Die Einsparung von Entwicklungskosten ist für viele Unternehmen eine wichtige Motivation, um Simulation in Ihrer Produktentwicklung zu nutzen.

Simulation ist eine der wirkungsvollsten Methoden um in der Produktentwicklung Kosten zu sparen.

Warum ist das so?

Die Design-Phase legt 90% von Qualität, Kosten und Zeitaufwand fest.

Das haben viele von uns mal irgendwo gelernt!

Das bedeutet aber auch, dass die wichtigsten Entscheidungen bei der Produktentwicklung zu einem Zeitpunkt getroffen werden an dem Produkte und Fertigungsprozesse physisch noch gar nicht existieren.

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Wird im Produktentstehungsprozess also auf eine rein physische Erprobung mit realen Prototypen gesetzt, dann existieren zu diesem Zeitpunkt noch keine verlässlichen Herstellbarkeitsanalysen im konkreten Projekt.

Alle Entscheidungen basieren auf Erfahrungswerten aus abgeschlossenen Projekten, die in vielen Fällen nur bedingt übertragbar auf neuartige Projekte sind.

Simulation ermöglicht eine virtuelle Erprobung von Produkten und Fertigungsprozessen, lange bevor diese real (physisch) existieren. Das ist einer der Gründe warum sie ein so effektives Werkzeug ist um die Entwicklungskosten zu senken.

Nach unserer Erfahrung aus zahlreichen Projekten sind Einsparungen bis zu 90 % möglich.

Wenn ich das erzähle, fange ich mir meist ungläubige Blicke ein! Das ist der Grund warum ich diesen Artikel geschrieben habe. Er zeigt Ihnen anhand einiger einfacher Kalkulationen, wo und in welchem Umfang Einsparungen in der Produktentwicklung durch Simulation zu erzielen sind.

Für diese Artikelserie habe ich drei anschauliche Fallbeispiele aus meinen Kundenprojekten der letzten 10 Jahre herausgegriffen. Ich habe mir hierfür die Einverständniserklärung der jeweiligen Kunden eingeholt.

Verständlicherweise musste ich die Beispiele aber soweit abstrahieren, dass keine Rückschlüsse auf Unternehmensinterna gezogen werden können.

Der Vorteil ist, dass ich hierdurch mit konkreten Zahlenwerten aus den Projekten arbeiten kann. Sicher werden die jeweiligen Angaben von Ihren Kalkulationsgrundlagen abweichen. Jedes Unternehmen ist anders, hat andere Voraussetzungen.

Trotzdem werden Ihnen diese konkreten Zahlenwerte ein gutes Gefühl für das Machbare geben. Zusätzlich ermöglichen die Kalkulationsbeispiele es Ihnen, Ihre Zahlenwerte einzusetzen. Sie bekommen auf diesem Weg eine Anleitung für Ihre eigene Kalkulation, mit der Sie die Einsparungspotenziale in Ihrem Unternehmen aufspüren können.

Ich lade Sie ein, Ihre eigenen unternehmensspezifischen Zahlen in diese Kalkulationen einzusetzen. So können Sie prüfen, ob Sie in Ihrem Unternehmen ähnliche Einsparungen erreichen können.

Was als Plan für einen Blogartikel begonnen hat, ist dann doch eine Artikelserie mit zwei Artikeln geworden. Für einen einzelnen Artikel sind die drei Fallbeispiele zu umfangreich, es wird dann zu unübersichtlich.

Und das sind die drei konkreten Fallbeispiele, die ich mir mit Ihnen in der Artikelserie anschauen möchte:

• Fall 1 | Virtuelle Produktentwicklung eingeführt und dadurch reale Prototypen durch virtuelle Prototypen ersetzt
• Fall 2 | Mitarbeiter zu Simulation Specialist ausgebildet und dadurch ermöglicht, dass Simulationsprojekte intern mit Open-Source-Simulationssoftware durchgeführt werden anstatt extern als Berechnungsdienstleistungen
• Fall 3 | Im kostenfreien Beratungsgespräch festgestellt, dass sich der Einsatz von Simulation im konkreten Fall derzeit nicht lohnt

Fall 1 betrachten wir in Teil 1 der Artikelserie, also in diesem Artikel. Dieser Fall liegt vor, wenn bisher noch gar nicht oder nur selten mit virtuellen Prototypen und Simulation gearbeitet wurde. Das ist in vielen Unternehmen immer noch der Fall und bietet sich in manchen Branchen als einfache Gelegenheit an, ein entscheidendes Alleinstellungsmerkmal aufzubauen.

Für Unternehmen, die regelmäßig Simulationen als Auftrag an Dienstleister vergeben, kann die Umstellung auf interne Durchführung der Simulation aus Kostengründen interessant sein. Damit beschäftigt sich Fall 2. Zusätzlich ist es wichtig zu wissen, dass Simulation nicht immer das Mittel der Wahl ist, wie Fall 3 zeigt.

Die Fälle 2 und 3 betrachten wir im zweiten Teil der Artikelserie. Dieser erscheint in Kürze.

Beginnen wir also mit Fall 1!

Fall 1 | Reale Prototypen durch virtuelle Prototypen ersetzt

In diesem Abschnitt stellen wir Ihnen die Einsparungen der Entwicklungskosten beim Ersatz von realen Prototypen durch virtuelle Prototypen vor. Das Ersetzen von realen Prototypen durch virtuelle Prototypen wird auch als „Einführung der virtuellen Produktentwicklung“ bezeichnet.

Im Hinblick auf die Komplexität des physikalischen Verhaltens sowie der Entwicklungsaufgaben habe ich bewusst ein Beispiel-Projekt mit mittlerem Schwierigkeitsgrad gewählt.

Für die virtuelle Produktentwicklung setzen wir in all unseren Projekten grundsätzlich Open-Source-Simulationssoftware ein.

Wie ist der Vergleich aufgebaut?

Die Kalkulation der Kosten bezieht sich auf ein Produkt, das die Untersuchung und Optimierung eines Strömungsverlaufes erforderlich macht. Zunächst kalkulieren wir die internen und die externen Kosten für den Bau und die Untersuchung realer Prototypen.

Zum Vergleich berechnen wir dann die Kosten für die Erstellung virtueller Prototypen (Simulationsmodelle) und deren Analyse. Hierfür kommt die Strömungssimulation (CFD) zum Einsatz. Für die praktische Umsetzung wird eine Open-Source-Software verwendet.

Was wird in der Kalkulation der Entwicklungskosten berücksichtigt?

Wir gehen davon aus, dass der Bau realer Prototypen typischerweise im Unternehmen selbst stattfindet. Die Kalibrierung von Messeinrichtungen und die Versuchsdurchführung, z.B. im Windkanal, werden dann aber in der Regel an Externe (Prüfanstalten, Ingenieurbüros, Hochschulen) vergeben.

Nach unserer Erfahrung haben insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen in vielen Fällen nicht die nötigen Vorrichtungen für den Versuchsaufbau. Wir setzen deshalb neben den internen Personalkosten und den Material- und Herstellkosten für den Prototyp noch externe Kosten für die Versuchsdurchführung an.

