator 130 leitet durch das Analysieren der Entwurfsspezifikation und der Bedingung, der Beziehung zwischen den Zellen (CE) und der Daten für jede Zelle (CE) die Beziehung zwischen den Zellen (CE) und die Beziehung zwischen den Daten in der Zelle (CE) ab. Die oben beschriebenen Operationen S220 und S230 können selektiv weggelassen werden.
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Die Analysemodellableitungseinrichtung 140 bildet die Beziehungsgleichung des Analysemodells, bei der die Parameter zum Bestimmen der Beziehung zwischen dem Eingangssignal und dem Ausgangssignal nicht bestimmt sind, (Operation S240). Das heißt, die Analysemodellableitungseinrichtung 140 bildet die Beziehungsgleichung, bei der die Parameter zum Bestimmen der Beziehung zwischen dem Eingangssignal und dem Ausgangssignal der numerischen Analyse unbekannt sind. Anschließend leitet die Analysemodellableitungseinrichtung 140 die Parameter durch den Optimierungsalgorithmus durch das Einsetzen der Analysedaten in die Beziehungsgleichung ab (Operation S250). Das heißt, die Analysemodellableitungseinrichtung 140 führt das Lernen für die Analysedaten durch den Optimierungsalgorithmus aus. Dieses Lernen kann z. B. überwachtes Lernen, nicht überwachtes Lernen usw. sein. Danach leitet die Analysemodellableitungseinrichtung 140 das Analysemodell durch das Anwenden der vorher abgeleiteten Parameter auf die Beziehungsgleichung ab (Operation S260). Dieses Analysemodell kann das Ergebnis der numerischen Analyse vorhersagen, die die Iteration mehrmals ausgeführt hat.
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Als Nächstes leitet in 11, die die Operation S130 nach 9 ausführlich beschreibt, der numerische Analysator 211 der Vorhersageschicht 200 die Basisdaten, die das Eingangssignal und das Ausgangssignal enthalten, durch die numerische Analyse durch das Ausführen der numerischen Analyse ab (Operation S310). Der numerische Analysator 211 kann z. B. die Basisdaten 1 bis 5 ableiten, wie in 3 gezeigt ist.
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Anschließend leitet die Vorhersageeinrichtung 213 der Vorhersageschicht 200 die Vorhersagedaten durch das Vorhersagen des Ergebnisses der numerischen Analyse, die die Iteration mehrmals (k + T) ausgeführt hat, bezüglich des Analysemodells basierend auf den Basisdaten 1 bis 5 des numerischen Analysators 211 ab (Operation S320). Die Vorhersageeinrichtung 213 leitet z. B. die Vorhersagedaten a bis e, die das Ergebnis der numerischen Analyse vorhersagen, die die Iteration mehrmals (k + T) ausgeführt hat, aus den Basisdaten 1 bis 5 ab.
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Der Vorhersageoptimierer 220 optimiert die mehreren Ausgangssignale, die die Vorhersageergebnisse sind, (Operation S330). Der Vorhersageoptimierer 220 kann z. B. durch das Ausführen der Optimierung einen Durchschnittswert der Vorhersagedaten a bis e ausgeben.
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Als Nächstes leitet bezüglich 12, die die Operation S140 nach 9 ausführlich beschreibt, der Restgenerator 311 der Frühwarneinrichtung 310 die Restdaten durch das Empfangen der Analysedaten gemäß der numerischen Analyse der Analyseschicht 400 und der durch die Vorhersageschicht 200 vorhergesagten Vorhersagedaten ab (Operation S410). Hier werden die Analysedaten und die Vorhersagedaten für mehrere Zellen, mehrere Zellengruppen und alle Zellen abgeleitet. Entsprechend werden außerdem die Restdaten für die mehreren Zellen, die mehreren Zellengruppen und alle Zellen abgeleitet.
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Als Nächstes vergleicht die Warninformationsvorrichtung 313 der Frühwarneinrichtung 310 die tatsächlichen Analysedaten gemäß dem Ergebnis der numerischen Analyse der Analyseschicht 400, die Vorhersagedaten, in denen die Vorhersageschicht 200 das Ergebnis der numerischen Analyse vorhergesagt hat, und die durch den Restgenerator 311 abgeleiteten Restdaten (Operation S420).
