Mannheim, 01.01.2022

Digitales Prototyping als unterstützender Service des Engineerings

Das Wichtigste in Kürze

  • In das Engineering integrierte Simulation verkürzt den Weg zur Einsatzreife
  • Digitales Prototyping ist nachhaltig, weil es im Vergleich zu physischen Bemusterungen Ressourcen einspart
  • Simulationen lassen sich tief in das Product Lifecycle Management (PLM) integrieren

Digitalisiertes Engineering erleichtert das virtuelle Prototyping, was wiederum mit einigen Vorteilen einhergeht. In einer von Simulationen begleiteten Produktentwicklung kann die Anzahl notwendiger Bemusterungen deutlich reduziert werden und dadurch sämtlichen Material- und Energiebedarf senken. Dies insbesondere, wenn Entwicklung und Simulation weitestgehend parallel laufen.

Überprüfen die Konstrukteure die Belastbarkeit ihrer Lösung bereits in ihrer Basisausprägung, liefern ihnen die Analysedaten frühzeitig Hinweise auf die bestmögliche Dimension und Materialkombination der Systemelemente. So bringt diese Vorgehensweise Lösungen hervor, die ihre technische Einsatzreife schneller erlangen und von Anfang an nahezu reibungslos funktionieren.

Nach der Inbetriebnahme zeigen Simulationen auf Basis von Betriebsdaten vernetzter Systeme Verbesserungspotenziale auf. Sie helfen, den Ausschuss und Bauteileverschleiß zu reduzieren und den Lebenszyklus des Systems zu verlängern.

Um für Systemvarianten die Berechnungsmodelle für Strömungs-, thermische und sonstige Schwachstellenanalysen nicht immer wieder neu einzurichten, lassen sie sich zusammen mit den Analyseergebnissen in Systemen für Simulationsprozess- und Simulationsdatenmanagement (SPDM) zentral speichern. Nun können Nutzer an jedem Standort die Modelle für neue Simulationen wiederverwenden und einfach anpassen. Dadurch profitiert das Engineering nicht nur vom wachsenden Erfahrungsschatz, sondern auch von Simulationsstandards und teilweise automatisierten, digitalen Abläufen zwischen den Engineering-& und Simulationsteams.

Wie Sie die Simulationsergebnisse den Entwurfsversionen in PLM zuordnen

Unternehmen, die ihre Produktdaten in einem PLM-System verwalten haben die Chance, ihre digitalen Prototypen noch besser nachzuvollziehen. Dazu lassen sich die Simulationsverfahren samt Parameter der einzelnen Lastfälle und den dazugehörigen Analyseergebnissen über eine Integration dem verwendeten CAD-Modell eindeutig zuordnen.

Damit lässt sich nicht nur die Qualität des jeweiligen Entwicklungsstands nachvollziehen und belegen. Auch die Simulationsteams profitieren von den bewährten PLM-Funktionen wie Versionskontrolle und Versionsvergleiche, Arbeitsabläufe und Release Management.

  • Ein über die bidirektionale Systemintegration gesteuerter Export übernimmt den Transfer der Testdaten an das SPDM-System sowie die Übermittlung der Simulationsberichte aus dem SPDM an den dafür definierten Ablageort im PLM-System.
  • Sind für die Simulation über das CAE-Modell weitere PLM-Informationen relevant, erzeugt die Integration ein entsprechendes Datenpaket einschließlich der Metadaten. Die PLM-Produktstruktur bleibt erhalten.
  • Fehlen für eine Analyse PLM-Informationen, sucht sie der Nutzer des Simulationsteams direkt im PLM-System und importiert sie in sein Analysesystem.
  • Ein integriertes Messenger-System erleichtert die Kommunikation zwischen den Teams.
simulation data management process

Digital Prototyping für die multi-disziplinäre Optimierung von Systemen

Der Trend in der Produktenwicklung geht klar in Richtung domänenübergreifendes Engineering von Funktionsmodellen. Für den Simulationsprozess bedeutet das, dass mehrere Autorenwerkzeuge involviert und deren Daten synchronisiert werden müssen, um valide Alternativen für das weitere Engineering zu ermitteln.

Die Herausforderungen sind anspruchsvoll:

  • Das Erstellen von Simulationsmodellen für Systemfunktionen, die die Daten aus dem Anforderungsmanagement, Mechanik, Elektrotechnik und Elektronik sowie der Software so bündelt, dass das Simulationsprogramm sie interpretieren kann.
  • Die Ausgabe der Analyseergebnisse in einer Form, dass sie sich in den unterschiedlichen Domänen sinnvoll umsetzen lassen, um das Gesamtsystem wie gewünscht zu optimieren.

Bei Anwendungen beispielsweise im Bereich Steuern und Regeln, wie der Düse eines 3D-Druckers oder einer Motorsteuerung, bestimmt heute die Software zu einem sehr hohen Prozentsatz die Funktions-Algorithmen. Das bedeutet, die Systemvalidierung fokussiert sich zunehmend auf die Wirksamkeit der Algorithmen und der (automatischen) Anpassung des entsprechenden Codes.

Das bedeutet, dass sich Systemvarianten in vielen Fällen leichter über ein auf maximale Anforderungen ausgelegtes System mit unterschiedlichen Konfigurationen darstellen lassen, also eine Düse mit unterschiedlichen Programmen für mehrere Produkte bzw. ein Motor mit unterschiedlich konfigurierter Leistung für mehrere Modelle. Eine solche Vorgehensweise reduziert den Bedarf an Bemusterungen auf die des Maximalsystems.

Auch für die Optimierung kompletter (eingebetteter) Systeme gibt es Systeme, deren Algorithmen Modelle auf die definierten Qualitätsmerkmale untersuchen und die Ergebnisse grafisch visualisieren. Einige stehen als Open Source Lösung zur Verfügung. Wie für die Systeme zur Optimierung mechanischer Bauteile, bieten auch die Systeme zur Bemusterung kompletter Systemfunktionen die Möglichkeit, Standardmodelle als Simulationselemente eines Berechnungsbaukastens zu erstellen. Sie alle lassen sich über intelligente Konnektoren in den Produktentstehungsprozess (PEP) integrieren.

Erstmalig zum Wintersemester 2021/2022 bietet die Universität zu Stuttgart ein Seminar zum Thema Erstellen von Simulationssoftware.