Für die Kostenkalkulation der virtuellen Prototypen nehmen wir an, dass die Simulationsprojekte von einem Mitarbeiter intern durchgeführt werden. Im Zuge des Einführungsprojekts wird er durch eine maßgeschneiderte Kombination auf Seminaren und Individual-Coachings zum Simulation Specialist fortgebildet.

Entwicklungskosten für realen Prototyp

Mit den nachfolgenden Aufgaben war ein Mitarbeiter vor der Zusammenarbeit mit uns ca. eine Woche beschäftigt:

• Prototypenbau
• Abstimmung der Versuchsdurchführung mit externem Dienstleister
• Anwesenheit bei der Versuchsdurchführung
• Auswertung und Bewertung der Ergebnisse

Hierdurch ergeben sich interne Personalkosten von: 1 Woche á 40 h x 100 €/h = 4.000,- €

Die Materialkosten für den Prototypenbau betrugen im konkreten Fall 9.200,- €.

Die externen Kosten für Versuchsaufbau und Versuchsdurchführung betrugen im konkreten Fall 7.200,- €.

Die Versuchskosten für diesen Fall mittlerer Komplexität betragen in Summe 20.400,- €.

Wenn der Prototyp auf Grundlage der Ergebnisse einmal optimiert werden muss, ergeben sich zusätzliche Kosten:

Realen Prototyp optimieren und anpassen (Material- und Personalkosten): 2.000,- €.

Erneute Versuchsdurchführung 4.000,- €.

Interne Personalkosten für Abstimmung und Anwesenheit beim Versuch (3 Tage á 8 h x 100 €/h): 2.400,- €.

Eine Iterationsschleife an einem realen Prototyp kostet also zusätzlich 8.400,- €.

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Entwicklungskosten für alternative Vorgehensweise mit virtueller Produktentwicklung

Wir kalkulieren hier die Kosten für die Einführung von Simulation auf Basis einer Open-Source-Software. Der Mitarbeiter führt sein erstes Simulationsprojekt mit zwei Optimierungsschleifen in der Einführungsphase mit unserer Unterstützung durch. Er nutzt dafür die normalen Arbeitstage und klärt seine Fragen an den Coaching-Tagen.

Einführungskosten für Simulation

Um dem Mitarbeiter einen schnellen, reibungsfreien Einstieg zu ermöglichen, wird er bei der Fortbildung zum Simulation Specialist in zwei Schritten an die eigenständige Durchführung von Simulationsprojekten herangeführt:

1. Aufbau von Basiswissen im Rahmen eines 3-tägigen Einführungs-Seminars: 1.450,- €
2. Aufbau von unternehmensspezifischem Spezialwissen im Rahmen eines 8-wöchigen Individual-Coaching (training on the job): 7.800,- €

Fortbildungskosten: 9.250,- €

Hinzugerechnet werden die internen Personalkosten für Schulung (3 Tage) und Coaching (8 Tage), die für den Mitarbeiter anfallen (11 Tage x 8 h x 100,- EUR/h): 8.800,- €

Heute ist die Leistungsfähigkeit einer CAD-Workstation nach aktuellem Stand der Technik für die meisten Simulationen in der industriellen Anwendung ausreichend. Im Beispielunternehmen waren diese zahlreich vorhanden. Deshalb fallen keine Hardwarekosten an.

Und das beste: Da wir die Open-Source-Simulationssoftware Code_Saturne eingesetzt haben, fallen keine laufenden Softwarelizenzgebühren an.

Das Beispielunternehmen konnte somit das gesamte Budget in die Fortbildung der Mitarbeiter investieren.

Die Gesamtkosten für die Einführung (Fortbildung + interne Personalkosten) betrugen 18.050,- €.

Entwicklungskosten für Simulation und Optimierung eines neuen Produktes nach Abschluss der Einführungsphase

Nach der Fortbildung ist der Mitarbeiter fähig, in 3 Tagen das Simulationsmodell aufzubauen und die Simulationsergebnisse zu bewerten. Für jede Iteration zur Optimierung des Produkts auf Grundlage der Simulationsergebnisse benötigt er 1 Tag. Es fallen nur interne Personalkosten und keine Softwarelizenzkosten an.

Die Kosten für den virtuellen Prototyp eines neuen Produktes liegen dann bei (24 h x 100,- €/h): 2.400,- €.

Jede zusätzliche Iteration zur Optimierung kostet einen Arbeitstag (8 x 100,- €/h): 800 €.

Eingesparte Entwicklungskosten bei zwei Iterationsschleifen

Im Beispielunternehmen sind im Durchschnitt zwei Iterationen bis zum optimalen Produkt (optimale Strömungsgeometrie) nötig. Davon ausgehend ergibt sich für den Vergleich zwischen Produktentwicklung mit realen Prototypen und der virtuellen Produktentwicklung mit Open-Source-Simulationssoftware und eigenen Mitarbeitern das folgende Bild:

Produktentwicklung mit realen Prototypen bei 2 Iterationen: 37.200,- €.

Produktentwicklung mit virtuellen Prototypen (2 Iterationen): 4000,- €.

Kosteneinsparung: 33.200,- € (89 %).

Bevor sich Unternehmen für die Einführung der Simulation entscheiden wird häufig gefragt:

Wann hat sich diese Investition amortisiert?

Die Kosten für die Einführung der Simulation betrugen in diesem Projekt 18.050,- €.

Die Einsparung der Entwicklungskosten im ersten Projekt dass der Mitarbeiter eigenständig abwickelt betrugen 33.200,-€.

Die Kosten haben sich also schon nach dem ersten Simulationsprojekt amortisiert, dass der Mitarbeiter eigenständig abwickelt! Zusätzlich ergibt sich in diesem ersten Projekt dann immer noch eine Ersparnis der Kosten in der Produktentwicklung von 15.150,-€.

Bei allen nachfolgenden Projekten liegt die Ersparnis bei ca. 90 %.

Einsparung von Entwicklungskosten in Abhängigkeit der notwendigen Optimierungs-Iterationen

Wir erleben es in der Praxis oft, dass bei komplexen Projekten nicht nur 3, sondern bis zu 10 und mehr Anpassungen am realen Prototyp erforderlich sind, bis das Produkt die Anforderungen im Betrieb erfüllt.

Natürlich explodieren dann die Kosten und es wird immer schwieriger, den Projektplan einzuhalten.

Die Anpassung und Optimierung virtueller Prototypen erfolgt (selbstverständlich) rein virtuell. Das geht schnell und erfordert keinen physischen Material- und Arbeitseinsatz. Die Anpassung realer Prototypen ist wesentlich zeitaufwendiger und verursacht zusätzlich den Verbrauch von Rohstoffen und Maschinenstunden (Verschleiß, Energiekosten).

Das erklärt warum eine Optimierungsschleife mit virtuellen Prototypen wesentlich geringere Entwicklungskosten verursacht als eine Optimierungsschleife mit realen Prototypen. Deshalb steigen die Einsparungen bei den Entwicklungskosten deshalb mit der Anzahl der erforderlichen Optimierungsschleifen leicht an.

Diesen Effekt verdeutlichen wir im konkreten Beispiel, wenn wir die Kostenentwicklung in Abhängigkeit der erforderlichen Iterationsschleifen für einen realen und einen virtuellen Prototyp in einem Diagramm vergleichen.

