2023-06-252023-06-25https://tore.tuhh.de/handle/11420/16674Das Ziel dieses Projektes ist es, Methoden aus dem Bereich der komplexen Netzwerk-Theorie in die Analyse großer mechanischer Mehrkomponentenstrukturen und ihrer Dynamik zu integrieren. Die Analyse komplexer Netzwerke ist ein wachsendes Forschungsgebiet, das in vielen verschiedenen Disziplinen wie der Medizin, den Geowissenschaften oder der Strömungsdynamik Anwendung findet. Wir schlagen diesen konzeptionell neuen Ansatz vor, um die aktuellen Herausforderungen in der Analyse mechanischer Systeme anzugehen, indem wir die klassische Sichtweise einer geometrischen Struktur um eine funktionale Netzwerkperspektive ergänzen: Die Struktur wird als ein Netzwerk einzelner Komponenten dargestellt, wodurch das dynamische Zusammenspiel, die treibenden Kräfte sowie die Rolle von Einzel-Komponenten in der Dynamik des Gesamtsystems besser untersucht werden als mit herkömmlichen Methoden. Mit den Werkzeugen der Netzwerkanalyse lassen sich aktuellen Herausforderungen in der nichtlinearen Dynamik mechanischer Systeme auf neue und einfachere Weise bewältigen. Die Ergebnisse dieses Projekts ermöglichen insbesondere (i) die Visualisierung dynamischer Phänomene, die in der hohen Dimensionalität des Systems verborgen liegen, (ii) die Identifizierung emergenter Phänomene, die sich aus dem kollektiven Verhalten von interagierenden Komponenten ergeben, und (iii) die Analyse und das Design mechanischer Systeme, welche durch Werkzeuge der Netzwerkanalyse verbessert werden. Eine netzwerkbasierte Sichtweise auf die Strukturdynamik wird es uns ermöglichen, qualitative Veränderungen im Systemverhalten, wie z.B. Bifurkationen und emergente Phänomene, zu erkennen und vorherzusagen. Funktionale Netzwerkdarstellungen des komplexen dynamischen Systems ermöglichen ein intuitiveres Verständnis der Dynamik des Systems, der ihr zugrundeliegenden Nichtlinearitäten und der dynamischen Beziehungen zwischen den Komponenten und Unterbaugruppen. Diese Sichtweise wird bei der Entwicklung neuer mechanischer Mehrkomponentensysteme von Nutzen sein, da die Ressourcen während des Entwurfsprozesses auf die dynamisch wichtigsten Teile konzentriert werden können. Die Fertigung und das Qualitätsmanagement profitieren von den entwickelten Methoden, wenn es um die Bestimmung von Fertigungstoleranzen oder die Bewertung von Fehlerauswirkungen geht. Auf der Grundlage der vorgeschlagenen komplexen Netzwerkanalyse können zudem Frühwarnmethoden für dynamisch Verhaltens-Übergänge und seltene Ereignisse entwickelt werden, welche für die vorausschauende Instandhaltung von besonderem Interesse sind. Somit können alle Phasen des Produkt-Lebenszyklus von der im Rahmen dieses Projektes entwickelten Netzwerkperspektive auf die Dynamik des Systems profitieren.This project aims at integrating methods from the field of complex networks into the analysis of large multi-component mechanical structures and their dynamics. Complex network analysis is a growing field of research that is applied throughout many different disciplines such as medicine, earth sciences or fluid dynamics. We propose a novel way of approaching current challenges in mechanical systems analysis by complementing the classical view of a geometric structure with a functional network perspective: The structure is represented as a network of individual components, and hence one can study the dynamic interplay, driving agents and component roles in the overall system dynamics better than with traditional methods. With the tools of network analysis, current challenges in nonlinear engineering dynamics can be handled in new and simpler ways. Particularly, the outcome of this project will allow for (i) visualization of dynamical phenomena hidden in the high dimensionality of the system; (ii) identification of emergent phenomena arising from collective behavior; (iii) analysis and design of mechanical system improved by network analysis tools. A network-based view on structural dynamics will enable us to identify and predict qualitative changes in the systems behavior, such as bifurcations, and emergent phenomena. Functional network representations of the complex dynamical system will provide a more intuitive understanding of the system dynamics, its governing nonlinearities and dynamic relationships between the components and sub-assemblies. This viewpoint will be expedient in the development of new multi-component mechanical systems, as resources can be focused on the dynamically most relevant parts during the design process. The methods obtained throughout this project will be of use for manufacturing and and quality management, when defining manufacturing tolerances or assessing fault impacts. Early warning methods for transitions and rare events can be established based on the proposed complex network analysis, which are of special interest in predictive maintenance. Thus, all phases of a products life cycle can profit from a complex network perspective on the systems dynamics rendered accessible through this project.