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Leichtbau-Gipfel 2020 Simulation verkürzen und Rechenzeit sinnvoll einsetzen

Autor: Sven Prawitz

Welche Techniken braucht es, um in der Simulation Leichtbau und ein funktionales Design umzusetzen? Peter Ullrich von ESI gibt einen Überblick.

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Peter Ullrich, Technical Manager bei der ESI Group, auf dem Leichtbau-Gipfel 2019.
Peter Ullrich, Technical Manager bei der ESI Group, auf dem Leichtbau-Gipfel 2019.
(Bild: Stefan Bausewein)

Als es Mitte der Achtzigerjahre mit der Simulation losging waren laut Peter Ullrich 14 Simulationen pro Woche üblich. 2019 waren es 40.000 Simulationen jede Woche mit einem parallelen Rechnen auf bis zu 500 Rechnerkernen je Simulation.

Ullrich, bei der ESI GmbH als Technical Manager verantwortlich für den Bereich Virtual Processing, zeigte auf dem Leichtbau-Gipfel in Würzburg, welche Rolle die Streuung in solchen Simulationen spielt und wie man diese optimieren kann.

Hier geht es zur Aufzeichnung des Vortrags:

Numerische Streuung im Blick haben

Wichtig ist, so Ullrich, bei der Simulation die numerische Streuung möglichst klein zu halten. Verursacht wird diese zum Beispiel durch unterschiedliche Solver-Versionen, Anzahl der eingesetzten CPUs oder dem Einsatz unterschiedlicher Rechner-Hardware. „Wir möchten den Ingenieur in die Lage versetzen, dass er die physikalische Streuung bewerten kann, ohne dass diese von der numerischen Streuung überdeckt wird“, gab Ullrich den Anspruch des Software-Herstellers wieder.

Anwender müssten in diesem Punkt ihre Simulation permanent hinterfragen: „Wie gut sind meine Streuungen, wie gut ist mein Modell aufgebaut und wo muss ich den Solver optimieren, um physikalisch gerechtfertigte Ergebnisse zu bekommen?“

Simulationsmodelle mit Details optimieren

Passen diese Parameter, dann schafft man sich eine gute Ausgangslage, um Simulationsprozesse zu optimieren. Zwei Beispiele zeigte Peter Ullrich dazu in seinem Vortrag.

Auf dem Leichtbau-Gipfel 2019 betonte er, wie für Faserverbundwerkstoffe Materialwerte aus der Simulation heraus ermittelt werden können. Dafür werden Mikromodelle gerechnet, die die entsprechenden Parameter liefern. Die Geometrie des Bauteils wird über eine Simulation des Fertigungsprozesses erstellt.

Herr Peter Ullrich war für seinen Vortrag auf dem Leichtbau-Gipfel 2020 live zugeschaltet. Die Veranstaltung fand sowohl vor Ort als auch digital statt.
Herr Peter Ullrich war für seinen Vortrag auf dem Leichtbau-Gipfel 2020 live zugeschaltet. Die Veranstaltung fand sowohl vor Ort als auch digital statt.
(Bild: Stefan Bausewein)

Überträgt man diese Kenndaten, kann man beispielsweise deutlich aussagekräftigere Lastmodelle simulieren. Eine Batteriebox aus „sheet molding compound“, so das diesjährige Beispiel von Ullrich, kann unter Belastung an der Seitenwand einreißen. Das zeigt die Simulation eines Lastfalls mit homogener Steifigkeit als Annahme.

Werden jedoch die Parameter aus der Fertigungssimulation und die errechneten Materialkennwerte genommen, variiert die Steifigkeit – von minus 44 Prozent bis plus 55 Prozent gegenüber dem homogenen Modell. Der Lastfall zeigt, dass der Rand der Wanne abreißt. Es kommt in diesem Fall zu keiner Undichtigkeit und somit wären auch keine Korrekturen an der Konstruktion nötig.

Simulation eines Crashtests verbessern

Mit einer geringen numerischen Streuung lassen sich detaillierte Komponenten-Modelle rechnen. Die Simulation eines Small-Overlap-Crashs mit einem Toyoto Yaris zeigt wenig Details im Bereich des beanspruchten Rades samt Radkasten und Fahrwerk.

Die ESI-Ingenieure haben den Reifen inklusive Felge, sowie die Radaufhängung modelliert und ihre jeweiligen Materialeigenschaften errechnet und kalibriert. Mit diesem hochgenauen Modell sind die Simulationsergebnisse deutlich genauer. Allerdings dauert die Berechnung entsprechend lange. „Je kleiner ich die Komponenten auflöse, desto kleiner wird der Zeitschritt in der Simulation.“ Was wiederum die Rechenzeit erhöht.

Rechenzeit optimieren

Mit einem sogenannten Multi-Model-Coupling konnte ESI die benötigte Zeit für die Simulation deutlich reduzieren. Dabei wird das globale (relativ einfache) Modell des Fahrzeugs getrennt von dem detaillierten Modell der Radaufhängung inklusive Rad berechnet. Zu gewissen Zeitpunkten werden die Ergebnisse synchronisiert. Die Rechenzeit sinkt auf 60 Prozent (siehe Tabelle).

In einem nächsten Schritt kommt das „selective mass scaling“ zum Einsatz. „Eine Technik, die auf Kosten der Masse größere Zeitschritte ermöglicht.“ So kann das detaillierte Modell des Rades mit dem selben Zeitschritt wie das globale Modell gerechnet werden. Es bleibt eine Rechenzeit von unter sechs Stunden. „Ein Vergleich der Kraftverläufe zeigt, dass die beiden optimierten Berechnungen plausible Ergebnisse liefern“, resümierte Ullrich.

Tabelle: Vergleich der optimierten Simulationsmodelle für den Toyota Yaris (Modelljahr 2010)

Originalmodell Modifiziertes Modell Multi-Model-Coupling Modell Selective-Mass-Scaling Modell
Anzahl Elemente 1,6 Millionen 2,3 Millionen 1,6 Millionen + 170.000 1,6 Millionen + 170.000
Zeitschritt 0,7 Mikrosekunden 0,1 Mikrosekunden 0,7 bzw. 0,1 Mikrosekunden 0,7 Mikrosekunden
Rechenzeit 2:37 h 14 h 8 h 5,5 h

(ID:46956075)

Über den Autor

 Sven Prawitz

Sven Prawitz

Technikjournalist