Es ist deutlich zu erkennen, dass die Entwicklungskosten bei realen Prototypen mit jeder erforderlichen Iterationsschleife viel stärker ansteigen als bei den virtuellen Prototypen. Das absolute Einsparpotential ist deshalb besonders groß, wenn bei der Produktentwicklung viele Iterationsschleifen notwendig sind, damit das Produkt den Anforderungen im Betrieb standhält.

Dies ist in vielen Fällen bei der Entwicklung komplexer Anlagen im Sondermaschinenbau der Fall.

Da sich hier die Entwicklungskosten häufig auf eine geringe Stückzahl verteilen sind Einsparungen besonders relevant. Nachfolgendes Diagramm zeigt die Entwicklung der Ersparnis in Abhängigkeit der Iterationen.

Sollten in einem aufwendigen Projekt also mal 8 Iterationen notwendig sein, liegt die Ersparnis im konkreten Fallbeispiel bei fast 80.000,-€. In Relation zu den Entwicklungskosten bei der Produktentwicklung mit realen Prototypen (87.600,- €) liegt die relative Ersparnis hier bei 91 %.

Wenn wir diesen Wert mit der Ersparnis bei 2 Iterationen (89 %) vergleichen fällt auf, dass die relative Ersparnis mit der Anzahl der Iterationen sogar noch leicht zunimmt. Logischerweise wird die Produktentwicklung mit virtuellen Prototypen immer lohnenswerter, je optimierungsintensiver die Produktentwicklung ist.

Aber mehr ehrlich, bei einer ungefähren Ersparnis von 90 %, wen interessiert da schon ob es jetzt 89 % oder 91 % sind!?

Zusätzlich ist, insbesondere bei sicherheits- oder prozesskritischen Komponenten in großen Anlagen, bei einem Schadensfall mit hohen Schadensersatzforderungen für

• Personen- und Sachschäden,
• stillstehende Fertigungseinrichtungen,
• Konventionalstrafen,
• Umsatzausfälle,

zu rechnen

Die Erfahrung zeigt, dass es bei der Arbeit mit realen Prototypen häufig nicht möglich ist frühzeitig und umfangreich zu prüfen, ob Bauteile den Betriebsbelastungen standhalten. Dies führt zu Schadensfällen, die mit der virtuellen Produktentwicklung zu vermieden sind. Das macht den Einsatz von virtueller Produktentwicklung nochmals lohnenswerter.

Fazit zu Entwicklungskosten

Meine erstes Fallbeispiel zeigt, dass der strategische Einsatz der virtuellen Produktentwicklung in Kombination mit Open-Source-Simulationssoftware Einsparungen bei den Entwicklungskosten von bis zu 90 % ermöglicht. Zu begründen ist dies im konkreten Fall mit der immensen Kostenersparnis beim Einsatz virtueller Prototypen anstatt realer Prototypen.

Schon wenige virtuelle Prototypen genügen, um durch Einsparungen ein Mehrfaches der Kosten für die Einführung von Simulation mit Open-Source-Code zurückzugewinnen. Je mehr Iterationsschleifen für die Reifung eines Prototyps benötigt werden, desto wirtschaftlicher wird der Einsatz von Simulation, wie die Diagramme verdeutlichen.

Hinzu kommt noch ein Effekt der sich im Hinblick auf den „Return of Invest“ gar nicht so genau quantifizieren lässt. Für mich ist es aber der faszinierendste Vorteil bei der Einführung virtueller Produktentwicklung:

Simulation ermöglicht Ihnen viel leichter hochwertige Produkte und optimale Fertigungsprozesse zu entwickeln. In der Produktentwicklung werden Sie so schneller, flexibler und sicherer. Ihre Produkte werden besser und günstiger als die Ihrer Mitbewerber. Sie können stärker auf die individuellen Bedürfnisse Ihrer Kunden eingehen.

Mit der Zeit führt das zu mehr Kundenzufriedenheit und ist so ein unschlagbarer Wettbewerbsvorteil. Welche finanziellen Vorteile entstehen lässt sich im Vorfeld schwer abschätzen. Der „Return of Invest“ und die Verbesserung der Gesamtsituation sind aber i.d.R. immens.

Wenn Sie die Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens schnell und mit geringem finanziellem Einsatz steigern wollen, dann ist Simulation mit Open-Source-Software sicher eine gute Idee. Wo sonst können Sie ohne den Einkauf teurer Hard- und Software derart hohe Einsparpotenziale abschöpfen!

Mich fasziniert das! Wie sieht es bei Ihnen aus?

Jedoch treten diese Vorteile nicht zwangsläufig ein, wenn man eine Simulationssoftware installiert und einen Lehrgang besucht. Entscheidend ist, dass Sie eine Simulations-Strategie entwickeln, die zu Ihrem Unternehmen passt.

Nur wenn man die virtuelle Produktentwicklung strategisch und zielgerichtet einsetzt sind solch großartige Ergebnisse möglich. Dafür ist es auch wichtig über das Know-How zur Softwarebedienung hinaus das nötige Hintergrundwissen im Unternehmen aufzubauen.

Im zweiten Teil meiner Artikelserie „Entwicklungskosten mit Simulation um 90% senken“ betrachten wir die Fälle 2 und 3.

• Fall 2 | Mitarbeiter zu Simulation Specialist ausgebildet und dadurch ermöglicht, dass Simulationsprojekte intern mit Open-Source-Simulationssoftware durchgeführt werden anstatt extern als Berechnungsdienstleistungen
• Fall 3 | Im kostenfreien Beratungsgespräch festgestellt, dass sich der Einsatz von Simulation im konkreten Fall derzeit nicht lohnt.

Der zweite Teil erscheint in Kürze!

Eine Einsparung von 90 % wird sicher nicht für alle Unternehmen zutreffen. Dennoch zeigt unsere Erfahrung aus vielen Kundenprojekten regelmäßig ein so großes Einsparpotenzial, dass wir Ihnen eine eigene Kalkulation empfehlen.

Schauen Sie doch mal mit einer überschlägigen Rechnung, welche Kosteneinsparungen in Ihrem Unternehmen durch Simulation möglich sind. Ich lade Sie einfach meine an die Zahlen Ihres Unternehmens anzupassen

Jetzt bin ich gespannt auf Ihr Feedback zu meinem Fallbeispiel.

Können Sie sich ähnliche Ersparnisse und Vorteile auch in Ihrem Unternehmen vorstellen? Oder sind Sie der Meinung, dass dies in Ihrem Unternehmen nicht möglich ist?

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Der Beitrag Entwicklungskosten mit Simulation um 90% senken erschien zuerst auf Vonstein & Partner.

Umströmte Bauteile (z.B. Flügel von Windrädern) oder durchströmte Bauteile (z.B. Kühlkanäle) müssen geometrisch so gestaltet werden, dass die Interaktion zwischen Strömung und Bauteil die gewünschten technischen Anforderungen (z.B. Kühlleistung) erfüllt.

Bei der Produktentwicklung muss bereits in einem frühen Stadium geprüft werden, ob die konzipierten Geometrien diese technischen Anforderungen optimal erfüllen.

