Autor: Firma FRIENDSHIP SYSTEMS

Entwurf und Optimierung von Herzunterstützungssystemen

Entwurf und Optimierung von Herzunterstützungssystemen

Die Verbesserung von Herzunterstützungssystemen ist eine Anwendung, die uns buchstäblich am Herzen liegt. Ein Herzunterstützungssystem oder VAD („Ventricular Assist Device“) ist eine elektromechanische Pumpe zur Unterstützung des Herzkreislaufs, die dazu dient, die Funktion eines geschwächten oder ausfallenden Herzens teilweise zu ersetzen. VADs unterstützen entweder den rechten Ventrikel (RVAD), den linken Ventrikel (LVAD) oder beide Ventrikel (BiVAD).

Einige sind zur kurzfristigen Anwendung vorgesehen, typischerweise bei Patienten, die sich von einem Myokardinfarkt (Herzinfarkt) oder einer Herzoperation erholen, während andere zur Langzeitanwendung vorgesehen sind, typischerweise bei Patienten mit fortgeschrittener Herzinsuffizienz.

Normalerweise wird der Langzeit-VAD als Brücke zur Transplantation verwendet, um den Patienten in einem vernünftig guten Zustand am Leben zu halten und gleichzeitig die Herztransplantation außerhalb des Krankenhauses abwarten zu können. In einigen Fällen werden VADs jedoch auch als Zieltherapie verwendet, die eine Alternative zur Herztransplantation darstellt. Die Zieltherapie bietet langfristige Unterstützung bei Patienten, die nicht für eine Transplantation in Frage kommen.

Die in ventrikulären Unterstützungssystemen verwendeten Pumpen lassen sich in zwei Hauptkategorien einteilen: pulsierende Pumpen, die die natürliche Pulswirkung des Herzens nachahmen, und Pumpen mit kontinuierlichem Durchfluss. Pulsatile VADs verwenden Verdrängerpumpen. Kontinuierlich pumpende VADs sind kleiner und haben sich als langlebiger als pulsierende VADs erwiesen. Sie verwenden typischerweise entweder eine Kreisel- oder eine Axialpumpe.

Thrombusbildung, erworbenes von-Willebrand-Syndrom und Hämolyse sind häufige unerwünschte Nebenwirkungen im Zusammenhang mit Herzunterstützungssystemen. Diese Ereignisse hängen in erster Linie von der Scherbeanspruchung, der Dehnungsrate und der turbulenten Energiedissipation im Fluid ab, die sich durch experimentelle Strömungsvisualisierung oder numerische Fluiddynamik (CFD) bestimmen lassen. Durch Optimieren der Komponenten des Geräts, z. B. der Rotor- und Gehäusegeometrien, können diese Eigenschaften so gesteuert werden, dass die oben genannten Nebenwirkungen minimiert werden.

Beispielfall: VAD Entwurf mit CONVERGE

Dieser Beispielfall ist Teil eines laufenden Projekts der Abteilung für Angewandte Biomedizinische Technik am Penn State College of Medicine. Gegenstand der Studie ist eine Kreiselpumpe zur Unterstützung des rechten Herzens (RVAD) und insbesondere – in diesem ersten Schritt – deren Laufrad. Ziel ist es, ein flexibles parametrisches Modell für das Laufrad in CAESES® zu erstellen, um schnell und einfach Varianten zu erstellen, die in Verbindung mit dem CFD-Löser CONVERGE zur Vorhersage von Pumpenkennlinien (HQ) oder für die CFD- getriebene Optimierung zur Reduzierung der turbulenten Energiedissipation (EPS) und Rezirkulationsbereiche in der Pumpe verwendet werden können.

Die initiale Geometrie des Laufrads war zuvor in SOLIDWORKS entworfen worden und bestand aus einem für den Magnetantrieb erforderlichen torusförmigen Rotorkörper und drei geraden vertikalen Schaufeln. Während dieses einfache Design krude wirken mag, erwies es sich in Vorversuchen im Vergleich zu anderen möglichen Lösungen, wie beispielsweise profilförmigen Schaufeln, als relativ blutfreundlich.

Um diesen ursprünglichen Entwurf weiterzuentwickeln, wurde beschlossen, beim parametrischen CAESES®-Modell eine Verkleidung – im Grunde genommen einen Keil – auf der Saugseite der Schaufeln anzubringen. Die Saugseite ist von großem Interesse, da davon ausgegangen wird, dass sie sowohl die Größe und Form des Rezirkulationsgebiets hinter der Schaufel, als auch die Oberflächeneffekte auf der Rotoroberfläche bestimmt.

Die Innenfläche der saugseitigen Verkleidung ist mit einer B-Spline-Kurve modelliert, die eine flexible Formvariation unter Kontrolle einiger spezifischer Parameter ermöglicht. Zusätzliche Geometrieparameter steuern die Größe der Schaufeln in radialer und Umfangsrichtung, die Verrundungsradien an den Kanten der Geometrie und die Anzahl der Schaufeln.

Die Laufradgeometrie sowie andere Teile der Fluiddomäne der Pumpe, die zuvor in CAESES® importiert wurden, werden nach CONVERGE im proprietären, tessellierten Format „surface.dat“ exportiert, mit dem Oberflächenbereiche anhand ihrer Farbe und einer zugewiesenen ID identifiziert werden können. Dies ist erforderlich, um die Geometrie im Optimierungsprozess zu ersetzen, und dabei automatisiert die richtigen Randbedingungen zuweisen zu können. Darüber hinaus ermöglicht die Unterscheidung verschiedener Bereiche lokalere Vorhersagen von Werten wie EPS und Dehnungsrate.

