技术系统变得越来越复杂，与此同时，它又变得越来越轻。鉴于这些挑战，轻质结构的振动优化可能很快变得如此复杂，以至于无法再通过常规方法进行控制。解决方案空间变得非常大，并且不同的振动工程措施相互影响，这可能会导致意想不到的效果。因此，弗劳恩霍夫(Fraunhofer)结构耐久性和系统可靠性研究所LBF正在开发用于复杂系统振动优化的新方法。它们基于进化算法，可以快速，自动地找到解决方案。它围绕可扩展的库构建而成，该库包含各种被动，半主动和主动测量，也可以结合使用。
为了避免产生干扰或对工艺至关重要的振动，经常使用其他振动工程措施，例如吸收器或阻尼器。然而，尤其是在分布式系统中，由于不同效果之间的相互作用，常规的优化方法达到了其极限。基于多年的经验，Fraunhofer LBF的科学家能够解决振动工程问题，从实验或数值分析到合适措施的实施。现在，人工智能的使用为更快地提供最佳解决方案提供了机会。遇到与振动，机器噪音或机器振动相关的振动问题的公司，可以从Fraunhofer LBF获得完整的解决方案，从问题分析到解决方案。
以下应用示例说明了如何实现此目的：在用于加工大型零件的机器中，工件质量对机器的动态性能有重大影响。为了避免影响组件质量的干扰振动，通常会采取其他振动控制措施，例如吸收器，中和器或阻尼组件。通常，这些措施必须根据要放心的结构或刺激精确调整。如果由于例如不同质量的工件而导致这种变化，则必须调整调整。正如Fraunhofer LBF的科学家能够证明的那样，人工智能和自适应振动控制措施可以有效地应对这一挑战。
如果机器配备了多种振动工程措施，例如自适应吸收器或机器轴承，则可以使用简化的机器模型和要加工的工件的知识来利用已开发的AI最佳地调整预先配备的措施算法。这样，从最开始的工件就可以达到最高的零件质量。为了实现振动控制措施的自动调整，弗劳恩霍夫LBF已在一维和二维中实现了各种自适应吸收器和机器安装架。三维实施正在进行中。