07.12.2021 – Kategorie: Konstruktion & Engineering

High-Performance-Computing: Was sich hinter dieser Strategie verbirgt

High-Performance-ComputingQuelle: Ottobahn

Unternehmen setzen im Entwicklungsprozess zunehmend auf ein Gespann aus Simulation, High-Performance-Computing (HPC) und Data Analytics. Wie jeder dieses Digitalisierungspaket nutzen kann und was es bringt, zeigt dieser Bericht.

Klar ist, eine solche Digitalisierung versetzt Unternehmen in die Lage, maßgeschneiderte Produkte effizienter zu entwickeln und sie schneller auf den Markt zu bringen. Wichtig ist jedoch vor allem der Zeitpunkt des Einsatzes von Simulation, High-Performance-Computing (HPC) und Analytics.

High-Performance-Computing im Entwicklungsprozess

Wer Simulation früh im Entwicklungsprozess einsetzt, benötigt nicht nur weniger physische Prototypen, sondern erhält auch tiefgehende Einblicke in die Systemdynamiken. Diese erlauben präzise Entscheidungen in einer frühen Entwicklungsphase. Da die meist erforderlichen, hochkomplexen Berechnungen die unternehmenseigenen Server schnell an ihre Kapazitätsgrenzen bringen, ist es sinnvoll, den Einsatz von externen HPC-Lösungen zu erwägen.

Diese bieten ein Vielfaches an Rechenleistung und Speicherkapazität im Vergleich zu einfachen Rechenzentren. Damit sind sie in der Lage, komplexe Simulationen und Modellrechnungen in Minutenschnelle durchzuführen. Dafür bringen die Cloud-Services eine nahezu unbegrenzt skalierbare Rechenleistung mit und ersparen den teuren Aufbau und die Wartung eigener High-Performance-IT-Infrastruktur.

Gemeinsam mit Data Analytics lassen sich die gewonnenen Daten in wertvolle Erkenntnisse umsetzen. Prädiktive Analysen ermöglichen beispielsweise Vorhersagen über Teileverschleiß und Maschinenversagen. Auf dieser Basis lassen sich optimale Wartungsintervalle ermitteln. Das Zusammenspiel von Simulation, High-Performance-Computing und Data Analytics ermöglicht also nicht nur, Produkte schneller und lösungsoptimiert zu entwickeln, vielmehr sind diese Systeme auch kosteneffizienter und langlebiger.

Münchner Start-up entwickelt neue Dimension der Mobilität

Ein Unternehmen, das die Vorteile der Simulation in der Produktentwicklung bereits umfassend nutzt, ist Ottobahn. Das 2019 gegründete Start-up mit Sitz in München arbeitet an einem aufgeständerten System. Die Vision ist, eine Zukunft ohne Staus, Warteschlangen oder Parkplatzsuche zu erschaffen und gleichzeitig die hohen Kosten für den Ausbau unterirdischer Transportsysteme zu vermeiden. Das auf fünf bis zehn Meter Höhe installierte autonome System mit hoher Mobilitätskapazität und Transportsicherheit stößt bereits jetzt auf großes Interesse bei Städten und Bauträgern weltweit.

High-Performance-Computing
Nutzer können per App eine Gondel rufen, die sie direkt an ihr Ziel befördert. Bild: Ottobahn

Um einen geringen Abstand zwischen den Kabinen zu ermöglichen und damit eine hohe Transportkapazität zu gewährleisten, soll das System mit einem Weichenmechanismus ausgestattet werden, der ohne bewegliche Teile in der Strecke auskommt. Zur Realisierung wurden verschiedene Konzepte erarbeitet, die im Rahmen eines Projekts mit Blick auf Fahrdynamik und auftretende Kräfte verglichen wurden. Das gelang ohne die Fertigung von physischen Prototypen. Vielmehr wurden die Varianten mittels Simulation verglichen.

Dafür nutzten die Ottobahn-Ingenieure das Altair-Start-up-Programm, das eigens für High-Tech-Start-Ups ins Leben gerufen wurde. Neben individueller Beratung durch einen Experten deckt es die Bereiche Produktentwicklung, High Performance Computing und Data Analytics ab. Das Hauptaugenmerk liegt auf der Produktentwicklung mithilfe simulationsgetriebener Designmethoden, mit dem Ziel, die Entwicklungseffizienz zu verbessern und die Produktleistung zu optimieren.

Schnell zum optimalen Fahrwerkskonzept

Wegen knapper Vorgaben mussten die Ottobahn-Ingenieure innerhalb kürzester Zeit ein optimales Fahrwerkskonzept ermitteln, das die Gondeln entlang der aufgeständerten Trasse tragen kann. Zu diesem Zweck untersuchten die Projektingenieure von Altair vier von Ottobahn entwickelte Konzeptmodelle, um zu simulieren, wie sich jedes Fahrwerk beim Überfahren eines Weichenabschnitts verhält. Die Übergänge eines Gleisabschnittes zum anderen sollen so sicher und komfortabel wie möglich sein. Es gilt also, große Beschleunigungen, Lärm sowie Erschütterungen zu vermeiden und so den Komfort für die Fahrgäste sicherzustellen.

High-Performance-Computing
Bewegungssimulation eines Konzeptmodelles. Bild: Ottobahn

Mit Hilfe von Altair Inspire konnten komplexe Mehrkörper-Mechanismen simuliert und verglichen werden, um herauszufinden, wie sich die einzelnen Konzepte beim Gleiswechsel verhalten. Altair-Ingenieure führten Mehrkörpersimulationen in Inspire durch und konnten so mögliche Szenarien ihrer ursprünglichen Konzepte mit geringfügigen Bauteiländerungen untersuchen. Bereits nach einer Woche lagen erste Ergebnisse zu den besten Fahrwerkskandidaten vor.

Die Bewegungssimulation der virtuellen Prototypen lieferte vollständige, quantitative Informationen über die Kinematik – und das in einem Bruchteil der Zeit für Tests mit physischen Modellen. Der Simulationsansatz ermöglicht nun eine Erweiterung der Modelle und die Feinabstimmung für tiefergehende Untersuchungen. Sie lassen sich nun weiter für beispielsweise Topologieoptimierungen und detaillierte Strukturanalysen nutzen. Auch dank der effizienten, simulationsgetriebenen Produktentwicklung ist bereits eine erste Teststrecke der „Ottobahn“ im Raum München in Planung.

High-Performance-Computing: Die Demokratisierung der Rechenleistung

Altair bietet HPC-Tools, mit denen sich anspruchsvolle Simulations-Workloads sowohl im internen Rechenzentrum als auch in der Cloud visualisieren, analysieren und optimieren lassen. Der Übergang kann dabei dank Cloud Bursting fließend gestaltet werden: Anwendungen laufen zunächst in einer Private Cloud (lokales Rechenzentrum), bei steigendem Bedarf an Rechenkapazität werden Public-Cloud-Ressourcen genutzt. Zudem liefert der Simulationsanbieter Datenanalyse-Tools bis hin zur Möglichkeit, Entscheidungen mittels KI zu unterstützen. Eine codierungsfreie Datenaufbereitung und maschinelles Lernen vereinfachen Analyseprozesse. Demokratisierung von Simulation und High-Performance-Computing: Ziel ist, dass von leicht verständlichen Analysen und Ergebnissen eine zunehmende Zahl von Mitarbeitern in den Unternehmen profitieren können.

Der Autor Michael Schneider ist Senior Project Engineer bei Altair Engineering.

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