Jede Analyse arbeitet mit unsicheren Eingaben: Wärmeleitfähigkeit des Werkstoffs, Oberflächenrauheit, Leckströmung, der tatsächliche Betriebszustand, der Kontaktwiderstand. Man möchte sie alle besser kennen, aber jede Messung kostet Geld und Zeit.
Die Sensitivitätsanalyse ist genau dieses Werkzeug zur Priorisierung.
Lokal und global
Lokale Sensitivität. Jede Eingabe einzeln um einen kleinen Betrag variieren und beobachten, wie stark sich das Ergebnis ändert. Günstig und meist ausreichend. Ihre Grenze: Sie kann Wechselwirkungen zwischen den Eingaben nicht sehen und gilt nur in der Nähe dieses Betriebspunkts.
Globale Sensitivität. Die Eingaben gemeinsam über ihre Unsicherheitsbereiche abtasten. Sie erfasst Wechselwirkungen. Da sie viele Rechnungen erfordert, wird sie in der Praxis auf einem Ersatzmodell durchgeführt.
Unsicherheitsfortpflanzung
Die Sensitivität sagt, wie stark die Wirkung einer Eingabe ist. Die Unsicherheitsfortpflanzung verbindet das mit dem tatsächlichen Unsicherheitsbereich dieser Eingabe.
Die Unterscheidung zählt: Eine hochsensitive, aber sehr genau bekannte Eingabe (die Erdbeschleunigung) trägt zur Unsicherheit des Ergebnisses nichts bei. Eine Eingabe mit geringer Sensitivität, die aber völlig unbekannt ist, kann sehr viel beitragen.
Die Gesamtunsicherheit des Ergebnisses folgt aus der Zusammenführung dieser Beiträge, und der Rahmen ASME V&V 20 definiert diese Zusammenführung zusammen mit der Validierungsunsicherheit [1].
Das praktische Ergebnis
Das Ergebnis einer Sensitivitätsstudie ist eine Rangliste: welche Eingabe welchen Anteil an der Unsicherheit des Ergebnisses hat. Diese Liste entscheidet zwei Dinge:
- Welche Messung durchzuführen ist. Die Eingabe mit dem größten Beitrag.
- Welche Toleranz zu verengen ist. Bestimmt eine Fertigungstoleranz das Ergebnis, wird daraus eine Auslegungsentscheidung.
Das ist der Schritt, der eine Analyse vom „Erzeugen einer Zahl" zur Entscheidungsunterstützung macht. Siehe die Notiz zu den signifikanten Stellen.
Referenzen
- ASME (2009, R2021). V&V 20 — Standard for Verification and Validation in Computational Fluid Dynamics and Heat Transfer. American Society of Mechanical Engineers, New York.
- Jones, D. R., Schonlau, M. & Welch, W. J. (1998). Efficient global optimization of expensive black-box functions. Journal of Global Optimization, 13(4), 455–492. DOI: 10.1023/A:1008306431147