Die Simulationssteuerung kann über CAESES® mithilfe der CONVERGE Eingabedateien im Software Connector verwaltet werden. Die Randbedingungen der Blutpumpe (wie Volumenstrom am Einlass, Auslassdruck und Rotordrehzahl), Simulationsparameter (wie Simulationsendzeit, Zeitschrittgrößen und Gittergröße) und Rechenleistung (die Anzahl der verwendeten Kerne) können alle in Parameter umgewandelt werden, sodass der Benutzer neue CONVERGE Simulationen manuell oder automatisch anpassen und ausführen kann, ohne die CONVERGE Oberfläche öffnen zu müssen.

Die Vorhersage der Pumpenleistung besteht aus der Erstellung von Kennlinien (Förderhöhe über Förderstrom, HQ) für eine bestimmte Pumpen- und Rotorkonfiguration. Für die Durchführung der HQ-Simulationen wird die Design Assembler Engine in CAESES® (in der der Benutzer bestimmte Wertekombinationen vorschreiben kann) verwendet, mit der mehrere Durchflussraten und Drehzahlen effizient automatisiert getestet werden können. Der Wirkungsgrad und der gemittelte EPS-Wert im Spiralgehäuse der Pumpe können zusammen mit den Standard-HQ-Kurven aufgezeichnet werden, um 3D-Diagramme zu erstellen, die eine umfassendere Leistungsbewertung ermöglichen.

Die Ergebnisse zeigen, dass die Funktion des Wirkungsgrads über HQ konvex ist und mindestens ein lokales, wenn nicht sogar globales Optimum für den Wirkungsgrad aufweist. Wenn mehr Bedingungen bei höheren Drehzahlen gefahren werden, könnte überprüft werden, ob der effizienteste Bereich bereits ermittelt wurde. Der gemittelte EPS-Wert weist eine positive Steigung vorwiegend in Drehzahl- und Delta-P-Richtung auf und ist daher von diesen Größen dominiert. Es besteht zwar auch eine Abhängigkeit von der Durchflussmenge, diese ist jedoch weniger stark ausgeprägt.

Explorative Studien zu den Designparametern des Rotors wurden sowohl mit dem Design Assembler als auch mit einem Latin Hypercube Sampling durchgeführt. Um mit begrenzten Ressourcen rechnerisch effizient zu sein, kann der Design Assembler verwendet werden, um zunächst größere Intervalle für die zu testenden Parameter festzulegen, bevor die Parameterbereiche verfeinert werden. Daran schließt sich ein DoE-Prozess (Design of Experiments) mit einer Latin Hypercube Sampling-Methode an, die eine genaue Sensitivitätsanalyse im verfeinerten Bereich der Designparameter liefert. Schließlich wird eine lokale Optimierung in einer vielversprechenden Region des Entwurfsraums gestartet, wie durch den vorherigen DoE-Prozess identifiziert.

Die aus den DoE-Studien gesammelten Daten haben die Korrelationen der berücksichtigten Rotorparameter mit dem EPS aufgedeckt, was dazu beitragen wird, zukünftige Optimierungen voranzutreiben. Hier schien die Länge der Verkleidung hinter den Schaufeln mit der gemittelten EPS-Wert den erkennbarsten Trend zu haben. Es wäre interessant, die Auswirkungen auf den EPS-Wert auf der Rotoroberfläche genauer zu untersuchen, da beide EPS-Werte in umgekehrter Beziehung zueinander zu stehen scheinen.

Die Ergebnisse aus der lokalen Optimierung deckten weiter die Auswirkungen der saugseitigen Geometrie auf EPS auf und zeigten den gleichen gut sichtbaren Zusammenhang zwischen der Verkleidungslänge und beiden EPS-Bewertungen. Weiterhin zeigte sich auch ein Zusammenhang mit dem Abstand der inneren Schaufelecke zum zentralen Loch des torusförmigen Rotorkörpers. Diese erste Optimierung wurde jedoch nur mit 10 Varianten durchgeführt, sodass diese Zusammenhänge verständlicher werden, sobald weitere Daten gesammelt werden.

Während die bisherigen Untersuchungen auf lokalen Ressourcen der Abteilung für Angewandte Biomedizinische Technik durchgeführt wurden, sollen künftige Studien an das Hochleistungsrechenzentrum des Penn State College of Medicine verlegt werden. Mit der Erhöhung der Rechenleistung sollen umfangreichere Optimierungen, einschließlich zusätzlicher Geometrievariablen, sowie teurere Auswertungen durchgeführt werden, die längere Rechenzeiten, feinere Rechengitter und LES-Berechnungen mit einem benutzerdefinierten EPS-basierten Hämolysemodell sowie ein auf der Dehnungsrate basierendes Modell für das Thrombusanfälligkeitspotential umfassen. Darüber hinaus werden weitere Komponenten des RVAD parametrisiert und in den Optimierungsstudien berücksichtigt, wie zum Beispiel das Spiralgehäuse.

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Die Firma FRIENDSHIP SYSTEMS AG entwickelt und vertreibt die Software CAESES. CAESES ist eine Anwendung für Ingenieure, die simulationsgetriebene Formoptimierungen automatisiert durchführen möchten. Typische Anwendungen sind die strömungsbasierte Optimierung von Schiffsrümpfen, Turboladern, Pumpen und Triebwerken. Meist ist das Ziel eine bessere Energie-Effizienz oder auch die Robustheit der Designs hinsichtlich der Performance und der Herstellung. FRIENDSHIP SYSTEMS wurde 2001 gegründet und sitzt mit dem gesamten Team in Potsdam, Deutschland.

