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Probabilistische Modellierung des Schwingungsverhaltens einer Fahrzeugkarosserie mit Hilfe eines Variational Autoencoder Ersatzmodells (de)

* Presenting author
Day / Time: 08.03.2023, 09:20-09:40
Room: Saal X 9-10
Typ: Regulärer Vortrag
Abstract: Im Bereich der vibroakustischen Fahrzeugauslegung ist es schwer bzw. mit sehr großem Rechenaufwand verbunden alle Unsicherheiten zu quantifizieren. Trotz immer komplexerer Modelle ist jedes System mit einer inhärenten Varianz behaftet. Oft ist der Varianzbereich notwendig, um im Auslegungsprozess robustere Entscheidungen treffen zu können. Um die Varianz des Modells zu bestimmen, müssen viele Auswertungen berechnet werden, was angesichts der Komplexität der numerischen Modelle viel Zeit in Anspruch nimmt. Bei hochdimensionalen Systemen, wie der Schwingungsantwort einer Fahrzeugkarosserie, müssen viele Stichproben gezogen werden, um die unbekannte Verteilung zuverlässig zu modellieren. Dies kann vermieden werden, indem die probabilistische Verteilungsfunktion hinter den Daten gelernt wird. Machine Learning Ansätze zeigen in diesem Bereich großes Potenzial. Daher wird hier ein spezielles neuronales Netz, der Variational Autoencoder, verwendet. Der Autoencoder kombiniert ein Encoder mit einem Decoder Netz, um die Transformation von einer (latenten) Basisverteilung zu einer Approximation der datenbeschreibenden Verteilung zu lernen. In diesem Beitrag wird die bestehende Datenbasis um künstliche, leicht zu generierende Stichproben erweitert, indem die gelernte Verteilungsfunktion realisiert wird. Die künstlichen Stichproben haben die gleichen Eigenschaften wie die Trainingsstichproben und können somit als Ersatzmodell des numerischen Modells verstanden werden. Abschließend wird gezeigt, dass durch diesen Ansatz die Anzahl an benötigten Stichproben signifikant verringert werden kann.
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