13.12.2021 – Kategorie: Konstruktion & Engineering

Expertenumfrage: Simulation in der Produktentwicklung

SimulationQuelle: Gorodenkoff/shutterstock

Die Simulation ist ein wichtiger Bestandteil in der virtuellen Produktentwicklung. Durch anwenderfreundliche CAE-Lösungen können auch Konstrukteure, die keine Berechnungsexperten sind, Simulationsaufgaben durchführen.

Was die Trends in diesem Bereich sind und welche Rolle die künstliche Intelligenz in der Simulation spielt, haben uns neun CAE-Experten verraten.

Kürzere Entwicklungszeiten, effizientere Produktionsprozesse, optimierte Produkte: Immer mehr Unternehmen setzen Simulationslösungen ein, um diese Ziele zu erreichen. Durch Simulation lässt sich nicht nur die Produktperformance in Hinblick auf Qualität, Sicherheit und Zuverlässigkeit verbessern, sondern man benötigt auch wesentlich weniger Prototypen. Dies senkt spürbar die Entwicklungskosten.


Fragen an die Experten:

  1. Um Bauteile, Baugruppen und ganze Produkte virtuell testen und optimieren zu können, kommt in modernen Produktentstehungsprozessen eine breite Palette an Simulationstechnologien zum Einsatz. Was sind die derzeitigen Trends in der Simulation?
  2. Wie wirken sich alternative Herstellungsverfahren wie der 3D-Druck auf die Simulation aus?
  3. Welche Rolle spielt die künstliche Intelligenz in der Simulation und inwieweit kann KI den Einsatz von Simulationslösungen vereinfachen?

Simulation ist vielfältig einsetzbar

  1. Vorrechnen statt Nachrechnen! Die Simulation wurde anfänglich zur Absicherung oder zum Nachweis von Festigkeiten bestehender CAD-Geometrien eingesetzt. Heute ist die Technologie in der Lage, fertigungsgerechte Entwurfsvorschläge zu liefern. Damit gewinnt auch die Fertigungssimulation bereits in der frühen Auslegungsphase zunehmend an Bedeutung. Durch die zunehmende Integration von Mechanik, Elektronik und Software im Produktentstehungsprozess ist die Simulation auf Systemebene nicht mehr wegzudenken. Simulationswerkzeuge sind heute gefordert, die digitale Abbildung über den Entwicklungsprozess von der schematischen Systembeschreibung bis zur detaillierten 3D-Modellierung durchgängig zu beschreiben.

2. Die Simulation der Herstellungsprozesse wie etwa des 3D-Drucks, der Metallgussverfahren oder des Kunststoffspritzgusses wird immer wichtiger. Stand in der Vergangenheit vor allem die Simulation des „Produkteinsatzes“ im Fokus, rückt nun die ­Simulation der Herstellbarkeit und der Einfluss des Herstellungsprozesses auf die Leistungsfähigkeit zunehmend in das Blickfeld.

3. Wir nutzen KI-Methoden in der Simulation heute bereits in verschiedenen Bereichen. Bei der Erstellung von ­Simulationsmodellen erkennen und sortieren wir beispielsweise mit KI bestimmte Bauteilmuster. Das beschleunigt den Modellaufbau und die Modellrevision bei Konstruktionsvarianten.
In der Systemsimulation hilft uns die KI mit effizienten Verhaltensmodellen. Mit einem durch ­Simulation trainiertem neuronalen Netz lassen sich sehr komplexe, rechenintensive Modelle abbilden. Darüber hinaus nutzen wir KI zur Optimierung von Konstruktionen, zum Beispiel hinsichtlich Festigkeit, Haltbarkeit oder Gewicht. In der Konvergenz von ­Simulations- und Testdaten kann die KI einen wesentlichen Beitrag leisten, um Vorhersagen des Verhaltens einer Konstruktion unter bestimmten Bedingungen (möglichst in Echtzeit) zu ermöglichen oder deren Qualität deutlich zu verbessern.