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Axiallüfter: Verbesserte Geräuschreduzierung mit intelligenteren Geometriemodellen

Axiallüfter: Verbesserte Geräuschreduzierung mit intelligenteren Geometriemodellen

Der Entwurf und das finale Design von Axialventilatoren berücksichtigt in der Regel den Wirkungsgrad, aber auch die Geräuschreduzierung. Die Geräuschreduzierung von Axiallüftern ist ein ziemlich umfangreiches und komplexes Thema, wenn es um alle Details geht. Es gibt jedoch einige einfache Geometrietechniken, die auf Standardkonstruktionen angewendet werden können, um den Geräuschpegel des Lüfters sofort zu senken.

Die CAD- und Optimierungslösung CAESES bietet eine Toolbox, mit der alle Arten solcher Funktionen implementiert und die Generierung der Flügelgeometrie in CFD-gesteuerten Optimierungsschleifen automatisiert werden kann. 

Axiallüfter-Geräuschreduzierung: Abgeschrägte Flügelspitzen 

Eine abgeschrägte Flügelspitze ist ein geometrisches Merkmal, das die Rotor-Stator-Wechselwirkungen und damit den Geräuschpegel des Axiallüfters sofort verringern kann. Dabei werden einige Teile an der Spitze im CAD-Entwurf herausgeschnitten. Wie genau ein optimales Design aussieht, ist vorab nicht klar. Ein derartiges parametrisches CAD-Modell muss deshalb über ansteuerbare Parameter für die Form und die Tiefen dieser verschiedenen Spitzen-Features verfügen, damit in einem automatisierten Prozess eine Vielzahl von Entwurfskandidaten erzeugt und getestet werden können.

Hinterkantenverzahnung

Ein anderes geometrisches Feature ist eine Art Verzahnung oder Ausbuchtung der Hinterkante. Dies kann dazu führen, dass die Strömungen von Saug- und Druckseite positiv (im Sinne von Turbulenzen) ineinander überführt werden. Durch einen verbesserten Übergang der beiden Strömungen werden also Turbulenzen reduziert, was zu einem verbesserten Wirkungsgrad und einer weiteren Geräuschreduzierung führt. Auch hierfür müssen im CAD-Modell entsprechende Parameter bereitstehen (Entwurfsvariablen mit Unter- und Obergrenze), z. B. für die Form dieser Verzahnungen, ihre Positionen sowie für die Anzahl der Verzahnungen.

Geräuschreduzierung von Axiallüftern: Wie findet man die optimale Geometrie?

Um die optimalen Parameter für die abgeschrägten Flügelspitzen und die Turbulenzreduktion an der Hinterkante zu finden, werden in der Regel automatisierte Optimierungen mit Simulationswerkzeugen durchgeführt, insbesondere mit CFD. Bei einem solchen Verfahren mit mehreren Zielfunktionen werden die Formparameter des CAD-Modells automatisch geändert, während die Optimierungsstrategien versuchen, die Effizienz und die Geräuschemission zu verbessern. Die Simulationswerkzeuge werden in einen solchen Prozess ebenfalls vollautomatisiert, um manuelle Interaktionen bei der Vernetzung und der CFD-Analyse zu vermeiden.

Mehr Informationen

Weitere Informationen zur Flügelmodellierung im Rahmen von simulationsgesteuerten Studien finden Sie im Abschnitt Turbomaschinen. Die Fallstudie „Axial Fan Optimization with TCFD and CAESES“ enthält ein Beispiel für die Kopplung von CAESES und TCFD zur Optimierung eines Axiallüfters (in diesem Fall ohne Berücksichtigung der Geräuschreduzierungsfunktionen).

CAESES ist eine spezialisierte CAD-Lösung für die Optimierung komplexer Formen und Produkte mit CFD. Es gibt viele weitere effektive Features, die in einem Flügel integriert und optimiert werden können. CAESES ist keine Black-Box und ermöglicht es, alle Ideen von Entwurfs- und Simulations-Ingenieuren sofort und ohne großen Aufwand in einem Optimierungsprozess zu berücksichtigen.

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CAESES CAD App für ANSYS Workbench: Update verfügbar

CAESES CAD App für ANSYS Workbench: Update verfügbar

FRIENDSHIP SYSTEMS hat seine CAESES ANSYS ACT App aktualisiert, um die CAD Plattform CAESES noch einfacher und robuster in die ANSYS Workbench zu integrieren. Mit Hilfe der ACT App kann die parametrische Geometrie-Erzeugung von CAESES innerhalb der ANSYS Workbench komplett automatisiert werden. Dadurch lassen sich Design Studien und Formoptimierungen noch einfacher durchführen und mit wenigen Klicks an die Simulationswerkzeuge von ANSYS anbinden.

Mehr Informationen zur CAESES ACT App finden sich im Artikel "Shape Optimization in ANSYS with CAESES" (https://www.caeses.com/blog/2018/shape-optimization-in-ansys-with-caeses/).

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Automatisierte Generierung von parametrischen Propellermodellen mit CAESES

Automatisierte Generierung von parametrischen Propellermodellen mit CAESES

Wenn man sich den Entwurf und die Geometriemodellierung von Propellern anschaut, so wird in unterschiedlichen Unternehmen oft ein ähnlicher Prozess angewandt. Typischerweise wird dabei der Propellerflügel basierend auf einer Reihe von Radialfunktionen, wie etwa für Hang, Neigung, Steigung, Sehnenlänge, Dicke, Wölbung, sowie weiterer Profilparameter beschrieben. Aus zusätzlichen Parametern wie der Anzahl der Schaufeln und dem Propellerdurchmesser wird dann die endgültige Propellergeometrie erstellt. In diesem kurzen Beitrag soll ein in CAESES automatisierter Workflow für die schnelle und flexible Erstellung parametrischer Propeller-CAD-Modelle vorgestellt werden, die sich auch für Geometrievariation in einer Formoptimierung mit CFD (Computational Fluid Dynamics) eignen. Der gesamte Prozess ist vollständig automatisiert, und kann in die folgenden Teilschritte unterteilt werden:

