{"id":33286,"date":"2019-10-28T14:19:15","date_gmt":"2019-10-28T13:19:15","guid":{"rendered":"https:\/\/magazin.tu-braunschweig.de\/?post_type=kb_events&#038;p=33286"},"modified":"2019-12-10T09:08:31","modified_gmt":"2019-12-10T08:08:31","slug":"antrittsvorlesung-von-prof-dr-ulrich-roemer","status":"publish","type":"kb_events","link":"https:\/\/magazin.tu-braunschweig.de\/en\/event\/antrittsvorlesung-von-prof-dr-ulrich-roemer\/","title":{"rendered":"Antrittsvorlesung &#8220;<i><strong>Can\u2018t get rid of uncertainties? Quantify them!<\/strong><\/i> L\u00f6sungsans\u00e4tze mit Bayes\u2018schen Methoden&#8221;"},"content":{"rendered":"<p>Numerische Simulationen sind aus dem Ingenieuralltag nicht mehr wegzudenken. Um eine m\u00f6glichst pr\u00e4zise Simulation durchzuf\u00fchren, ist eine exakte Kenntnis der Eingangsdaten w\u00fcnschenswert. Diese ist in vielen F\u00e4llen aber nicht gegeben, beispielsweise sind Streuungen durch variable Umgebungsbedingungen und den Fertigungsprozess in der Regel unvermeidbar. Zus\u00e4tzlich hat die Modellstruktur oft einen erheblichen Einfluss auf das Ergebnis; deren pr\u00e4zise Erfassung ist allerdings gerade f\u00fcr komplexe Systeme nahezu unm\u00f6glich. <em>Uncertainty Quantification<\/em> bezeichnet das Forschungsgebiet, das sich mit der quantitativen Beschreibung und, wenn m\u00f6glich, Reduktion von Unsicherheiten in komplexen Simulationen besch\u00e4ftigt. Ein zentraler Aspekt ist die systematische Erfassung und Verwertung von Daten und den dabei auftretenden Unsicherheiten an der Schnittstelle zur Simulation. Bayes\u2019sche Wahrscheinlichkeiten sind hierbei ein wichtiges Werkzeug, deren Einsatz allerdings zu einem signifikant erh\u00f6hten Rechenaufwand f\u00fchren. Trotz dieser numerischen Herausforderung ist eine Beherrschung der Unsicherheit f\u00fcr eine verbesserte technische Auslegung und Zuverl\u00e4ssigkeit von Systemen und als Beitrag f\u00fcr eine rein virtuelle Zertifizierung unverzichtbar.<\/p>\n<p>Die Antrittsvorlesung umfasst eine Einf\u00fchrung in das Thema sowie einen \u00dcberblick \u00fcber relevante Methoden, Fragestellungen und Probleme der <em>Uncertainty Quantification.<\/em><\/p>\n<p>Ulrich R\u00f6mer studierte Elektrotechnik an der TU Darmstadt und Allgemeines Ingenieurwesen an der \u00c9cole Centrale de Lyon, Frankreich, im Rahmen eines Doppeldiplomstudiums. Nach Abschluss der Promotion im Jahr 2015 an der TU Darmstadt und der T\u00e4tigkeit als Postdoc f\u00fchrte ein Forschungsaufenthalt an die Virginia Tech, USA. Seit Ende 2017 forscht Ulrich R\u00f6mer im Team des Instituts f\u00fcr Dynamik und Schwingungen der TU Braunschweig zu den Forschungsthemen Quantifizierung von Unsicherheiten und Bayes\u2019sche Identifikation in der Simulation technischer Systeme.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"class_list":["post-33286","kb_events","type-kb_events","status-publish","hentry","kb_cat_events-vortrag","kb_institution_events-institut-fuer-dynamik-und-schwingungen","kb_location_events-aula-haus-der-wissenschaft","kb_theme_events-maschinenbau","kb_groups_events-antrittsvorlesung"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Antrittsvorlesung &quot;Can\u2018t get rid of uncertainties? Quantify them! 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