Wie kann uns die CFD Simulation hierbei unterstützen? Damit beschäftigen wir uns in diesem Artikel.

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Strömungssimulation mit CFD und FSI im Produktentwicklungsprozess

Die Auslegung durch- oder umströmter Bauteile ist in der Regel eine größere Herausforderung, weil die komplexen mechanischen und thermischen Interaktionen zwischen Bauteilen und Strömungen rein intuitiv häufig schwer zu greifen sind.

Deshalb sind in vielen Branchen aufwendige Versuche mit realen Prototypen immer noch fester Bestandteil der Produktentwicklung.

Hierbei sind die Versuchsaufbauten meist kompliziert und kostspielig und die Sichtbarmachung von Strömungsverläufen im realen Experiment ist aufwendig.

Man verwendet maßstabsgerecht verkleinerte Modelle von Schiffen, Flugzeugen und PKW im Strömungskanal und macht die Strömung mit Nebel und anderen Methoden sichtbar.

Auf dieser Grundlage können die Konstrukteure Maßnahmen einleiten, die zur Optimierung der Strömung hinsichtlich Geräuschentwicklung und Energieverbrauch dienen.

Statt der aufwendigen und teuren Arbeit mit realen Prototypen bietet sich der Einsatz der Simulation von Strömungen als Alternative an.

Die Simulation von Strömungen wird auch als CFD (Computational Fluid Dynamics) bezeichnet.

In diesem Blog-Artikel möchten wir unsere Sicht auf die anwendungsorientierten Grundlagen der Strömungssimulation mit Ihnen teilen.

Zusätzlich werden wir den Unterschied zwischen einer reinen Strömungssimulation und einer Fluid-Struktur-Interaktion definieren.

Zum Abschluss gehen wir auf den konkreten Nutzen ein, den der Einsatz der Strömungssimulation in Ihrer Produktentwicklung haben kann.

FSI macht Wechselwirkungen zwischen Bauteil und Strömung sichtbar

Treten durch die Strömung Kräfte auf, die die angeströmten Festkörper, wie Flügel, Tanks, Rohrleitungen und Ventilgehäuse, stark verformen oder in Schwingungen versetzen, kann die Wechselwirkung zwischen Strömung und Verformung der Bauteile nicht vernachlässigt werden.

In diesem Fall sind die Simulationen der Strömung und der Verformungen des Festkörpers miteinander zu koppeln. Das wird als Simulation der Fluid-Struktur-Interaktion (FSI) bezeichnet.

Eine Liste interessanter technischer Anwendungen zeigt das Potenzial der Simulation mit CFD und FSI:

• Nachhaltiger Verkehr ist Zukunftsthema: Minimieren des Strömungswiderstands von PKW, LKW, Schiff und Flugzeug. E-Autos brauchen extrem geringen Luftwiderstand (CFD).
• Allgemeiner Maschinenbau: Kühlströmungen in der Fertigungstechnik, wie Kühlen von Spritzgießwerkzeugen. Ziel ist die gleichmäßige Kühlung mit geringem Energiebedarf. Effizienzerhöhung durch Minimierung der Druckverluste (CFD).
• Wassertechnik und Wohnkomfort: Armaturen für Bad und Küche verbessern zur Vermeidung störender Geräusche. Schwingungen im hörbaren Bereich durch Turbulenzanregung minimieren, also Fluid-Struktur-Interaktion (FSI). Auch hier: Druckverluste minimieren für Energieeffizienz.
• Heizungstechnik und Solarthermie: Gleichmäßige Übertragung von Wärme. Effizienzerhöhung mit Strömungsoptimierung (CFD).
• Lebensmittel- und Tierfutterindustrie: Totwassergebiete ausschließen. Schimmelbildung kann durchströmende Lebensmittel unbrauchbar machen. Großer finanzieller Schaden und Gefahr für Leben und Gesundheit möglich (CFD).
• Kraftwerks-, Nuklear-, Raffinerie-, Chemie- und Pharma-Industrie: Insbesondere Effizienz und Sicherheit: Große Durchflussmengen in langen Rohrleitungen und großen Anlagen müssen effizient befördert werden. Druckverluste sind zu minimieren. Um Explosionen zu vermeiden, muss bei manchen Fluiden die Entstehung von Turbulenzwirbeln minimiert werden. Rohrleitungen müssen den Innendrücken standhalten (CFD).

CFD und FSI anschaulich erklärt am Benchmark von TUREK und HRON

Die Simulation von Strömungen (CFD) hat sich, ähnlich wie die Simulation im Bereich der Festkörpermechanik, zu einem weitläufigen Fachgebiet mit vielen Facetten entwickelt.

Wie im Artikel „FEM Berechnung – Eine anwendungsorientierte Einführung in die Finite Elemente Methode“ wollen wir Ihnen in diesem Artikel einen einfachen, anschaulichen Einstieg in die Simulation von Strömungen bieten.

Auch dieses Mal wählen wir als Ausgangspunkt die Betrachtung der Ergebnisse einer Simulation mit CFD. Als Simualtions-Modell haben wir hierfür dasin der CFD-Szene sehr bekannte Benchmark von Stefan Turek und Jaroslav Hron verwendet.

Es handelt sich hierbei um eines der ansprucksvollsten Benchmarks zur Erprobung der Ergebnisgenauigkeit und Performance von Simulationssoftware bei der Analyse von Strömungen (CFD) und Fluid-Struktur-Interaktionen (FSI). Weitere Details finden Sie in der zugehörigen Veröffentlichung „Proposal for Numerical Benchmarking of Fluid–Structure Interaction Between an Elastic Object and Laminar Incompressible Flow„.

Wir haben dieses Benchmark vor einigen Jahren angewendet um die Ergebnisgenauigkeit und die Performance von Open-Source-Simulationssoftware bei der Analyse komplexer Fluid-Struktur-Interaktionen zu erproben.

Ich kann soviel verraten: Die Ergebnisse waren durchweg beeindruckend 😉

Im zugehörigen Simulationsmodell ist in einem rechteckigen Strömungskanal ein starrer Zylinder quer zur Strömung angebracht.

Am Zylinder ist eine flexible Platte befestigt, die in Richtung der Strömung zeigt. Das Fluid strömt von der linken Seite in den Strömungskanal ein und tritt an der rechten Seite aus. Die nachfolgenden Bilder zeigen alle Details.

Wie im vorangegangenen Abschnitt bereits besprochen, ist die Fluid-Struktur-Interaktion (FSI) unter bestimmten Voraussetzungen vernachlässigbar.

An diesem Beispiel erklären wir diese Voraussetzungen. Hierfür betrachten wir nachfolgend zwei Fälle. In Fall (1) ist die FSI vernachlässigbar, in Fall (2) nicht.

Fall (1): Flexible Platte mit hoher Steifigkeit

In diesem Fall ist die flexible Platte so steif, dass die Verformungen vernachlässigbar klein sind. Dann ist auch die Beeinflussung des Strömungsgebietes durch die Platte vernachlässigbar klein. Seine Berandung kann als starr betrachtet werden.