Einlesen vorhandener Daten

Werden bestehende Propellerdaten in standardisierter Form gespeichert, wie z.B. Profilschnitte an unterschiedlichen Radien und diskrete Daten für die Radialfunktionen, kann daraus in wenigen Schritten automatisch ein parametrisches Propellermodell erstellt werden. Für das Beispiel und die Bilder in diesem Beitrag wurde das Propeller Free Format (PFF) als Eingabeformat gewählt. CAESES ermöglicht es, vorhandene Propellergeometrien, die im PFF-Format gespeichert sind, zu laden und automatisch in ein flexibles, robustes CAD-Modell zu konvertieren. Wenn andere Formate verwendet werden, besteht die Möglichkeit, benutzerdefinierte Importroutinen zu verwenden, so dass der Anwender unabhängig vom Dateiformat ist. Diese diskreten Schnittinformationen können ferner auch direkt in CAESES aus 3D-Scandaten (im STL Format) extrahiert werden.

Extraktion von Skelettlinien- und Dickenverteilungen

Angenommen es liegt nun eine importierte Punktwolke der Propellerschnitte vor, wie im ersten Bild dargestellt. Die einzelnen Profile werden dann zunächst als Interpolationskurven an allen vorgegebenen Radien generiert. In jede dieser Profilkurve werden dann Kreise eingeschrieben, um sowohl Skelettlinie als auch die Dickenverteilung in Abhängigkeit der Sehnenlänge zu bestimmen.

Die resultierenden Skelettlinien- und Dickenverteilungen werden normalisiert durch zwei Flächen interpoliert, um eine kontinuierliche Definition als Funktion des Radius zu erhalten, d.h. auch zwischen den einzelnen Schnitten Geometrie-Informationen verfügbar zu haben.

Die Radialfunktionen für alle Parameter werden mit NURBS-Kurven interpoliert. Jede der resultierenden Kurven wird zusätzlich parametrisiert, um dem Konstrukteur flexible Änderungen zu ermöglichen. Bei Bedarf kann die automatisch extrahierte Funktion durch eine beliebige 2D-Kurve ersetzt werden, um weitere Freiheitsgrade in das Erzeugen des Propellerflügels einzufügen.

3D Propellermodellerstellung

Über die zwei Flächen für die Skelettlinien und die Dickenverteilungen können nun an jedem beliebigen Radius 2D und 3D Profile erstellt werden. Sehnenlänge und andere Größen werden dabei über die gegebenen Radialfunktionen abgefragt. Die Anzahl der Flügel, der Propellerdurchmesser und der Nabenradius können über weitere Parameter eingestellt werden.

Variable Radiusverrundung

An der Flügelnabe wird eine Verrundung mit variablem Radius erzeugt. Die Verteilungsfunktion kann entweder nutzerdefiniert oder basierend auf der Dicke des Flügelprofils an der Nabe gegeben sein, z.B. 2/3 und 1/3 der Profildicke auf der Druck- bzw. Saugseite.

Exportformate

CAESES bietet eine Reihe von Standard-Exportformaten wie IGES, STEP, STL oder Parasolid. Für proprietäre Formate kann ebenfalls die Scripting-Umgebung (sogenannte Feature Definitionen) von CAESES verwendet werden, über die sich auch Dateien schreiben lassen.

Geschlossener Körper (Solid)

Falls eine CFD-Analyse durchgeführt werden soll, kann nun am Ende mit wenigen Klicks eine wasserdichte, geschlossene Propellergeometrie mit Welle und abgerundeter Flügelspitze erstellt werden. Für die Simulation wird ein von der Propellergeometrie abgeleiteter Berechnungsbereich exportiert, entweder für einen einzelnen Flügel oder für den gesamten Propeller.

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Released: CAESES 4.4.2

Released: CAESES 4.4.2

Es ist Frühling hier in Europa und wir freuen uns, mitteilen zu können, dass das neue CAESES-Release jetzt zum Download erhältlich ist! Auf Basis des stetigen Feedbacks von CAESES Anwendern beinhaltet das Release eine Menge toller neuer Funktionalitäten. 

3D Schnitte aus STL-Daten

CAESES bietet neue Funktionen zum Erstellen von 3D-Schnitten aus vorgegebenen STL-Schaufeldaten, z.B. aus Propellern und Turbomaschinen. Die neue Routine schneidet die Dreieckdaten mit einer Zylinderoberfläche oder alternativ mit einer beliebigen Stromfläche. Mehr erfahren.

Neue Funktionen für 2D-Sketching

Zum schnelleren Skizzieren parametrischer Konturkurven stehen neue Funktionen zur Verfügung, die die Modellierung massiv beschleunigen und auch für Anfänger einfacher zu nutzen sind. Mit den neuen Features können Kurven schnell erstellt und getrimmt werden, etwa mit anderen Kurven, Punkten, Kurvenparametern und Hauptachsen.

Mehr Kontrolle für die Interpolationskurve

Mit einer neuen Auswahlbox kann nun beim Interpolieren einer Punktmenge zwischen verschiedenen Algorithmen ausgewählt werden. Da die verschiedenen Interpolationsstrategien unterschiedliche Kurvenformen ergeben, erhält der Anwender mehr Flexibilität für die verschiedenen Modellierungssituationen.