Bild: Ansys

1. Traditionell nutzen Unternehmen in der Produktentwicklung das V-Modell. Sie starten auf Systemebene, erstellen dann ein Design auf Subsystemebene und schließlich auf Komponentenebene. 3D-Simulation kommt auf der untersten Ebene für das Design auf Komponentenebene zum Einsatz. Danach werden die Produkte durch Hardwaretests vali­diert. Das hat aber seine Grenzen, da viele Entscheidungen bereits auf System- und Subsystemebene getroffen werden. Daher geht der Trend in Richtung virtuelle Validierung und Rapid Prototyping, um Innovationen zu beschleunigen.

2. Klassische Fertigungsverfahren verwenden Methoden wie Spritzguss oder CNC-Bearbeitung, um Produkte in großem Maßstab herzustellen. Traditionell können Simulationswerkzeuge den Herstellungsprozess modellieren, um vorherzusagen, wie sich ein Produkt durch variierende Fertigungsprozesse herstellen lässt. Wenn man Produkte per 3D-Druck herstellt, benötigen wir dafür Simulationsmodelle, die abbilden, wie der 3D-Druckprozess funktioniert und wie die Produkte gedruckt werden. Mit Ansys ist diese Modellierung möglich.

3. Wir haben vier Anwendungsfälle für KI und Simulation identifiziert: Erstens, die Verbesserung der Produktivität: Das KI/ML-Tool stellt die Parameter der Solver automatisch so ein, dass sie so schnell und genau wie möglich ausgeführt werden. Zweitens, die erweiterte Simulation: Einsatz von KI/ML-Modellen, um datengesteuerte oder Physik-informierte neuronale Netzwerke der Simulation zu erstellen und sie um das 10- oder 100-­fache zu beschleunigen. Drittens, die Revolution des technischen ­Designs durch den Einsatz von generativem Design und viertens, das Business Intelligence: KI/ML-Methoden unterstützen den Erkenntnisgewinn und optimieren so den Einsatz von Tools.


Schnelligkeit ist das A und O

Bild: Cadfem

1. Bei der Live-Simulation mit Ansys Discovery erhalten Konstrukteure erstmals sekundenschnelles Feedback zu ihrem Modell. Egal, ob Mechanik, Strömung oder Temperatur: Die physi­kalischen Auswirkungen von Konstruktionsänderungen werden sofort direkt sichtbar. Produkte sind in der Praxis physikalischen Wechselwirkungen ausgesetzt. Mit dem Ansys-Portfolio zur Multiphysik- und Systemsimulation kann man die unterschiedlichen Einflüsse berücksichtigen und deren Zusammenspiel untersuchen. So lassen sich mit reduzierten Simulationsmodellen komplexe Systeme aus unterschiedlichen physikalischen Disziplinen schnell abbilden und analysieren. Zusätzlich können digitale Zwillinge bei der zustandsbasierten Wartung oder als virtuelle Sensoren in das Product Lifecycle Management übernommen werden.

2. Lange Zeit war das Bauteildesign stark von traditionellen Fertigungsverfahren abhängig. Mit dem 3D-Druck – speziell in Kombination mit der Simulation – lassen sich diese Grenzen kreativ überschreiten. Heute kann Simulation (etwa Topologieoptimierung) das ideale Bauteildesign vorgeben, zum Beispiel mit geringerem Materialeinsatz und erhöhter Lebensdauer. Zusätzlich ermöglicht die Simula­tion den Verzug, der durch Spannungen, die während des eigentlichen Fertigungsverfahren entstehen, vorherzusagen und dadurch notwendige Kompensationen durchzuführen. Auf Basis der bestehenden Simulationsmethoden sind Werkzeuge entstanden.

3. Der Einsatz von KI spielt schon seit vielen Jahren im Zusammenhang mit der Simulation eine große Rolle und wird verstärkt ausgebaut. Beispielsweise werden MOPs (metamodel of opti­mal prognosis), die auf neuronalen Netzen basieren, durch jede weitere Simulation angelernt, um immer schnellere und genauere Vorhersagen zu treffen. Zukünftig wird KI auch eine wesentliche Rolle bei der Simulationseffizienz und -genauigkeit spielen. Außerdem ist Simulation ein sehr gutes Werkzeug, um anhand der Berechnungsergebnisse KI beim Learning zu unterstützen.


