CAE-Software

Neue CAE-Softwareversion mit verbesserter Robust Design Optimierung

| Redakteur: Jan Vollmuth

Bild 1: Bestes Design aus dem Designpool der Sensitivitätsstudie für den relevanten Bereich. (Bild: Dynardo - mit freundlicher Genehmigung von Bosch und Siemens Hausgeräte)
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Bild 1: Bestes Design aus dem Designpool der Sensitivitätsstudie für den relevanten Bereich. (Bild: Dynardo - mit freundlicher Genehmigung von Bosch und Siemens Hausgeräte)

Die neue CAE-Softwareversion "optiSLang inside ANSYS Workbench" von Dynardo vereinfacht Robust Design Optimierungsprozesse und reduziert die Zahl der Variantenberechnungen.

Aus der Notwendigkeit, Produktperformance und Ressourcenverbrauch weiter zu optimieren und gleichzeitig Entwicklungszeiten zu verringern, wird die Robust Design Optimierung (RDO) mittels CAE-basierter Optimierung und CAE-basierter stochastischer Analyse mehr und mehr zu einer Schlüsselkomponente in der virtuellen Produktentwicklung.

Dabei wird die Optimierung von Produkteigenschaften mit der gleichzeitigen Absicherung der Produktsicherheit und Robustheit gegenüber Herstellungstoleranzen sowie Streuungen von Materialkennwerten und Umweltbedingungen kombiniert. Mögliche Zielkonflikte werden identifiziert und im Sinne eines optimalen und robusten Designs aufgelöst.

Eine produktive, serienmäßige Einführung von CAE-basierten Robust Design Methoden in die virtuelle Produktentwicklung stellt dabei hohe Anforderungen an die Automatisierbarkeit der CAE-Prozesse, an die Parametrik der Berechnungsmodelle sowie an die Effizienz und Bediensicherheit der RDO-Methoden.

Optimierungspotenziale der virtuellen Produktentwicklung

Hier haben sich in den letzten Jahren in der ANSYS Workbench neue Möglichkeiten eröffnet, parametrische CAD und CAE Modelle vieler Berechnungsdisziplinen zusammenzuführen und zu automatisieren – und damit Optimierungspotenziale der virtuellen Produktentwicklung zugänglich zu machen.

Gleichzeitig wurden in optiSLang die Effizienz und der Automatisierungsgrad der RDO-Methoden auch für komplexe nichtlineare Berechnungsmodelle mit vielen Optimierungsparametern und stochastischen Variablen, mit Solverrauschen oder Designausfällen entscheidend verbessert.

Mit der Entwicklung quantifizierbarer Prognosefähigkeit und der automatisierten Generierung von Metamodellen optimierter Prognosefähigkeit (MoP) wurden dabei wichtige Meilensteine zur Verlässlichkeit von RDO-Ergebnissen erreicht, die mit ingenieurtechnischen aussagekräftigen Maßen einfach überprüft werden können.

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