Deshalb reicht eine Simulation mit CFD, um die Verhältnisse in der Strömung zu ermitteln. Als Beispiel für das Ergebnis einer CFD-Simulation zeigen wir hier die Darstellung des Geschwindigkeitsverlaufes im Strömungskanal. Das nachfolgende Bild zeigt den Geschwindigkeitsverlauf der Strömung.

Der Einfluss der Störgeometrie (Zylinder, Platte) auf die Strömung ist hieran deutlich zu sehen. Allerdings ist auch deutlich erkennbar, dass sich die Geometrie infolge der Strömungskräfte nicht deformiert.

Zu erkennen ist auch die Ausprägung einer Wirbelstraße, die durch periodische Ablösungen der Strömung am Zylinder entsteht.

Der farbige Verlauf in den CFD-Ergebnissen ermöglicht es, Gebiete mit hoher und mit geringer Strömungsgeschwindigkeit einfach zu identifizieren.

Infolge der Wirbelablösung wirken auf die Platte Kräfte von Widerstand und Auftrieb mit periodisch schwankender Größe. Diese bilden sich erst im Zeitverlauf stationär aus.

Die Widerstandskräfte werden im nachfolgenden Diagramm in Abhängigkeit von der Zeit dargestellt. Da es sich um ein rein mathematisch-theoretisches Benchmark handelt wird in allen Diagrammen auf die Angabe von Einheiten verzichtet. Aber nur ganz ausnahmsweise 😉

Die Auftriebskräfte werden im nachfolgenden Diagramm in Abhängigkeit von der Zeit dargestellt.

Bei der vorliegenden Modellierung als reine CFD Simulation, also mit starrer Berandung des Strömungsgebiets, muss sichergestellt, dass die dargestellten Widerstands- und Auftriebskräfte die Geometrie nur im vernachlässigbaren Bereich verformen.

Signifikante Verformungen würden nämlich aufgrund der Annahme der starren Berandung nicht mit modelliert.

Fall (2): Flexible Platte mit geringer Steifigkeit

Ist die Platte sehr nachgiebig, tritt die Wechselwirkung zwischen der Strömung und der schwingenden Platte ein. Die flexible Platte verhält sich wie eine Fahne im Wind.

Schauen wir uns dazu die Vorgänge in der Simulation etwas genauer an: Beim Start der Simulation biegt sich die flexible Platte unter dem Einfluss der Schwerkraft nach unten und federt dann zurück. Das umgebende Fluid dämpft diese Schwingung.

Ist die Strömungsgeschwindigkeit gering, klingt die Schwingung ab und ein stabiler Zustand wird erreicht. Wird die Geschwindigkeit der Strömung gesteigert, bildet sich im Nachlauf des Zylinders eine Wirbelstraße aus.

Durch die Wirbelablösungen wird durch die Schwingbewegung der elastischen Platte angeregt, welche wiederum die Wirbelablösung verstärkt und somit auch wieder die Schwingbewegung vergrößert usw..

Es sind deshalb drei Zustände zu unterscheiden:

• Die Schwingung der Platte kann zum stationären Zustand abklingen,
• sie kann eine stationäre Schwingung ausbilden und
• sie kann sich zum instabilen Verlauf aufschwingen.

Wenn die Schwingung der Platte wirklich abklingt, reicht eine CFD-Simulation, die die Verhältnisse des abgeklungenen Zustands in der Strömung beschreibt.

Treten eine stationäre Schwingung der Platte oder ein instabiler Verlauf, ein Aufschwingen der Platte, auf, muss die Wechselwirkung zwischen der Strömung und der Platte simuliert werden. Die CFD-Simulation ist dann mit einer FEM-Simulation zu koppeln.

Das wird als Simulation der FSI (Fluid-Struktur-Interaktion) bezeichnet. In einem späteren Blogartikel werden wir uns ausführlich mit der Fluid-Struktur-Interaktion befassen.

Welche Physik steckt im CFD-Modell?

Die umfassendste mathematische Modellierung der physikalischen Verhältnisse in einem strömenden Fluid wird von den Navier-Stokes-Gleichungen repräsentiert.

Eine Vereinfachung ist die Euler-Gleichung, hier in der Form für instationäre, eindimensionale Strömungen:

Die Vereinfachung besteht in der Annahme, dass die Strömung frei von Reibung ist. Die Viskosität wird vernachlässigt.

Lösung der Navier-Stokes-Gleichungen mit der Strömungssimulation

Bis heute (Stand 17.12.21) ist keine geschlossene (analytische) Lösung der Navier-Stokes-Gleichungen bekannt.

Das Finden einer geschlossenen Lösung für die Navier-Stokes-Gleichungen wurde vom Clay Mathematics Institute (CMI) als eines von 7 Millenium Problemen benannt.

Für die Lösung vergibt das CMI einen Geldpreis in Höhe von 1 Million US-Dollar. Nur falls Sie im nächsten Urlaub noch nichts vorhaben 😉

Bis auf wenige Sonderfälle, die für die industrielle Praxis meist wenig Relevanz besitzen, sind deshalb nur numerische Näherungslösungen möglich.

Das Fachgebiet der Strömungssimulation (Computational Fluid Dynamics, CFD) stellt die entsprechenden Methoden für diese Näherungslösungen bereit.

Hierbei verfolgt die CFD einen ähnlichen Ansatz wie die FEM. Das Strömungsgebiet wird bei der Vernetzung in kleinere Teilgebiete, die Zellen, unterteilt. Der Vorgang wird als Diskretisierung bezeichnet.

Das Netz muss in Bereichen mit hohen Gradienten verfeinert werden, um die nötige Abbildungsgüte zu erreichen.

Hohe Gradienten tauchen in der Strömungsmechanik typischerweise in der wandnahen Schicht, der Grenzschicht, auf. Charakteristisch für CFD-Vernetzungen sind daher die geringen Abmessungen der Zellen, d.h. die hohe Netzfeinheit, in der Nähe der Ränder des Strömungsgebietes.

Wie bei der FEM gilt auch hier die Regel für die Abbildungsgüte: je feiner das Netz, desto besser die Ergebnisse. Allerdings gilt ebenso wie bei der FEM auch die Einschränkung, dass mit zunehmender Netzfeinheit die Rechenzeiten ansteigen.

Im Unterschied zur FEM können vielfach Polyeder für die Diskretisierung in der CFD eingesetzt werden. Die Netzgenerierung mit automatisch ablaufenden Algorithmen wird dadurch bedeutend vereinfacht und beschleunigt.

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Ablauf einer CFD-Simulation

Der Ablauf einer CFD-Simulation ist ähnlich strukturiert wie beim Einsatz der Finite-Elemente-Methode.

Nach der Übernahme oder der Erzeugung der Geometrie wird diese vernetzt. Anschließend werden die Fluid-Eigenschaften angegeben und die Randbedingungen für das Strömungsfeld festgelegt.

Festlegungen für den Rechenlauf, wie Auswahl des CFD-Gleichungslösers, Abbruchkriterien für die Konvergenz und die Zahl der einzusetzenden Prozessoren folgen als Nächstes.

Der Rechenlauf wird gestartet und beobachtet. Tritt die gewünschte Konvergenz nicht ein, kann der Rechenlauf gestoppt, korrigiert und wiederholt werden.

