Hallo,
ja, mathematisch ist das eine Optimierung die unter verschiedenen Begriffen wie Parameteridendifikation, Model Update, Fitten, Abgleich steckt.
Die Tools sind bereits genannt (DX, optiSLang), wobei durch die Anforderungen (Verläufe von Werten z. B. Spannungs-DehnungsKurven, Stabilitäts-Kurven, Frequenzgängen etc.) wie wir sie kennengelernt haben, typischerweise optiSLang eingesetzt wird.
Wir hatten kürzlich an der TU Ilmenau im Rahmen der Feierabendakademie einen optiSLang Workshop zum Vorgehen beim Abgleich von Simulationsdaten an eine gegebene Referenz an einem kleinen Beispiel (Tellerfeder) vermittelt (z. B. Messdaten in Excel und Kraft-Weg-Kurve in ANSYS anfitten). Bei entsprechendem Interesse könnten wir das auch an einer anderen Hochschule (und natürlich auch als reguläres Training) durchführen. Was man beachten sollte: Manchmal ist nicht nur der Verlauf entscheidend, sondern bei dynam. Analysen auch eine Form (z. B. Schwingungsform), dazu gibt es das sog. Model Assurance Criterium (MAC), das dazu genutzt werden kann, dass man Schwingungsform A (Messung) mit Schwingungsform A (Simulation) vergleicht und nicht mit Schwingungsform B (wenn durch unterschiedliche Steifigkeis/Massenverhältnisse nicht nur die Frequenz sondern auch die Reihenfolge von Moden variiert).
Die Frage ist also weshalb APDL? Was ist das Ziel? Die Aufgabe der Parameteridentifikation alleine ist noch kein Kriterium, das geht - je nach Anforderungen - mit Bordmitteln. Will man speziellere Sachen (z. B. Schwingungsformen aus dem Versuch einladen), kann man das per Customizing mit APDL realisieren.
Viele Grüße
CG
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Christof Gebhardt
CAD-FEM GmbH
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