Komplexes physikalisches Verhalten echtzeitfähig abbilden

Systemsimulation Komplexes physikalisches Verhalten echtzeitfähig abbilden

08.05.2025 Quelle: Altair 2 min Lesedauer

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Komplexes Systemverhalten lässt sich mit neuronalen Netzen, die als Modelle reduzierter Ordnung (ROMs) das Systemverhalten wiedergeben, effizient abbilden. Systemsimulationen werden so deutlich schneller, wodurch zum Beispiel Zeit für neue Ideen frei wird.

Modelle reduzierter Ordnung sind nützlich, um 3D-Simulationen in eine rechnerisch effizientere Umgebung für Untersuchungen auf Systemebene einzubinden.(Bild: Altair,Gorodenkoff/Shutterstock.com) — Modelle reduzierter Ordnung sind nützlich, um 3D-Simulationen in eine rechnerisch effizientere Umgebung für Untersuchungen auf Systemebene einzubinden.
(Bild: Altair,Gorodenkoff/Shutterstock.com)

Viele Regelungssysteme – insbesondere solche, die autonomes Fahren unterstützen – erfordern komplexe, realitätsnahe Systemmodelle. Physikalische Simulationen können zusammen mit KI-gestützter Modellierung auf Systemebene realitätsgetreue synthetische Daten liefern, um die Wechselwirkungen zwischen der Maschine und dem Material, dem Gelände und dem Untergrund zu erfassen.

Digitaler Zwilling optimiert Produktentwicklung

Ein aktuelles Kundenbeispiel ist eine Anwendung bei CNH Industrial. Hier ermöglichten Altairs KI-gestützte Simulationswerkzeuge einen leistungsfähigen digitalen Zwilling, der die Produktentwicklung durch schnelle Vorhersagen beschleunigt und optimiert. „Dank Altairs innovativer Lösungen für die virtuelle Produktentwicklung konnten wir einen digitalen Zwilling unserer Maschine erstellen, der uns dabei hilft, ein besseres Verständnis für das Maschinenverhalten zu erlangen und die Zeit bis zur Markteinführung zu verkürzen“, sagte Giuseppe Gullo, FEA Design Analysis Engineer, CNH Industrial. „Der KI-Algorithmus bildet komplexe Effekte ab und beschleunigt die Bereitstellung der Systemantworten für eine effiziente Gesamtbetrachtung. Damit haben wir die Validierung gestrafft, Berechnungskosten reduziert und unseren Entwicklungsprozess optimiert.“

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Stand: 08.12.2025

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