Als zusätzliche Erweiterung dienen nun auch neue Optionen zur Bereitstellung von 3D-Tangentenvektoren als Eingabe an den Start- und Endpositionen der Kurve. Bisher wurden nur 2D-Winkelwerte unterstützt. Da Tangentialvektoren leicht von jeder Kurve und Fläche abzugreifen sind, ist diese neue Funktion hilfreich, um glatte Übergänge zur benachbarten Geometrie zu erstellen.

Neuer Flächentyp: Gordon Surface

Um eine 3D-Fläche basierend auf einem Netzwerk vorgegebener Kurven zu erstellen, können die CAESES Anwender nun eine erste Version der Gordon Surface verwenden. Dieser neue Flächentyp erwartet zwei geordnete Kurvensets, aus denen dann das Patch erstellt wird. Mehr erfahren.

Schnellere Modellierung von Kanälen und Düsen

Das schnelle parametrische Erstellen und Optimieren von Leitungen, Kanälen und Düsen ist eine der Aufgaben, die Benutzer in letzter Zeit beschleunigen wollten. Hier wurde eine kleine, aber effektive Funktionalität hinzugefügt, um einen 2D-Schnitt mithilfe eines Pfads und einer Position schnell in den 3D-Raum zu transformieren und darüber eine Fläche parametrisch zu erzeugen bzw. zu steuern. 

Flächenpatch IDs über Farben

Farben und IDs spielen in CAESES eine wichtige Rolle im Rahmen der Automatisierung von Vernetzung und CFD-Analyse. In vorherigen Versionen gab es für jede Farbe eine automatisch generierte Farb-ID. Diese ID ist zwar eindeutig, aber auch ziemlich lang und nicht sehr handlich, um sie in Skripten einzupflegen. Die neue CAESES-Version unterstützt benutzerdefinierte IDs für Farben sowie einen benutzerdefinierten Namen, der optional den eindeutigen Namen des Farbobjekts ersetzt. Diese beiden Attribute werden für einige Exportformate verwendet, insbesondere für STL-Formate und den CONVERGE- Export.

CONVERGE Import

Für *.dat-Dateien ist auch ein neuer CONVERGE-Import verfügbar. Dieser liest die Daten und erstellt Farben basierend auf den in der Datei vorhandenen Indizes. Diese Farben werden den importierten Flächenpatches zugewiesen, und es ist keine manuelle Farberzeugung erforderlich. Damit kann die Automatisierung von CONVERGE nun mit ein paar wenigen Klicks erfolgen. Die Trimesh-Funktionen erhielten ferner einen neuen Prozessor, um die Dreiecksknoten eines farbigen Patches zu transformieren. Dies macht es einfach, STL-Daten mit wenigen Klicks zu verschieben, z. B. durch Ändern der Länge einiger Patches oder der Position bestimmter Knoten, ohne die Triangulationstopologie zu ändern.

Neue Optimierungsmethode

Für stark eingeschränkte Designräume bietet CAESES 4.4.2 eine neue und effiziente Optimierungsmethode namens "Simplexer". Die Methode verwendet die wiederholte Linearisierung einer nichtlinearen Zielfunktion und der Nebenbedingungen, um sie mit der linearen Simplex-Methode lösen zu können. Weitere Informationen und Hinweise zu Anwendungsfällen finden sich in der Dokumentation der CAESES-Hilfe.

GUI Verbesserungen

Es wurden an vielen Stellen kleinere Änderungen an der Benutzeroberfläche vorgenommen, um insbesondere neue CAESES Anwender in ihren Entwurfsprozessen besser zu unterstützen.

Und so viel mehr!

CAESES 4.4.2 bietet dank des stetigen Feedbacks von aktiven Anwendern eine robuste Geometrie-Engine und Automatisierungsplattform. Hier noch ein paar weitere Highlights:

  • Verbessertes Constraint-Handling für die Dakota Optimization Engine
  • Fixes in der Ergebnistabelle von Optimierungsläufen
  • Verbessertes Pausieren von Design-Engines
  • Updates für die ANSYS ACT-Apps
  • Verbessertes Verhalten der GUI-Widgets
  • Aktualisierte Modelle für den Demo-Bereich des Dokumentationsbrowsers
  • Viele neue Tutorials in der mitgelieferten HTML-Hilfe

Alle Details finden sich im Änderungsprotokoll.    

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Entwurf und Optimierung von Kolbenmulden

Entwurf und Optimierung von Kolbenmulden

Eine Kolbenmulde ist eine Vertiefung im Kolbenboden, die hauptsächlich in Dieselmotoren (Direkteinspritzung) verwendet wird, wo sie im Wesentlichen die Verbrennungskammer bildet. Die Form der Kolbenmulde beeinflusst die Bewegung von Luft und Kraftstoff während des Verdichtungshubs und beeinflusst dadurch das Luft/Kraftstoff-Gemisch. Eine gute Durchmischung führt zu einer effizienteren Verbrennung, was wiederum zu mehr Leistung oder einem geringeren Kraftstoffverbrauch führt. Die Verwendung einer effektiven Kolbenmuldenform kann außerdem die Emissionen im Zylinder (wie NOx und Ruß) und die Kosten für die Nachbehandlung reduzieren.

