GitHub am SAM
21.05.2025 von Andrea Knittel
Im Rahmen seiner Forschungsarbeit am Institut für Systemzuverlässigkeit, Adaptronik und Maschinenakustik (SAM) der TU Darmstadt hat Sören Wenzel den Quellcode zur effizienten Versuchsplanung für die Hybrid-Variante der Sensitivitätsanalyse RBD-FAST (HFR) als Open-Source-Projekt auf GitHub veröffentlicht.
Die Methode HFR (Hybrid FAST RBD) kombiniert den Random Balance Design (RBD) mit dem Fourier Amplitude Sensitivity Test (FAST). Ziel ist es, den Einfluss von Eingangsparametern auf Zielgrößen effizient zu untersuchen. Während RBD-FAST bereits etabliert ist, existiert bisher wenig Forschung zur spezifischen Anwendung und Optimierung des HFR-Ansatzes.
Ein zentrales Problem: Für eine optimale Gruppierung der Eingangsparameter gelten mathematische Restriktionen. Bisher sind solche optimalen Gruppierungen nur für Quadratzahlen von Primzahlen bekannt. Das führt dazu, dass Experimente oft mit mehr Proben als eigentlich nötig durchgeführt werden müssen.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Brute-Force-Algorithmus entwickelt, der optimale Gruppierungen auch für Quadratzahlen von Nicht-Primzahlen identifiziert. Damit kann die Effizienz der HFR-Methode deutlich gesteigert werden.
Der Quellcode steht ab sofort auf GitHub zur Verfügung:
