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Licensed Unlicensed Requires Authentication Published by Oldenbourg Wissenschaftsverlag February 9, 2016

Polynomchaos zur Unsicherheitsquantifizierung in Strömungssimulationen für metrologische Anwendungen

Polynomial chaos for uncertainty quantification in flow simulations for metrological applications
Sonja Schmelter

Sonja Schmelter ist wissenschaftliche Mitarbeiterin im Fachbereich „Mathematische Modellierung und Datenanalyse“ der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt (PTB) in Berlin.

Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), Abbestr. 2–12, 10587 Berlin, Germany

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, André Fiebach

André Fiebach ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Fachbereich „Mathematische Modellierung und Datenanalyse“ der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt (PTB) in Berlin.

Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), Abbestr. 2–12, 10587 Berlin, Germany

and Andreas Weissenbrunner

Andreas Weissenbrunner ist Doktorand im Fachbereich „Wärme und Vakuum“ der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt (PTB) in Berlin.

Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), Abbestr. 2–12, 10587 Berlin, Germany

From the journal tm - Technisches Messen

Zusammenfassung

Eine Aufgabe der Metrologie ist die Bestimmung von Messunsicherheiten. Auch unter industriellen, nicht-idealen Bedingungen muss gewährleistet werden, dass Messgeräte innerhalb der vorgeschriebenen Toleranzen arbeiten. Bei der Modellierung können auftretende Störungen als Zufallsvariablen aufgefasst werden. Ihr Einfluss auf die Zielgröße kann mit Hilfe der verallgemeinerten Polynomchaos-Methode bestimmt werden, die zum Einsatz in Systemen mit aufwändigen Computermodellen entwickelt worden ist. Dieser Ansatz ermöglicht es, die erwarteten Abweichungen sowie deren Varianz äußerst effizient zu berechnen. In diesem Beitrag wird diese Methode exemplarisch auf zwei Probleme aus der Strömungsmesstechnik angewandt, in denen turbulente Strömungen mit Hilfe der Reynolds-gemittelten Navier-Stokes-Gleichungen modelliert werden.

Abstract

One goal in metrology is the determination of measurement uncertainties. Also under industrial, non-ideal conditions, one has to ensure that the measurement devices work within the prescribed tolerances. The occuring disturbances can be modeled as random variables. Their influence on the output of interest can be determined by means of the generalized polynomial chaos method, which was developed for the use in computationally expensive systems. This approach allows the efficient calculation of the expected deviations as well as their variance. In this contribution, the method is applied to two problems from flow measurement instrumentation, where turbulent flows are modeled by means of the Reynolds-averaged Navier-Stokes equations.

Über die Autoren

Sonja Schmelter

Sonja Schmelter ist wissenschaftliche Mitarbeiterin im Fachbereich „Mathematische Modellierung und Datenanalyse“ der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt (PTB) in Berlin.

Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), Abbestr. 2–12, 10587 Berlin, Germany

André Fiebach

André Fiebach ist wissenschaftlicher Mitarbeiter im Fachbereich „Mathematische Modellierung und Datenanalyse“ der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt (PTB) in Berlin.

Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), Abbestr. 2–12, 10587 Berlin, Germany

Andreas Weissenbrunner

Andreas Weissenbrunner ist Doktorand im Fachbereich „Wärme und Vakuum“ der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt (PTB) in Berlin.

Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB), Abbestr. 2–12, 10587 Berlin, Germany

Danksagung

Diese Arbeit wurde im Rahmen des EMRP-Forschungsprojektes NEW-04 „Novel mathematical and statistical approaches to uncertainty evaluation“ durch EURAMET und die Europäische Union finanziell unterstützt.

Erhalten: 2015-11-26
Revidiert: 2015-12-9
Angenommen: 2015-12-13
Online erschienen: 2016-2-9
Erschienen im Druck: 2016-2-28

©2016 Walter de Gruyter Berlin/Boston

Downloaded on 26.11.2022 from frontend.live.degruyter.dgbricks.com/document/doi/10.1515/teme-2015-0109/html
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