1. Bei unseren Anwendern setzt sich gerade ein deutlicher Trend zum breiteren Einsatz von Simulation durch. War es vor fünf Jahren oft nur eine Handvoll Experten, die im Auftrag der Produktentwicklung Modelle aufgesetzt und gerechnet haben, so nutzen heute viel mehr Personen aus verschiedenen Abteilungen die Vorteile der virtuellen Entwicklung. Möglich wurde das durch einfach bedienbare Simulations-Apps, die auf deren Fragestellung spezialisiert sind. Diese werden von Experten aus ihren Modellen schnell erstellt und als Stand-alone-Programme oder über Server weltweit verfügbar gemacht, ohne dass dafür tiefgehende Programmierkenntnisse notwendig sind.

2. Additive Verfahren und Simulation ergänzen sich im Fertigungsprozess hervorragend. Einerseits lassen sich mit Multiphysik-Simu­lation Erkenntnisse über das Verhalten eines (noch) nicht existenten Bauteils unter realen Umwelt- und Einsatzbedingungen vorhersagen und verstehen – was gerade bei kleinen Losgrößen vorteilhaft ist. Andererseits ist auch der additive Herstellungsvorgang selbst ein Prozess, der simuliert wird. Unsere Anwender modellieren zum Beispiel Lasersinterverfahren, um die durch thermische Lasten hervorgerufenen Verformungen beim 3D-Druck vorherzusagen und den Druckvorgang selbst zu optimieren, um auf den µm genaue Abmessungen beim gedruckten Bauteil zu erreichen.

3. Ich sehe großes Potenzial von KI vor allem bei Optimierungsfragen, wenn es beispielsweise um die bestmögliche Auslegung von Bauteilen geht. KI kann auf gelernte Erfahrungen zurückgreifen und schneller optimale Ergebnisse erzielen. Für das Verständnis der Konzepte komplexer Simulationsmodelle ist meines Erachtens aber die menschliche Intelligenz noch immer deutlich nützlicher.


Fragen an die Experten:

  1. Um Bauteile, Baugruppen und ganze Produkte virtuell testen und optimieren zu können, kommt in modernen Produktentstehungsprozessen eine breite Palette an Simulationstechnologien zum Einsatz. Was sind die derzeitigen Trends in der Simulation?
  2. Wie wirken sich alternative Herstellungsverfahren wie der 3D-Druck auf die Simulation aus?
  3. Welche Rolle spielt die künstliche Intelligenz in der Simulation und inwieweit kann KI den Einsatz von Simulationslösungen vereinfachen?

Simulation macht die Fertigung effizienter

1. Im Fokus vieler Produzenten stehen derzeit besonders nachhaltige Herstellungsverfahren. Hierfür bieten wir bei Dassault Systèmes gezielt Simulationslösungen an, die es ermöglichen, geringen Ausschuss zu produzieren und gleichzeitig den vollen Funktionsumfang aller Bauteile zu gewährleisten. Dieser Fokus hat einen praktischen Nebeneffekt: Die Leichtbauweise kann in Industrien wie im Automobilbau oder auch in der Luft- und Raumfahrt entscheidende Akzente für eine effizientere Herstellung und ein geringeres Gewicht der Produkte setzen.

2. Wir wissen von unseren produzierenden Kunden, dass klassische Herstellungsverfahren sukzessive durch Alternativen wie den 3D-Druck ergänzt werden. Dies zeichnet sich etwa beim Prototyping ab. Viele Kunden führen heute Tests nur noch rein virtuell auf der 3DExperience-Plattform durch; lediglich vereinzelt wird dies durch physische Prototypen ergänzt. Der 3D-Druck ermöglicht es, digitale Modelle schnell und einfach zu erstellen. So wird der Entwicklungsprozess entschieden beschleunigt, und neue Produkte erreichen zügig die Marktreife.