CAESES-Funktionalität für den Entwurf von Kolbenmulden

CAESES® wird zur Entwicklung von Kolbenmulden auf dem neuesten Stand der Technik eingesetzt und bringt mehrere Schlüsselfunktionen für diese spezielle Aufgabe mit:

  • Es können beliebige Parametrisierungen für den Querschnitt der Mulde verwendet werden. Das Design der Kolbenmulde ist damit nicht auf bestimmte vordefinierte Vorlagen beschränkt.
  • Der Muldenquerschnitt kann in Umfangsrichtung variiert werden, so dass beispielsweise "wellenförmige" Muldenformen möglich sind.
  • Eine robuste Variation der Muldengeometrie ist ohne fehlgeschlagene Varianten möglich. Wie bei anderen Geometrien ist eines der wichtigsten Ziele von CAESES® eine 100% robuste Geometrievariation, die durch smarte Parametrisierungsansätze gewährleistet wird.
  • Das Verdichtungsverhältnis kann für jede Geometrievariante automatisch angepasst werden. Dies ist entscheidend, um sicherzustellen, dass jede erzeugte Variante das gleiche Kompressionsverhältnis aufweist und keine Rechenzeit für ungeeignete Designs verschwendet wird. Dies geschieht mit einer internen Optimierungsschleife, in der die Variablen für die Einstellung frei gewählt werden können. Es ist sogar möglich, eine Rangfolge festzulegen, so dass die automatische Anpassung zuerst versucht, das Kompressionsverhältnis mit der ersten gegebenen Variable abzugleichen. Wenn dies nicht ausreicht, wird die nächste Variable hinzugefügt und so weiter.
  • Es können auch andere automatisierte Einstellungen vorgenommen werden, z. B. die Einstellung des Einspritzwinkels in Bezug auf die sich ändernde Muldenform.
  • Die Geometrie kann in verschiedenen Formaten exportiert werden, die für verschiedene CFD-/Vernetzungswerkzeuge geeignet sind. Viele der Formate unterstützen die Benennung von Patches, so dass das nachgeschaltete Tool Oberflächen-Patches für die Zuordnung einzelner Netzeinstellungen oder Randbedingungen korrekt identifizieren kann.
  • Eine Designstudie zur Geometrie der Kolbenmulden kann mit einer Untersuchung der Einspritzstrategie oder anderer Prozessparameter (wie Kraftstoffzusammensetzung, AGR-Menge usw.) kombiniert werden. In dem CAESES® Software Connector kann jeder Wert parametrisiert und variiert werden, der in Eingabedateien oder Skripts für den CFD-Solver eingegeben wird.

Beispielfall: Kolbenmulden-Optimierung mit CONVERGE

Dies ist eine einfache Optimierungsstudie, die durchgeführt wurde, um den Workflow mit CAESES® und CONVERGE zu veranschaulichen. Der Muldenquerschnitt bestand aus zwei Kreissegmenten, zwei Splines und mehreren linearen Segmenten. Für die Optimierung wurden vier Parameter ausgewählt:

  1. Der erste Parameter steuert die Größe der Lippe am Rand der Mulde und damit den Innendurchmesser der Mulde.
  2. Der zweite Parameter steuert den Radius des Schüsselbodens.
  3. Der dritte Parameter steuert den Gesamtdurchmesser der Schüssel durch Skalieren des gesamten Profils nach außen.
  4. Der vierte Parameter – der Einspritzwinkel – ist kein Geometrieparameter, sondern ein Wert, der in die CONVERGE-Steuerungsdateien aufgenommen wird.

CONVERGE wurde über den Software Connector an CAESES® gekoppelt. Ein Sektor der Geometrie wurde entsprechend der Anzahl der Düsen geschnitten und in einem speziellen Format für CONVERGE ("surface.dat") exportiert, einschließlich individueller IDs zur Identifizierung der verschiedenen Patches.

Die Optimierung wurde innerhalb von CAESES®mit einem genetischen Algorithmus mit mehreren Zielfunktionen durchgeführt. Es wurden zwei gleichzeitige Ziele betrachtet: die Verringerung der NOx- und Rußproduktion. Der Optimierungslauf umfasste etwa 50 Varianten, und damit CFD-Simulationen.

Alle Designvariablen hatten einen signifikanten Einfluss auf die Ziele, aber die beiden Ziele waren – nicht sehr überraschend – antikorreliert. Aus der noch recht dünn besetzten Pareto-Front wurden drei Entwürfe ausgewählt: das mit dem niedrigsten Ruß, das mit dem niedrigsten NOx und einem Kompromiss aus der Mitte der Front. Die initiale Geometrie war in Bezug auf Ruß bereits ziemlich gut, so dass zwar große Verbesserungen in Bezug auf die NOx-Produktion möglich waren, jedoch nur das Design mit dem niedrigsten Ruß den Startentwurf verbessern konnte.

Glücklicherweise hatte dieses Design auch geringere NOx-Emissionen, so dass durch die Wahl dieses Designs eine Gesamtverbesserung möglich gewesen wäre. Möglicherweise hätten weitere Verbesserungen durch einen zusätzlichen Optimierungsschritt gefunden werden können, mit einer lokalen Suche in der Umgebung des besten Designs.

Über die FRIENDSHIP SYSTEMS AG

Die Firma FRIENDSHIP SYSTEMS AG entwickelt und vertreibt die Software CAESES. CAESES ist eine Anwendung für Ingenieure, die simulationsgetriebene Formoptimierungen automatisiert durchführen möchten. Typische Anwendungen sind die strömungsbasierte Optimierung von Schiffsrümpfen, Turboladern, Pumpen und Triebwerken. Meist ist das Ziel eine bessere Energie-Effizienz oder auch die Robustheit der Designs hinsichtlich der Performance und der Herstellung. FRIENDSHIP SYSTEMS wurde 2001 gegründet und sitzt mit dem gesamten Team in Potsdam, Deutschland.

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Optimierung von Bulk Carriern bei DNV GL

Optimierung von Bulk Carriern bei DNV GL

Obwohl Massengutfrachter oft als billige Arbeitspferde des weltweiten Erz- und Kohlehandels angesehen werden, müssen sie sich an eine wachsende Anzahl von Vorschriften mit effizienz-, sicherheits- und ökologischem Hintergrund halten. DNV GL unterstützte kürzlich die Optimierung einer Rumpf und Antriebsanlage für ein neuartiges Bulker-Konzept der Ultramax-Größe namens Diamond 2.

