Generative Entwicklung Varianten für additive Bauteile automatisiert erzeugen

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Ein Entwurf für ein additiv zu fertigendes Bauteil, der sich während der Entwicklung automatisiert den Randbedingungen seines Einsatzes anpasst: Die generative Entwicklung ermöglicht genau das.

Wegen der kleinen Stückzahlen additiv gefertigter Bauteile wirken sich die Fixkosten in der Entwicklung besonders deutlich auf den Bauteilpreis aus. Einsparungen im Entwicklungsprozess können deshalb bedeuten, dass ein Bauteil überhaupt erst rentabel wird.

Außerdem müssen additiv gefertigte Bauteile einen möglichst hohen Gegenwert erzielen: etwa durch Funktionsintegration und Leichtbau. EDAG nutzt dafür ein Verfahren, das „Generative Engineering“ heißt. Vereinfacht erklärt: „Wir definieren in der Software nicht mehr das Bauteil, sondern den Weg zum Bauteil“, erklärt Sebastian Flügel, Projektleiter, Competence Center Innovation bei dem Unternehmen. „Ist das Bauprinzip, die sogenannte DNA, einmal definiert, kann der Workflow beliebig oft durchlaufen werden – wobei die Randbedingen immer wieder neu angepasst werden können.“

Das Bauteil passt sich den Bedingungen an

In der Praxis heißt das: Der Entwickler kann etwa Lasten, Fertigungsverfahren oder Materialien vorgeben und erhält automatisiert ein Bauteil, das sich diesen Bedingungen anpasst.

„Künftig müssen wir nicht mehr jedes Bauteil einzeln konstruieren, sondern definieren eine Bauteil-DNA und pflanzen diese in verschiedene Fahrzeuge ein – so entwickelt sich das an die Umgebung angepasste Bauteil“, sagt Flügel. Beim Leichtbau-Gipfel Mitte November stellen die Unternehmen ihren Ansatz vor.

Smart Engineering

„Smart Engineering ist für mich nur ein Zwischenschritt“

Ein konkretes Beispiel: EDAG hat die beschriebene DNA in der Low-Code-Plattform „ELISE“ des gleichnamigen Bremer Start-ups hinterlegt und so einen automatisierten Workflow entwickelt, um schneller einen serienreifen Isofix-Halter zu entwickeln.

Der Halter verbindet den im Fahrzeug sichtbaren Isofix-Bügel mit der Karosserie und ist als Schnittstellenelement zwischen Karosserie und Sitz besonders variantenreich; entsprechend zahlreich sind die Änderungsschleifen im Entwicklungsprozess.

Wie funktioniert die Entwicklung?

Der in Elise aufgebaute Entwicklungsprozess besteht aus den für die additive Fertigung typischen Elementen: zum Beispiel Topologie-Optimierung, Validierung und Fertigungsvorbereitung. Das Alleinstellungsmerkmal liegt in der Verknüpfung dieser Elemente – zu einem durchgängig automatisierten Workflow. Mit anderen Worten: Etliche Software-Komponenten müssen reibungslos zusammenarbeiten.

Dafür werden als erstes die geometrischen Randbedingungen importiert, etwa der Designraum und die Non-Designräume. Mit Materialdaten und Lastfällen, importiert über die Excel-Schnittstelle, wird ein FE-Berechnungsmodell erstellt. Dieses ist die Grundlage für die folgende Topologie-Optimierung.

Durchgeführt wird die Optimierung mit dem Solver „HxGN Emendate“ von Hexagon. Das ist ein spannungsbasierter Solver; durch diesen Ansatz erzeugen die Entwickler eine homogene Spannungsverteilung im Bauteil. Zusätzlich verwendet der Solver anfangs ein grobes Netz, das mit fortschreitenden Iterationen feiner wird. Dies reduziert im Vergleich Rechenzeit.

Das Ergebnis der Topologie-Optimierung wird anschließend vollautomatisch über einen „SubD“-Algorithmus in eine Solid-Geometrie zurückgeführt.

Mehrere Tools für ein Ergebnis

Um zu überprüfen, ob das Bauteil den Eingangslasten der Optimierung standhält, erfolgt eine statische Validationsrechnung mit Altair „Optistruct“. Ist diese bestanden, wird das automatisch erstellte Bauteil in Elise als Step-Format exportiert und in einer Gesamtfahrzeug-Crashsimulation integriert.

Erfüllt das Bauteil die gesetzlichen Anforderungen aus der dynamischen Simulation, folgt die Vorbereitung auf die Produktion. Die Fertigungsvorbereitung findet wieder in der Softwareplattform Elise statt. Dabei wird mit dem IAPT-Modul des Fraunhofer Instituts die optimale Orientierung des Bauteils ermittelt, um den Anteil der Stützstrukturen zu minimieren. Zusätzlich wird das Nesting durchgeführt und die Kosten werden geschätzt. Die Stützstrukturen für den 3D-Druck entstehen mit dem Tool „e-Stage“ von Materialise.

Anschließend erfolgt mit dem Amphyon-Modul von Additive Works die Bauteilverzugsberechnung. Der Verzug entsteht durch die mechanischen Einflüsse im Herstellungsprozess. Diese werden invertiert auf das Bauteil aufgebracht. Das Ziel: den Verzug des Isofix-Halters möglichst weit zu reduzieren.

Automatisiert neue Varianten erzeugen

Durch die Verknüpfung der einzelnen Funktionen und Software-Module in der Entwicklungsplattform Elise entsteht ein durchgehender Prozess, der bei Änderung der Randbedingungen – etwa Design/Non-Design-Spaces, sowie Material und Lastfalldaten – neu gestartet wird und automatisch eine neue Bauteilvariante erzeugt. Außerdem sind so Parameteroptimierungen durchführbar, um zum Beispiel die Bauteilstruktur mit dem geringsten Supportbedarf zu erzeugen.

Additive Fertigung

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Aber: Der Prozess ist durchgängig automatisiert, die Ingenieure können Zwischenergebnisse aus dem Prozess aber nutzen, um zum Beispiel manuelle Konstruktionen darauf aufzubauen.

Drei statt zehn Iterationen

Was bedeutet das für das beschriebene Beispiel? „Dank des automatisierten Entwicklungsprozesses in der Software konnten wir die manuellen Änderungsschleifen zwischen Konstruktion und Simulation von circa zehn auf drei Iterationen reduzieren. Dies resultiert in einer Zeiteinsparung von rund 40 Prozent – obwohl der initiale Aufbau des automatischen Prozesses in der Plattform zeitintensiv war“, erklärt Sebastian Flügel.

Der aufgesetzte Prozess eignet sich aber auch für weitere Isofix-Halter; und ist hier rechnerisch noch schneller. Das Bauteilgewicht sank um 41 Prozent. „In Summe haben wir die Rentabilität des additiv gefertigten Bauteils verbessert“, sagt Flügel, „durch geringere Entwicklungskosten und eine Wertsteigerung durch Leichtbau. Der Weg in die Kleinserie ist vorbereitet.“

Simon Merget, Berechnungsingenieur, EDAG Engineering GmbH; David Leidenfrost, Head of Application Engineering, ELISE GmbH

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