Die Simulation mechanischer Systeme aus Fahrzeugdynamik und Robotik führt aufgrund der Komplexität der technischen Strukturen und der Berücksichtigung semidiskretisierter elastischer Körper zu steifen Differentialgleichungssystemen, die die gängigen impliziten Verfahren zu kleinsten Schrittweiten zwingen können. Zur effizienteren numerischen Simulation dieser Problemklasse werden spezielle Zeitdiskretisierungen aus der Klasse der impliziten Runge-Kutta-Verfahren entwickelt. Hauptresultate sind die Einführung einer neuen Verfahrensklasse von konvex kombinierten Lobatto-Verfahren, die eine Maximierung der numerischen Dämpfung und die Verknüpfung von Stabilität mit Erhaltungseigenschaften erlauben, sowie ein Algorithmus zum automatischen Detektieren von steifen Komponenten. Verschiedene Anwendungsbeispiele aus der Mehrkörperdynamik zeigen die Einsatzmöglichkeiten der Verfahren und belegen ihre Effizienz.     «

Die Simulation mechanischer Systeme aus Fahrzeugdynamik und Robotik führt aufgrund der Komplexität der technischen Strukturen und der Berücksichtigung semidiskretisierter elastischer Körper zu steifen Differentialgleichungssystemen, die die gängigen impliziten Verfahren zu kleinsten Schrittweiten zwingen können. Zur effizienteren numerischen Simulation dieser Problemklasse werden spezielle Zeitdiskretisierungen aus der Klasse der impliziten Runge-Kutta-Verfahren entwickelt. Hauptresultate sind d...     »

The simulation of mechanical sytems from vehicle dynamics and robotics leads to stiff differential equations due to the complexity of technical structures and the consideration of semidiscretized flexible bodies. This forces common implicit methods to take very small stepsizes. For a more efficient numerical simulation of this problem class particular time discretizations are developed inside the family of implicit Runge-Kutta methods. Main results are the introduction of a new method class of blended Lobatto methods, which allows to maximize the numerical damping and to connect stability with conservation properties. Additionally, an algorithm to automatically detect stiff components is derived. Various examples of multibody systems point out the applicability of these methods and prove their efficiency.     «

The simulation of mechanical sytems from vehicle dynamics and robotics leads to stiff differential equations due to the complexity of technical structures and the consideration of semidiscretized flexible bodies. This forces common implicit methods to take very small stepsizes. For a more efficient numerical simulation of this problem class particular time discretizations are developed inside the family of implicit Runge-Kutta methods. Main results are the introduction of a new method class of b...     »