Typschiffe erfordern High-Level Engineering

Schiffe mit der Völligkeit eines Bulk Carriers sind aufwändig mit CFD zu analysieren, da sie einen hohen Anteil an viskosen Effekten in Widerstand und Propulsion aufweisen. Dies macht die hydrodynamische Optimierung von Bulkern teuer, obwohl das Ergebnis im Vergleich zu einem schnelleren Containerschiff mit noch mehr installierter Leistung als marginal angesehen wird. Die Baukosten eines Bulkers übersteigen oft kaum den Stahlpreis. Eigenschaften, die jeden Gedanken an ein High-Level-Engineering wie die Optimierung schnell zunichtemachen könnten, wenn es nicht die Tatsache gäbe, dass es eine so große Flotte von Bulkern auf den Ozeanen gibt. Ein guter Grund für die Graig Shipping Group und Econovo, mit einem hochmodernen Ultramax-Design auf den Markt zu kommen, von dem voraussichtlich rund 100 Einheiten geliefert werden sollen.

Weltführende Technologie für Hydrodynamik

Für den hydrodynamischen Linienentwurf wurden die bekannten ECO-Lines-Dienstleistungen von DNV GL genutzt. Die Diamond 2 erhielt das komplette Paket von Wellenwiderstandsreduktion über Optimierung der Propulsion, bis hin zu einem optimierten, asymmetrischen Hinterschiff und einem hocheffizienten Propeller. Wie üblich wurde CAESES in die Prozesskette eingebunden, um die Rumpfgeometrie automatisiert zu variieren. Von diesem Geometriemodell ausgehend wurden alle notwendigen Daten wie Randbedingungen sowie umfassender Input für eine robuste Strömungsanalyse, wie z.B. reparametrisierte Oberflächen zur Gittergenerierung in FS-Flow und STL-Netze für den OpenFOAM-basierten RANS-Solver, bereitgestellt. Dieses Setup stellt einen sehr leistungsfähigen und effizienten Designprozess dar, um schnell zu einem optimalen Entwurf zu gelangen.

Vielversprechende Leistungsprognose

Das Ziel dieser Bulker-Optimierung war die Reduktion der Leistungsanforderung bei fünf Tiefgang-/Geschwindigkeitskombinationen, gewichtet mit dem jeweiligen Anteil am typischen Betriebsprofil. Während Schiffe mit hohem Wellenwiderstandsanteil oft zweistellige Optimierungsergebnisse erzielen, ist es ein großer Erfolg, wenn ein Bulker im Betriebsbereich um 5% verbessert wird. Das Schiff wurde in der SVA Potsdam getestet (vor dem Einsatz eines asymmetrischen Hecks) und mit einer anonymisierten Flotte von 4 ähnlichen Schiffen verglichen.

Endergebnisse

Der finale Rumpf weist anstelle von zusätzlichen Anhängen zur Propulsionsverbesserung ein optimiertes asymmetrisches Hinterschiff auf. Simulationen zeigten eine weitere Leistungsreduzierung von 2,6% durch den Vordrall im Zufluss. Ein hocheffizienter Propeller und ein Ruder mit einer Birne zur Reduktion des Nabenwirbels vervollständigen das Antriebssystem. Graig erwartet, dass die Effizienzsteigerungen zu einem Kraftstoffverbrauch von 14,6 Tonnen pro Tag bei einer optimierten Geschwindigkeit von zwölf Knoten führen.

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Integration von CAESES und Optimus

Integration von CAESES und Optimus

Noesis Solutions, der Entwickler von Optimus und id8, und FRIENDSHIP SYSTEMS haben die Veröffentlichung einer neuen direkten Integration mit CAESES® bekanntgegeben. Durch die automatisierte Erstellung von komplexen Geometrien und der damit verbundenen technischen Simulationen kann Optimus eine große Anzahl von Designvarianten in kurzer Zeit bewerten. Damit lassen sich etwa im Automobilbereich oder in der Luft- und Raumfahrt optimale Produkte mit bspw. reduzierten CO2 Emissionen oder erhöhter Robustheit entwickeln.

Designoptimierung auf Basis von parametrischen Geometriemodellen

Die geometrische Modelliertechnologie von FRIENDSHIP SYSTEMS wird von CAE-Ingenieuren eingesetzt, um optimale strömungsexponierte Produkte zu entwickeln. Im Vergleich zu herkömmlichen CAD-Tools kann die Erstellung von Geometrievarianten mit CAESES vollständig automatisiert werden und ist dank des abhängigkeitsbasierten Modellierungsansatzes 100% robust. Alle erzeugten Geometrien sind sauber und wasserdicht, was für die Durchführung von Designstudien, die Vernetzungs- und CFD-Simulationssoftware auf HPC-Clustern beinhalten, unerlässlich ist. Gleichzeitig helfen CAESES-Geometriemodelle Rechenzeit zu sparen, da sie weniger Konstruktionsparameter (freie Variablen) besitzen. Und schließlich können auch Designbeschränkungen (Bauraum, Flächen- oder Volumenwerte etc.) direkt in das CAESES-Geometriemodell eingebaut werden können. Damit sind die erzeugten Designvarianten alle immer gültig und es werden keine unnötigen Simulationen durchgeführt.

Die direkte Integration zwischen Optimus und CAESES ermöglicht es Anwendern beider Softwareprodukte, die Erstellung von Geometrievarianten mit wenigen Klicks zu automatisieren. Durch den Einsatz von CAESESES im Batch-Modus triggert Optimus die Generierung von Geometrievarianten im Hintergrund ohne grafische Benutzeroberfläche. CAESES-Benutzer müssen nur ein Referenzgeometriemodell sowie ein Set von Designvariablen konfigurieren, die dann die Geometrieform steuern.

