Dr. Peter Mathé (WIAS Berlin)
Statistische Datenanalyse unter BOPAbstract:
Der Prozesssimulator BOP dient als dynamisches Modell für Gasturbinen. Er gestattet die Modellierung hochdimensionaler Prozesse. Im Umfeld statistischer Fragestellungen sind mehrere Probleme von Interesse:
Sensitivitätsanalyse: Wie können unter den vielen Parametern diejenigen gefunden werden, die auf gegebenen output den größten Einfluss haben?
Modellkalibrierung: Im Feld werden umfangreiche Daten bei vorhandenen Turbinen gemessen. Die Frage ist, ob ein gegebener Datensatz noch einem BOP-basiertem Modell genügt, oder ob diese Daten nicht mehr vom Modell erklärt werden können.
Im Vortrag werden einige Aspekte der statistischen Modellierung unter BOP diskutiert.