3. Produkte sind heute hochspezialisiert und müssen auch widrigsten Umwelteinflüssen standhalten. Dies bedeutet in der ­Simulation, dass eine Vielzahl an Daten benötigt wird, um die Produkte und Bauteile auf Herz und Nieren untersuchen zu können. Unsere Lösungen auf Basis der 3DExperience-Plattform bieten mit Hilfe von künstlicher Intelligenz einen gangbaren Weg: Auch besonders herausfordernde Simulationen lassen sich in akzeptabler Zeit durchführen, da die Berechnungen nur anhand von wirklich benötigten Parametern erfolgen. Dies spart Zeit in der Simulation und macht es Kon­strukteuren einfacher, ihre Produkte und Bauteile zu testen.


1. Beim virtuellen Testen und Optimieren eines Bauteils kommt es auf sein Verhalten im Betrieb sowie auf seine Funktion in Baugruppen und Gesamtsystemen an. Jede Komponente weist fertigungs- und werkstoffspezifische lokale Eigenschaften auf, die bei komplexer, leichter Konstruktion zum Versagen führen können. Diese Eigenschaften werden durch Simulation der Fertigungsprozesse ermittelt. Ein aktueller Trend ist die Kopplung entsprechender CAE-Werkzeuge, die zwischen Entwicklung und Fertigung zum Einsatz kommen. Das Vorgehen steht im Mittelpunkt von zahlreichen F&E-Projekten und diversen Veranstaltungen.

2. Alle Herstellungsverfahren sind heute immer im Wettbewerb zueinander. Virtuelle Machbarkeitsstudien müssen die Suche nach dem technisch oder kaufmännisch sinnvolleren Verfahren unterstützen – zum Beispiel auch in Fällen, bei denen 3D-Druck als Alternative zum Feinguss bewertet werden soll. Beide Fertigungstechnologien bieten dem Konstrukteur beinahe die gleiche weitreichende Gestaltungsfreiheit. Deswegen ist es notwendig, dass sich lokale Eigenschaften und Fertigungskosten einer Komponente aus dem 3D-Druck genauso präzise vorausberechnen lassen, wie es beispielsweise beim Feinguss der Fall ist.

3. KI ist näher am Fertigungsprozess oder am Bauteilverhalten im Betrieb als modellbasierte Simulationsverfahren. Außerdem kann KI wesentlich schneller optimieren als die auf virtuellen DOE’s beruhenden Simulationen. Bei Fertigungsprozessen wird durch die Kombination von KI mit modellbasierten Simulationen eine Online-Optimierung perspektivisch realistischer.


Die Zukunft der Konstruktion ist jetzt!

Simulation
Bild: Hexagon

1. Die Kombination von computergestütztem Engineering, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ist auf dem Vormarsch und revolutioniert gerade die Bedeutung der ­Simulation in Produktentwicklungsprozessen. Auch wird der Einsatz von Simulationssoftware im 3D-Druck immer bedeutender: Durch sie ist es möglich, etwaige Probleme im Herstellungs­prozess hervorzusagen.

2. Beim 3D-Druck ist es besonders wichtig, ein Bauteil möglichst auf Anhieb richtig zu drucken, um kostspielige Trial-and-Error-Verfahren zu vermeiden. Diese Anforderung setzt den Grundstein für die weitere Entwicklung spezifischer Simulationssoftware für den 3D-Druck. Das reicht von Tools, die das Layout der Bauplatte und die Platzierung der Stützen optimieren, bis hin zu anspruchsvolleren Funktionen wie der Identifizierung des Designs und der Neukalibrierung in der virtuellen Welt, um die Verformung eines Teils vor dem Druckvorgang zu berücksichtigen. Durch Simulationssoftware lässt sich der 3D-Druckprozess optimieren: So können Produktionskosten gesenkt, die Robustheit und Zuverlässigkeit erhöht und die Leistung verbessert werden.

3. Künstliche Intelligenz kann für zuvor gewonnene Sensordaten und für physikbasierte Simulationsdaten angewendet werden. Dies ermöglicht es, exakte Modelle von Produkten unter effizienter Ausnutzung der vorhandenen Rechnerleistung zu generieren. Mit Hilfe von KI lässt sich das Verhalten eines Produkts noch realitätsnaher prognostizieren. Durch die gewonnenen Erkenntnisse kann man neue Produktgenerationen interaktiv verbessern, ohne den Aufwand für die Berechnungen zu steigern.