Schließlich sind die Ergebnisse der CFD-Simulation auszuwerten und die nötigen konstruktiven Maßnahmen einzuleiten, um das Produktdesign in den funktionsfähigen Zustand zu versetzen.

Vorteile der CFD Simulation für den Maschinenbau

Wie beim Einsatz der FEM sind auch durch den Einsatz von CFD-Simulation vielfach reale Prototypen einzusparen, was für Unternehmen enorme Kostenvorteile in der Entwicklung bedeuten kann.

Hinzu kommt die Absicherung grundlegender Entscheidungen über das Produktdesign in einer frühen Phase von dem Produktentwicklungsprozess.

Ein weiterer Vorteil ist, dass auf Anfragen von Kunden schneller mit belastbaren Machbarkeitsaussagen reagiert werden kann.

CFD-Simulation unterstützt die Senkung der Energiekosten bei Herstellung und Betrieb von Produkten.

Die Einsparung von Energiekosten im Betrieb der Produkte gewinnt kontinuierlich an Relevanz, weil z.B. immer höhere Packungs- und Leistungsdichten in Maschinen und Geräten eine aufwendigere Kühlung erforderlich machen.

Verbessert die CFD-Simulation die Kühlung, verbessern sich auch die Lebensdauer und die Möglichkeiten zur Steuerung der Lebensdauer.

Da, wo bei realen Prototypen umweltbelastende, giftige, verderbliche, kontaminierende, infektiöse und explosive Medien eingesetzt werden müssen, um realitätsgetreue Versuchsergebnisse zu erzielen, hilft die Verwendung von CFD-Simulation mit virtuellen Prototypen, Gefahren für Gesundheit, Leben und Umwelt zu vermeiden.

Interessante Anwendungen der CFD-Simulation finden sich zum Beispiel in der Entwicklung von Corona-Masken und in der Untersuchung der Tröpfchenausbreitung in geschlossenen Räumen.

Mehr Informationsgehalt in CFD-Ergebnissen

Noch stärker als bei der Anwendung der FEM in der Festkörpermechanik kommt bei CFD-Simulationen der steigende Informationsgehalt der Ergebnisse gegenüber realen Prototypen zum Tragen.

Im realen Versuch ist es schwer, Strömungsfelder, insbesondere für die Druckverteilung, anschaulich zu visualisieren.

Denn auch mit sehr vielen Drucksensoren ist es kaum möglich, die Druckfelder einer dreidimensionalen Strömung derart umfangreich abzubilden, wie es mit der CFD möglich und für die Optimierung und Beurteilung häufig erforderlich ist.

Zudem kann eine große Anzahl von Drucksensoren und ihre Verkabelung das Strömungsgebiet beeinflussen und so zu unrealistischen Ergebnissen führen.

Mit CFD Simulation sind die Ergebnisse auf Knopfdruck abzurufen und können mit Farben, Schnitten, Perspektiven, Verläufen, Stromlinien und Vektorpfeilen vielfältig gestaltet werden. Die Simulationsergebnisse müssen immer verifiziert und validiert werden, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.

In den meisten Unternehmen kann jedoch mit wenigen Versuchen und somit geringem Aufwand ein breites Spektrum an Anwendungen aus dem Produktportfolio validiert und abgesichert werden.

Die gemeinsame Betrachtung und Auswertung solcher Simulationsergebnisse im Team ist eine breite Basis für neue Ideen.

Strömung am PKW – Vergleich von Windkanal und Strömungssimulation

Als Beispiel für die Arbeit mit realen Prototypen und CFD betrachten wir die Untersuchung eines PKWs im Luftstrom. Bei konventioneller Vorgehensweise sind umfangreiche Untersuchungen im Windkanal nötig.

Dafür muss zunächst ein passender Windkanal gefunden und mit Personal für den Betrieb und die Messungen gebucht werden. Das Fahrzeug muss als Modell, Mockup oder in Originalgröße hergestellt werden.

Der Aufbau der Messgeräte und die Anbringung von Sensoren und andere Maßnahmen zur Sichtbarmachung der Strömung, wie Nebelsonde, Rauchgenerator, Turbulenzfäden und spezielle Anstriche sind durchzuführen.

Schon kleine Veränderungen am Fahrzeug können je nach Ziel der Untersuchung große Veränderungen der Messwerte mit sich bringen.

In der Folge sind oftmals wieder zeitraubende Veränderungen an den realen Prototypen und Messeinrichtungen nötig.

Durch die Anwendung von CFD-Simulation können verschiedene Vorteile genutzt und Kosten gespart werden. Die Einsparung der realen Prototypen für den PKW senkt die Kosten erheblich.

Im Gegensatz zum realen Prototyp im Strömungskanal ist beim virtuellen Prototyp die Modellierung der Rotation der Räder einfach umzusetzen und sorgt für eine realitätsnahe Umströmung am Fahrwerk.

Ebenso kann die Bewegung des Fahrzeugs relativ zur Fahrbahn simuliert werden, was im Windkanal schwerlich möglich ist und zu großen Messabweichungen im Bereich des Unterbodens führt.

Ein weiterer Vorteil ist, dass die CFD-Simulationen ohne Zeitdruck durch ein knapp bemessenes Zeitfenster wie im Windkanal stattfinden können. CFD-Simulationstools sind zudem jederzeit verfügbar.

Es ist keine Wartezeit für Windkanalversuche in die Produktentwicklung einzukalkulieren.

Die positiven Veränderungen durch CFD-Simulation gegenüber konventioneller Vorgehensweise sind anhand dieses Beispiels aus der Fahrzeug-Aerodynamik gut erkennbar.

Entwicklungskosten mit CFD Simulation senken

Wenn man im Bereich der Strömungstechnik, bzw. bei der Entwicklung um- und durchströmter Körper, die Arbeit mit realen Prototypen und Versuchen durch virtuelle Produktentwicklung mit CFD und FSI ersetzt, sind Einsparungen bei den Entwicklungskosten von bis zu 90 % möglich.

Ggf. erscheinen Einsparungen von bis zu 90% als „zu schön um wahr zu sein“. Deshalb soll dieser Zahlenwert nicht ohne Untermauerung einfach in den Raum geworfen werden.

Im Artikel „Entwicklungskosten mit Simulation um 90% senken“ zeige ich an einem konkreten Fallbeispiel, welche Einsparungen durch den Einsatz der CFD Simulation möglich sind.

Mit diesem Artikel möchte ich Ihnen die nötigen Hintergrundinformationen bereitsstellen mit denen Sie selbst abschätzen können, ob der Einsatz von Simulation auch in Ihrem Fall lohnenswert ist.

Wie sind Ihre Erfahrungen mit der CFD Simulation? Setzen Sie die Strömungsimulation bereits erfolgreich in Ihrer Produktentwicklung ein?

Haben Sie ähnlich gute Erfahrungen gemacht?

Oder würden Sie die CFD Simulation gern nutzen um optimalere Produkte zu entwickeln, haben es aber bisher noch nicht geschafft?

Wenn dem so ist, was sind die Gründe hierfür? Erscheinen Ihnen die Kosten für die Simulationssoftware als zu hoch?

Oder haben Sie das Gefühl, dass es in Ihrem Unternehmen an Know-How und Zeit fehlt um die Simulation wirklich erfolgreich einzusetzen?