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Anschließend erzeugt die Warninformationsvorrichtung 313 die Frühwarninformationen durch das Aussortieren einer Zelle, die der vorgegebenen Frühwarnbedingung entspricht, als das Vergleichsergebnis (Operation S430). Die Frühwarnbedingung kann z. B. eine sein, die den Normalbereich jeder der Analysedaten, der Vorhersagedaten und der Restdaten festlegt. Entsprechend kann die Warninformationsvorrichtung 313 die Frühwarninformationen für die Zelle erzeugen, in der sich die Analysedaten und/oder die Vorhersagedaten und/oder die Restdaten außerhalb des Normalbereichs befinden. Die Frühwarninformationen enthalten eine Kennung für die Zelle, die sich außerhalb des Normalbereichs gemäß der Frühwarnbedingung befindet, und die Analysedaten, die Vorhersagedaten und die Restdaten der entsprechenden Zelle.
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Als Nächstes bestimmt die Anomaliediagnosevorrichtung 320 basierend auf den Frühwarninformationen die Anomalie der Analyse demgemäß, ob die vorgegebene Anomaliebedingung erfüllt ist, (Operation S440). Die Anomaliediagnosevorrichtung 320 bestimmt z. B. durch das kontinuierliche Ausführen der Iteration in vorgegebenen Malen oder mehr, ob die einzelne Zelle, die Zellengruppe oder alle Zellen die Anomaliebedingung erfüllen. Gemäß einer beispielhaften Ausführungsform kann die Anomaliediagnosevorrichtung 320 sequentiell bestimmen, ob eine Anomalie für die einzelne Zelle vorhanden ist, ob eine Anomalie für jede Gruppenzelle vorhanden ist und ob eine Anomalie für alle Zellen vorhanden ist, und dann den Anomaliezustand durch das Zusammenfassen des Bestimmungsergebnisses bestimmen.
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Gemäß einer weiteren beispielhaften Ausführungsform kann die Anomaliediagnosevorrichtung 320 bestimmen, ob es eine Anomalie für jede Gruppenzelle gibt und ob es eine Anomalie für alle Zellen gibt, ohne zu bestimmen, ob es eine Anomalie für die einzelne Zelle gibt, wobei sie dann den Anomaliezustand durch das Zusammenfassen des Bestimmungsergebnisses bestimmen kann.
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Gemäß noch einer weiteren beispielhaften Ausführungsform kann die Anomaliediagnosevorrichtung 320 bestimmen, ob es eine Anomalie für die einzelne Zelle gibt, überspringen, ob es eine Anomalie für jede Gruppenzelle gibt, und bestimmen, ob es eine Anomalie für alle Zellen gibt, wobei sie dann den Anomaliezustand durch das Zusammenfassen des Bestimmungsergebnisses bestimmen kann.
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Wenn die Anomaliediagnosevorrichtung 320 eine Anomaliebedingung bestimmt (Operation S450), geht das Verfahren zu einer Operation S460 weiter. Wenn alternativ die Anomaliediagnosevorrichtung 320 eine Normalitätsbedingung bestimmt (Operation S450), geht das Verfahren zu einer Operation S470 weiter. Wenn das Diagnostizieren das Vorhandensein einer Anomaliebedingung bestimmt, sendet die Anomaliediagnosevorrichtung 320 entsprechend einen Unterbrechungsbefehl an die Analyseschicht 400, die die Analyse unterbricht (Operation S460). Wenn andererseits die Bedingung als eine Normalität diagnostiziert wird, sendet die Anomaliediagnosevorrichtung 320 einen Fortsetzungsbefehl an die Analyseschicht 400, die die Analyse fortsetzt (Operation S470). Unterdessen kann die Anomaliediagnosevorrichtung 320 gemäß einer alternativen Ausführungsform die Analyse fortsetzen, indem sie keinen entsprechenden Befehl oder keine entsprechende Anweisung an die Analyseschicht 400 sendet, (Operation S470).
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13 zeigt eine Computervorrichtung gemäß einer beispielhaften Ausführungsform. Eine Computervorrichtung TN100 nach 13 kann die in der vorliegenden Beschreibung beschriebene Vorrichtung (z. B. die Analysevorrichtung usw.) sein.
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In 13 kann die Computervorrichtung TN100 wenigstens einen Prozessor TN110, einen Sender/Empfänger TN120 und einen Speicher TN130 enthalten. Ferner kann die Computervorrichtung TN100 ferner eine Speichervorrichtung TN140, eine Eingangsschnittstellenvorrichtung TN150, eine Ausgangsschnittstellenvorrichtung TN160 usw. enthalten. Die in der Computervorrichtung TN100 enthaltenen Komponenten können durch einen Bus TN170 verbunden sein und miteinander kommunizieren.