1. Produkte wie autonome, elektrische Fahrzeuge bedeuten immer komplexere Herausforderungen für die Entwicklung. Mechanisches und elektronisches Design müssen frühzeitig verbunden werden, um die Funktion des Gesamtsystems zu bewerten – man denke an Produktausfälle wegen Überhitzung. Der Anteil der Software am Produkt steigt, und man muss das Zusammenspiel von Software und mechatronischem System umfassend testen. Prototypen übernehmen die finale Verifikation – vorher finden umfangreiche Simulationen statt, in denen digitale Zwillinge virtuell realitätsnahe Szenarien durchspielen. Nur wenn dieser Prozess vollumfänglich sichergestellt, verifiziert und dokumentiert ist, können weitgehend autonom operierende Fahrzeuge zugelassen werden.

2. Additive Manufacturing erlaubt es, Konstruktion neu zu denken: Während Produkte bisher konstruiert, simulativ überprüft und dann angepasst wurden, kommt Simulation heute bereits in der Konstruktion zur (teil-)automatisierten Produkt­optimierung zum Einsatz. Mittels Prozesssimulation werden zudem die optimale Lage im Drucker ermittelt und der entstehende Bauteilverzug kompensiert. Diese innovativen, hoch integrierten ­Designs erlauben leichtere, leistungsfähigere Produkte bei geringeren Kosten in Entwicklung und Fertigung.

3. KI erlaubt es, echtzeitfähige, ausführbare digitale Zwillinge zu erstellen, die auch komplexe Simulationen ermöglichen. Diese erlauben beispielsweise das frühzeitige Testen der Steuerungssoftware während der Entwicklung oder die Nutzung zur modellbasierten Regelung in der Steuerungssoftware selbst. Reichweite eines Fahrzeugs versus Komfort – die verfügbaren Varianten hierfür kann eine auf KI-Methoden basierende Design Space Exploration (DSE) liefern.


Simulation
Bild: SimScale

1. Wir sehen viele Neueinsteiger, das heißt in erster Linie KMUs, die bisher noch keine Simulation im Unternehmen nutzen. Diese Entwicklung zeigt sich in einer gestiegenen Nachfrage nach einer hohen Nutzerfreundlichkeit sowie flexiblen ­Lizenzmodellen. Außerdem waren viele Unternehmen gezwungen, auf Homeoffice umzustellen, und hieraus ergibt sich ein klarer Trend zu cloud-basierten und kollaborativen Lösungen.

2. Durch die Kombination von 3D-Druck und Simulation werden neue Tore in der Produktentwicklung und Fertigung aufgestoßen. Dadurch lässt sich viel mehr Potenzial im Leichtbau nutzen, beispielsweise durch Topologie­optimierung. Die Simulation erlaubt dabei die Berechnung der idealen Form, und der 3D-Druck ermöglicht die Herstellung von beliebig geformten Bauteilen, die beispielsweise im Inneren eine Waben- oder Gyroidstruktur aufweisen. Deshalb gewinnt die Technologie des „implicit modeling“ von Geometrien immer mehr an Aufmerksamkeit, da sie es erlaubt, komplexe Geometrien noch ­effizienter zu beschreiben als herkömmliche CAE-Systeme.

3. Simulation produziert enorme Datenmengen, und KI kann dazu beitragen, diese zu bändigen. Man kann beispielsweise Simulationsdaten verwenden, um neuronale Netze zu trainieren. Die KI kann so lernen, wie Simulation funktioniert, zum Beispiel, wie sich Strömungen verhalten, und Ergebnisse sehr schnell und mit vielversprechender Genauigkeit vorhersagen. Ein weiterer Ansatz ist die Kombination von KI mit einem digitalen Zwilling. Man kann Simulationsdaten verwenden, um das digitale Modell eines realen Systems nachzubauen. Hierdurch wird es möglich, verstecktes Optimierungspotenzial noch besser auszuschöpfen.

Die Fragen stellte Rainer Trummer, Chefredakteur Digital Engineering Magazin.

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