Die Simulation tribologischer Kontakte in Mischreibung ist aufgrund der auf verschiedenen Zeit- und Größenskalen auftretenden physikalischen und chemischen Mechanismen eine große Herausforderung. Die Verlässlichkeit der berechneten Werte muss durch Abgleich mit Experimenten, der Validierung, sichergestellt werden. Die vorliegende Arbeit behandelt die Validierung der Reibkraftberechnung eines Gleitlagers bei Mischreibungsbedingungen und geht dabei auf den Einfluss der experimentellen und numerischen Unsicherheiten ein. Um den Einfluss dieser Unsicherheiten auf die berechnete Reibkraft zu berücksichtigen, wird ein probabilistischer Vergleich von Simulation und Experiment basierend auf den stochastischen Methoden aus dem mathematischen Fachgebiet der Uncertainty Quantification vorgeschlagen. Die in der Arbeit entwickelten Methoden ermöglichen durch die Berücksichtigung von Unsicherheiten eine genauere Interpretation der Validierung von Mischreibungssimulationen und somit eine Verbesserung der Simulationsmodelle.
Aktualisiert: 2020-01-17
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Die Simulation tribologischer Kontakte in Mischreibung ist aufgrund der auf verschiedenen Zeit- und Größenskalen auftretenden physikalischen und chemischen Mechanismen eine große Herausforderung. Die Verlässlichkeit der berechneten Werte muss durch Abgleich mit Experimenten, der Validierung, sichergestellt werden. Die vorliegende Arbeit behandelt die Validierung der Reibkraftberechnung eines Gleitlagers bei Mischreibungsbedingungen und geht dabei auf den Einfluss der experimentellen und numerischen Unsicherheiten ein. Um den Einfluss dieser Unsicherheiten auf die berechnete Reibkraft zu berücksichtigen, wird ein probabilistischer Vergleich von Simulation und Experiment basierend auf den stochastischen Methoden aus dem mathematischen Fachgebiet der Uncertainty Quantification vorgeschlagen. Die in der Arbeit entwickelten Methoden ermöglichen durch die Berücksichtigung von Unsicherheiten eine genauere Interpretation der Validierung von Mischreibungssimulationen und somit eine Verbesserung der Simulationsmodelle.
Aktualisiert: 2019-11-07
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