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Der Prozessor TN110 kann einen Programmbefehl ausführen, der in wenigstens einem des Speichers TN130 und der Speichervorrichtung TN140 gespeichert ist. Der Prozessor TN110 kann eine Zentraleinheit (CPU), eine Graphikverarbeitungseinheit (GPU) oder einen dedizierten Prozessor, in dem die Verarbeitung gemäß einer beispielhaften Ausführungsform ausgeführt werden kann, enthalten. Der Prozessor TN110 kann konfiguriert sein, die Prozeduren, Funktionen, Verfahren usw., die im Zusammenhang mit einer Ausführungsform der vorliegenden Offenbarung beschrieben sind, zu implementieren. Der Prozessor TN110 kann jede Komponente der Computervorrichtung TN100 steuern.
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Jeder des Speichers TN130 und der Speichervorrichtung TN140 kann verschiedene auf eine Operation des Prozessors TN110 bezogene Informationen speichern. Jeder des Speichers TN130 und der Speichervorrichtung TN140 kann aus wenigstens einem von einem flüchtigen Speichermedium und einem nicht flüchtigen Speichermedium bestehen. Der Speicher TN130 kann z. B. aus wenigstens einem von einem Festwertspeicher (ROM) und einem Schreib-Lese-Speicher (RAM) bestehen.
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Der Sender/Empfänger TN120 kann ein verdrahtetes Signal oder ein drahtloses Signal senden und empfangen. Der Sender/Empfänger TN120 kann mit einem Netz verbunden sein, um eine Kommunikation auszuführen.
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Unterdessen können verschiedene Verfahren gemäß einer oben beschriebenen beispielhaften Ausführungsform in der Form eines durch verschiedene Computermittel lesbaren Programms implementiert sein und in einem computerlesbaren Aufzeichnungsmedium aufgezeichnet sein. Hier kann das Aufzeichnungsmedium Programmbefehle, Datendateien, Datenstrukturen usw. allein oder in einer Kombination daraus enthalten. Die in dem Aufzeichnungsmedium aufzuzeichnenden Programmbefehle können jene sein, die für eine vorliegende Offenbarung speziell entworfen und konfiguriert worden sind, oder können außerdem jene sein, die den Fachleuten auf dem Gebiet der Computer-Software bekannt und für die Fachleute auf dem Gebiet der Computer-Software verfügbar sind. Das Aufzeichnungsmedium kann z. B. Magnetmedien, wie z. B. Festplatten, Disketten und Magnetbänder, optische Medien, wie z. B. CD-ROMs und eine DVDs, magneto-optische Medien, wie z. B. Floptical-Disks, und Hardware-Vorrichtungen, die speziell konfiguriert sind, die Programmbefehle zu speichern und auszuführen, wie z. B. ROMs, RAMs und einen Flash-Speicher, enthalten. Die Beispiele der Programmbefehle können nicht nur Drähte in einer Maschinensprache, wie z. B. jene, die durch einen Kompilierer erzeugt werden, sondern außerdem Drähte in einer höheren Programmiersprache, die durch einen Computer unter Verwendung eines Interpreters usw. ausgeführt werden können, enthalten. Diese Hardware-Vorrichtung kann konfiguriert sein, als ein oder mehrere Software-Module zu arbeiten, um den Betrieb einer beispielhaften Ausführungsform auszuführen, und umgekehrt.
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Während bezüglich der beigefügten Zeichnungen eine oder mehrere beispielhafte Ausführungsformen beschrieben worden sind, ist es für die Fachleute auf dem Gebiet selbstverständlich, dass verschiedene Modifikationen und Änderungen der Form und der Einzelheiten darin vorgenommen werden können, ohne vom Erfindungsgedanken und Schutzumfang abzuweichen, wie sie durch die beigefügten Ansprüche definiert sind. Entsprechend sollte die Beschreibung der beispielhaften Ausführungsformen nur in einem beschreibenden Sinn und nicht, um den Schutzumfang der Ansprüche einzuschränken, ausgelegt werden, wobei viele Alternativen, Modifikationen und Variationen für die Fachleute auf dem Gebiet offensichtlich sind.
