Untersuchung des Verhaltens nichtlinearer mechanischer und mechatronischer Systeme mittels SINDy und Neuronaler Netze

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Utz von Wagner
• Fachliche Zuordnung: Mechanik
• Förderung: Förderung seit 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 461715882

Die Untersuchung der Dynamik von nichtlinearen mechanischen oder mechatronischen Systemen ist von ungebrochenem Interesse. Neben klassischen Methoden der Modellbildung und –identifikation hat in vielen Wissenschaftsdisziplinen die Analyse von Datenreihen – oft unter den Schlagworten „Big Data“ und „Deep Learning“ in Verbindung mit „Künstliche Intelligenz“ (KI) - hohe Aktualität gewonnen. Die Anwendung solcher Methoden im Bereich der Dynamik mechanischer oder mechatronischer Systeme ist derzeit jedoch noch nur schwach ausgeprägt. Aus der Literatur werden zunächst zwei Verfahren der Analyse von Zeitreihen, die der Sparse Identification of Nonlinear Dynamics (SINDy) und die der Artificial Neural Networks (ANN) betrachtet. Ziel ist es, diese zunächst für eine kleinere Zahl fundamentaler nichtlinearer Probleme mit dazugehörigen experimentellen Aufbauten anzupassen und den Erfordernissen entsprechend weiterzuentwickeln. Dabei soll, soweit möglich, physikalisches Wissen einfließen. Mit einem vorgesehenen Aufbau, einem Energy Harvesting System aus einem Balken mit Magnetkräften liegen dazu bereits Erfahrungen vor. Die Beschreibung dessen dynamischen Verhaltens hat sich in der Vergangenheit als recht problembehaftet herausgestellt, was die Anwendung dieser neuen Techniken besonders attraktiv macht. Es soll ein eingehender Vergleich der dynamischen Eigenschaften der Modelle mit den experimentellen Ergebnissen stattfinden. In weiteren Schritten ist dann an die Anwendung auf kompliziertere Probleme, etwa eine Bremse gedacht.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen