Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines probabilistischen Ansatzes für die Analyse großer Modelle. Der Fokus liegt dabei auf biomechanischen Modellen. Datengestützte, stochastische Beschreibungen für unsichere Modelleingangsparameter werden etabliert und mit einer neuartigen multi-fidelity Methode zur Berechnung der Fortpflanzung dieser Unsicherheiten im Modell kombiniert. Darauf aufbauend werden in dieser Arbeit erstmals Modelle von Aortenaneurysmen und der Lunge unter Berücksichtigung von parametrischen Unsicherheiten untersucht.
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Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines probabilistischen Ansatzes für die Analyse großer Modelle. Der Fokus liegt dabei auf biomechanischen Modellen. Datengestützte, stochastische Beschreibungen für unsichere Modelleingangsparameter werden etabliert und mit einer neuartigen multi-fidelity Methode zur Berechnung der Fortpflanzung dieser Unsicherheiten im Modell kombiniert. Darauf aufbauend werden in dieser Arbeit erstmals Modelle von Aortenaneurysmen und der Lunge unter...
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