Lassen Sie es uns wissen! Schreiben Sie uns einen Kommentar! Ich bin gespannt auf Ihr Feedback!

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Der Beitrag CFD Simulation im Maschinen- und Anlagenbau erschien zuerst auf Vonstein & Partner.

Das ist gut, denn digitale Zwillinge regen zum Nachdenken über die Abläufe im eigenen Produktentstehungsprozess an.

Begriffe, wie Industrie 4.0, virtueller Prototyp und Simulation kursieren und müssen mit möglichst einheitlicher Bedeutung gefüllt werden.

In diesem Blog-Beitrag möchten wir Ihnen einen Überblick über die Bedeutung dieser Begriffe geben und ein gemeinsames Verständnis aufbauen.

Die Diskussion über den digitalen Zwilling ist dabei keineswegs abgehoben und akademisch. Sie bringt die industrielle Anwendung der digitalen Transformation auf den Punkt, auch in kleinen und mittelständischen Unternehmen.

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Digitaler Zwilling treibt die Digitalisierung im Produktentstehungsprozess voran

Zu erwarten ist, dass die Entwicklung neuer Schnittstellen-Standards und einer eigenen Sprache für die Kommunikation des Digitalen Zwillings schon in näherer Zukunft für Unternehmen ganz praktische Auswirkungen haben wird.

Um die Tragweite dieser Entwicklung zu verstehen, brauchen Sie als Beispiel nur daran zu denken, wie selbstverständlich der Download von CAD-Dateien für Zukaufteile für den Konstrukteur heute ist.

Früher reichten ihm die Kataloge der Hersteller von Maschinenkomponenten, wie Schrauben, Ventile und Sicherheitsschalter. Heute erwartet er ganz selbstverständlich, die CAD-Dateien dieser Maschinenkomponenten im Internet zum Download vorzufinden, um sie in die eigenen CAD-Modelle hineinzukopieren.

Hersteller, die die CAD-Dateien ihrer Produkte nicht zum Download in bekannten Formaten wie IGES, STEP und VDA-FS anbieten, haben einen schweren Stand. Eine ähnliche Entwicklung darf im Hinblick auf den digitalen Zwilling erwartet werden.

Am Ball bleiben wird nur, wer in der Lage ist, seine eigenen Digitalen Zwillinge, Virtuellen Prototypen und Simulationsmodelle mit denen anderer Hersteller und Kunden kommunizieren zu lassen.

Konzertierte Aktion schafft Klarheit – Plattform Industrie 4.0

Unter der Leitung des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie, des Bundesministeriums für Bildung und Forschung und einer Reihe von namhaften Industrieverbänden und -unternehmen entwickelt die Plattform Industrie 4.0 ein umfassendes Angebot von Informationen und Strategien für die digitale Transformation der Produktion in Deutschland.

In Anlehnung an Plattform Industrie 4.0 und andere Quellen geben wir hier unser Verständnis der Begriffe Digitaler Zwilling, virtueller Prototyp und Simulation wieder.

Unsere Darstellung erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit und Allgemeingültigkeit, sondern soll Ihnen das Lesen in unseren Beiträgen erleichtern.

Unterschiede Digitaler Zwilling, Virtueller Prototyp und Simulationsmodell

Digitaler Zwilling

Der Digitale Zwilling ist nach unserem Verständnis ein Datencontainer, auch als Verwaltungsschale bezeichnet. In ihm sind die Daten, die im Laufe eines Produktlebenszyklus gesammelt werden, gespeichert. Die Speicherung geschieht in sogenannten Teilmodellen.

Jedes Teilmodell steht für die Daten einer bestimmten Anwendung, die für Entwicklung, Produktion, Vertrieb und Wartung eines Produktes erzeugt werden.

Der Digitale Zwilling ist ein virtuelles Modell des realen Produktes.

Er unterscheidet sich vom Virtuellen Prototypen durch die zusätzlich gespeicherten Daten für die Herstellung, Nutzung und Wartung des Produktes und seiner einzelnen Instanzen.

Virtueller Prototyp

Als Virtuellen Prototyp verstehen wir das Pendant zum realen Prototyp. Der Virtuelle Prototyp ist ein digitales Modell eines Maschinenteils oder Produktes. Neben der CAD-Geometrie kann er ein oder mehrere Simulationsmodelle umfassen.

Je nach Detailgrad des Virtuellen Prototyps können Simulationsmodelle für Mechanik, Thermodynamik, Strömung und viele weitere physikalische Fachgebiete zugeordnet werden. Der Virtuelle Prototyp ist ein Teilmodell des Digitalen Zwillings.

Simulationsmodell

Das Simulationsmodell setzt sich aus dem geometrischen Modell, den ausgewählten physikalischen Gesetzen, den Einstellungen für die Berechnung und vielen weiteren Parametern zusammen.

Hinzu kommen die Rechenergebnisse, gegebenenfalls Daten zur Validierung und Aufzeichnungen zu den Auswertungen und abgeleiteten Maßnahmen.

Simulationsmethoden – Werkzeuge für die Erstellung digitaler Zwillinge

In der digitalisierten Produktentwicklung soll der digitale Zwilling (virtuelle Prototyp) reale Prototypen ersetzen, um Kosten zu sparen und frühe, sichere Entscheidungen zu ermöglichen.

Simulationsmethoden, wie FEM, CFD und MKS, sind Werkzeuge, um in der Produktentwicklung digitale Zwillinge zu erstellen.

Auch wenn sie im alltäglichen Sprachgebrauch innerhalb eines Unternehmens nicht als Virtuelle Prototypen bezeichnet werden, sind sie oft schon da, in Form von CAD-Dateien, Simulationsmodellen und sonstigen Aufzeichnungen.

Der digitale Zwilling und der virtuelle Prototyp muss, wie sein reales Pendant, mit Werkzeugen erstellt werden. Die Werkzeuge für die Erstellung digitaler Zwillinge werden von den Simulationsmethoden bereitgehalten.

Mit ihnen sind Daten zu Geometrie, Werkstoff, Randbedingungen, Lasten, anzuwendender Physik (Mechanik, Temperatur, Schwingung), Einstellungen für die Berechnung (Schrittweiten, CPU-Anzahl, Abbruch-Kriterien), Rechenergebnisse, Kommentare und viele weitere Einzelinformationen für den digitalen Zwilling zu erstellen und zu verwalten.

Simulationsmethoden bilden das physikalische Verhalten des digitalen Zwillings ab, indem sie nach der Modellerstellung die Gleichungssysteme lösen. In den folgenden Abschnitten geben wir Ihnen eine kurze Übersicht über diese Methoden.

Kollisionsprüfung im CAD

Ein frühes Einsatzfeld des digitalen Zwillings war die Kollisionsprüfung von Bauteilen im CAD.

Die CAD-Modelle nebeneinander angeordneter Bauteile wurden auf Durchdringung und Montierbarkeit geprüft, um sicherzustellen, dass sie genügend Platz hatten.

Dies stellt bereits eine einfache Form der Simulation mit Virtuellen Prototypen dar. Sie konnte bereits lange vor der Fertigstellung von realen Prototypen durchgeführt werden und bot enorme Kostenvorteile.

