Die stochastische Simulation ist ein ergiebiges Werkzeug zur Beschreibung und Analyse komplexer Systeme. Die Anwendung von Monte Carlo Methoden auf die Simulation des Auslöseverhaltens von Airbag-Steuergeräten besteht in der stochastischen Modellierung von Einflussfaktoren, unabhängiger Stichprobenauswahl gemäß den entsprechenden Toleranzverteilungen und schließlich Anwendung der deterministischen Algorithmussimulation auf die so ermittelten Konstellationen. Die Ergebnisgrößen werden statistisch ausgewertet. Diese Vorgehensweise erlaubt eine Bewertung der Auslösefunktion des Systems unter 'Reale- Welt-Annahmen' und damit eine Validierung und Robustheitsbewertung des Auslösealgorithmus und seiner Kalibrierung.
Stochastic simulation is a powerful tool for the description and analysis of complex systems. The application of Monte Carlo methods to the simulation of the firing behaviour of airbag control units consists of a stochastic modelling of factors of influence such as tolerances and scatter, independent random sampling according to the respective distributions and application of the deterministic simulation of firing times to the sampled constellations. All factors of influence to the system by tolerance or scatter are simultaneously but independently modelled according to their respective stochastic distributions. Consequently, Monte Carlo allows to optimize algorithm methods and calibrations so that a maximum of robustness is achieved. This process allows an analysis of the system's firing behaviour under real-world conditions and, thus, the validation and robustness assessment of the airbag algorithm and its calibration.
Stochastic methods in airbag algorithm simulation: The Monte Carlo approach
Stochastische Methoden in der Simulation von Airbag-Algorithmen: Der Monte Carlo Ansatz
2005
17 Seiten, 10 Bilder, 12 Quellen
Conference paper
English
Stochastic Methods in Airbag Algorithm Simulation: The Monte Carlo Approach
British Library Conference Proceedings | 2005
|Stochastic methods in airbag algorithm simulation : The monte carlo approach
Automotive engineering | 2005
|Monte-Carlo simulation of stochastic flow
Tema Archive | 1996
|Distributional Direct Simulation Monte Carlo Methods
AIAA | 2010
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