FEM in der Festkörpermechanik

Die Finite-Elemente-Methode (FEM) gehört zu den bekanntesten numerischen Verfahren für die Lösung von Gleichungssystemen in der Festkörpermechanik und anderen Fachgebieten des Ingenieurwesens.

Sie wurde in den 60er Jahren des vorigen Jahrhunderts zunächst in der Forschung und in Großunternehmen eingesetzt.

Seit dem Aufkommen leistungsfähiger Desktop-PCs in den 80ern findet die FEM eine breite Anwendung in Maschinenbau, Verfahrenstechnik, Bauingenieurwesen und vielen weiteren Branchen.

Zahlreiche physikalische Phänomene und Gesetze aus Mechanik, Thermodynamik, Schwingungslehre und anderen Disziplinen sind in der FEM abgebildet und können in den verfügbaren FEM-Lösungen abgerufen werden.

FEM-Software steht in Form von kommerziellen Produkten und als Freeware (Open Source Software) in großer Auswahl zur Verfügung.

Der Ablauf einer FEM-Anwendung ist in Modellerstellung (Preprocessing), Rechenlauf und Ergebnisauswertung (Postprocessing) gegliedert.

Die heute verfügbaren Programme bieten viele Funktionen für eine schnelle Modellerstellung. Die Lernkurve der Anwender ist steil, weil die Arbeit am eigenen Produktspektrum die Konzentration auf eine überschaubare Auswahl von Programmfunktionen ermöglicht.

CFD und FSI für Strömungssimulation

Mit Computational Fluid Dynamics (CFD) wird ein eigenständiges Fachgebiet der Simulationsmethoden für die Strömungssimulation bezeichnet.

Strömungssimulation verwendet Navier-Stokes-Gleichungen, Euler-Gleichungen, Potenzialgleichungen und andere Systeme, die mit verschiedenen numerischen Methoden gelöst werden.

CFD galt lange Zeit als Thema mit sehr hohem Anspruch an das physikalische Verständnis der Anwender und die Rechnerleistung. Inzwischen sind CFD-Systeme mit komfortablen Benutzeroberflächen entwickelt worden, die die Konstrukteure bei vielen alltäglichen Simulationsaufgaben unterstützen.

Sie laufen auf der im Konstruktionsbüro üblichen Hardware, ermöglichen aber auch Rechenläufe auf Großrechnern. Mit der Verbindung von CFD und FEM sind Fluid-Struktur-Interaktionen (FSI) zu untersuchen.

MKS / EMKS Mehrkörpersimulation

Optisch nicht ganz so eindrucksvoll, in der praktischen Anwendung aber nicht minder bedeutsam ist die Mehrkörpersimulation (MKS).

In der MKS werden Anordnungen von starren Festkörper nahezu unabhängig von ihrer realen Geometrie betrachtet. Ziel ist die Untersuchung des kinematischen Systems, dass die stark vereinfachten Körper zusammen mit idealisierten Gelenkverbindungen bilden.

Die Bewegung der Mehrkörpersysteme wird durch Differentialgleichungen beschrieben, die auf dem Rechner gelöst werden. Ist das elastische Verhalten eines Festkörpers nicht zu vernachlässigen, wird von einem elastischen Mehrkörpersystem (EMKS) gesprochen. Es kann mit einer Kopplung der Methoden von MKS und FEM untersucht werden.

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Digitale Zwillinge, Virtuelle Prototypen und Simulationsmodelle in der industriellen Praxis

Im einfachsten Fall wird ein Virtueller Prototyp bereits durch ein einzelnes Simulationsmodell abgebildet und dient zur Klärung der offenen Fragestellungen.

Ein Virtueller Prototyp, der für eine einfache FEM-Simulation mit einem linear-elastischen Materialgesetz genutzt wird, kann im Produktentwicklungsprozess frühzeitig entscheidende Hinweise auf die Tauglichkeit der Konstruktion liefern.

Natürlich kann ein Virtueller Prototyp auch aus mehreren Simulationsmodellen bestehen, um verschiedene Aspekte des physikalischen Verhaltens zu erfassen.

Ein Beispiel ist der Virtuelle Prototyp einer Werkzeugmaschine mit einem FEM-Simulationsmodell für die Verformung des Gestells, einem MKS-Modell für das dynamische Verhalten von Spindel, Werkzeug, Werkstück, Antrieb und Getriebe und einem CFD-Modell für die Kühlung des Prozesses mit Schneidflüssigkeit.

Simulationsmodelle sind ein wesentlicher Bestandteil des Digitalen Zwillings

Der Digitale Zwilling ist als ein universeller Datencontainer zu verstehen, der einen Produkttyp und seine einzelnen Instanzen durch den Produktlebenszyklus begleitet.

Er kann ein oder mehrere Teilmodelle enthalten, die bestimmten Anwendungen, wie einem Simulationsprogramm, zugeordnet sind.

Wird ein Simulationsmodell für eine Berechnung, wie für die linear-elastische Simulation eines Maschinenhebels, angefertigt, steht ein Teilmodell im Digitalen Zwilling für die Speicherung der Eingabedaten und Rechenergebnisse über den gesamten Produktlebenszyklus zur Verfügung.

Dem aufmerksamen Leser wird sich die Frage aufdrängen, wieso Simulationsmodelle ein „wesentlicher“ Bestandteil des Digitalen Zwillings sind.

Die Antwort ist aus unserer Sicht recht einfach: Die Simulation der Reaktion eines Maschinenbauteils oder Virtuellen Prototyps macht aus einer bloßen Datensammlung ein im virtuellen Raum lebendiges Objekt.

Sein Verhalten als Reaktion auf äußere und innere Belastungen kann in nahezu beliebiger Genauigkeit studiert werden.

Der Anwender wird damit vom Datensammler zum Beobachter und gewinnt tiefe Einsicht in das Funktionieren des Virtuellen Prototyps. Deshalb sind Simulationsmodelle für die Nutzung des Digitalen Zwillings wesentlich.

Simulationsmodelle bilden das Fundament für den Virtuellen Prototyp

Simulationsmodelle bilden das Fundament für die virtuelle Beschreibung der physikalischen Eigenschaften von Produkten und Fertigungsprozessen.

Die Beschreibung der physikalischen Eigenschaften erfolgt in Simulationsmodellen nicht nur über einzelne Parameter, sondern über virtuelle Funktionen, also Rechenläufe, die das physikalische Verhalten des Produktes untersuchen und für den Betrachter nachvollziehbar, d.h. optisch, wiedergeben.

Bei der Simulation geht es um das Verhalten des Virtuellen Prototyps, nicht nur um starre physikalische Werte, wie Farbe, Höhe, Gewicht, Drehzahl und Steckertyp.

Wie sehen Sie die Rolle der Simulation im Kontext von Digitalisierung und Industrie 4.0? Wie ist Ihr Verständnis der Begriffe Digitaler Zwilling, Virtueller Prototyp und Simulationsmodell? Wir freuen und auf Ihr Feedback!

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Der Beitrag Digitaler Zwilling und Virtueller Prototyp in Industrie 4.0 – Simulation macht sie lebendig erschien zuerst auf Vonstein & Partner.