Mit Optimus führen Konstrukteure typischerweise Designstudien durch (Design of Experiments), um mit minimalem Simulationsaufwand die relevantesten Designraum-Informationen zu erfassen. Der Einsatz von Ersatzmodellen wie etwa Response Surface Modeling (RSM) hilft bei komplexen und aufwendigen Simulationen das ungenutzte Potenzial im Voraus sehr umfangreich zu verstehen. Optimus kann dann über eine automatisierte und koordinierte Suche diejenigen Designparameterwerte identifizieren, die eine Kombination aus mehreren (oft konkurrierenden) Leistungszielen erfüllen. Während des gesamten Prozesses berücksichtigt Optimus konsequent die durch die Produktionsrealität bedingten Designbeschränkungen sowie die strengen gesetzlichen und normativen Anforderungen.

Identifizierung des besten Produktdesigns in kürzester Zeit

"Optimus ist bekannt für die Erfassung und Automatisierung von Simulationsabläufen ohne Programmierkenntnisse. Die neue direkte Integration mit CAESES erleichtert es Optimus-Anwendern, jedes virtuelle Designmodell zu parametrisieren und die Ausführung des gesamten Simulationsprozesses zu automatisieren, einschließlich der Erstellung robuster Geometriemodelle", sagt Naji El Masri, Noesis Solutions CEO. "Dieser bewährte Prozess befreit die Ingenieure von sich wiederholenden Aufgaben und ermöglicht es ihnen, leistungsstärkere Designs viel schneller zu identifizieren als mit herkömmlichen Methoden. Es stärkt den Wettbewerbsvorteil der Hersteller, indem es das beste Produktdesign in kürzester Zeit liefert und gleichzeitig enorme Einsparungen bei den Engineering-, Fertigungs- und Materialkosten ermöglicht."

"Mit diesen neuen CAESES-Integrationsmöglichkeiten in Optimus können unsere gemeinsamen Kunden sofort von beiden Lösungen profitieren, ohne eine einzige Zeile zu skripten. Alle Parameter eines CAESES-Modells sind direkt in der Optimus-GUI zugänglich und können für die Durchführung von Designstudien mit parametrischen CAESES-Modellen gesteuert werden. Es ist erstaunlich, wie einfach das funktioniert und wird daher mehr Ingenieure dazu bringen, formale Arbeitsabläufe zur Formoptimierung einzuführen", sagt Dr. Stefan Harries, Geschäftsführer von FRIENDSHIP SYSTEMS.

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Erhebliche jährliche Reduzierung der CO2-Emissionen durch CAESES

Erhebliche jährliche Reduzierung der CO2-Emissionen durch CAESES

Die FRIENDSHIP SYSTEMS AG hat sich zum Ziel gesetzt, weltweit Energieverbräuche und Emissionen zu reduzieren, indem sie ihre Kunden bei der Verbesserung ihrer Produkte unterstützt, insbesondere im Schiffsentwurf sowie in der Entwicklung von Turbomaschinen und Motoren. Deshalb haben wir uns die Frage gestellt, wie viel CO2-Emissionen durch simulation-driven Design mit CAESES® jährlich eingespart werden. Lesen Sie hier, was wir gefunden haben.

Top-Down-Ansatz

90% des Transports erfolgt auf See. Rohstoffe und Waren werden verschifft, wozu derzeit etwas mehr als 50.000 Handelsschiffe im Einsatz sind. Laut statista umfasste die Flotte in 2017 rund 17.000 Stückgutschiffe, rund 11.000 Massengutschiffe, mehr als 7.000 Rohöltanker, etwas mehr als 5.000 Containerschiffe und fast 4.500 RoPAX-Fähr- und Passagierschiffe. Andere größere Schiffe wie Such- und Rettungsschiffe, Baggerschiffe und Bergungsschiffe, Offshore-Versorgungsschiffe, Windpark-Installationsschiffe, Fischereifahrzeuge, Schlepper, Lotsen- und Arbeitsboote, Marineschiffe und größere Yachten umfassen ebenfalls etwa 50.000 Einheiten. Das heißt, weltweit  sind heute rund 100.000 Schiffe im Betrieb.

Die CO2-Emissionen der Schifffahrt betragen 3% bis 4% der globalen CO2-Emissionen, die sich auf insgesamt 32 Milliarden Tonnen durch Menschen erzeugtes CO2 pro Jahr belaufen. Somit können rund 1 Milliarde Tonnen CO2 auf Schiffe zurückgeführt werden. Diese Zahlen unterscheiden sich je nach Quelle ein wenig. Viele der weltweit größten Werften, insbesondere Hyundai, Samsung, DSME als die größten drei Werften, nutzen CAESES® für das simulation-driven Design ihrer Schiffe. Ebenso viele der bekannten Modellversuchsanstalten, Berater und Konstruktionsbüros.

Viele unserer Anwender berichten, dass sie ihre Rumpfformen in Bezug auf Widerstand und Antriebsleistung um rund 5% verbessern. Manchmal sind die Einsparungen höher und manchmal etwas niedriger, sagen wir 3%, wenn man von einem guten Startdesign ausgeht.

Seit der Markteinführung von CAESES im Jahr 2007 und des simulation-driven Designs von Rumpfformen durch FRIENDSHIP SYSTEMS Anfang der 2000er Jahre sind mehr als 40.000 Schiffe in Betrieb gegangen, die teilweise ältere Schiffe ersetzen. Eine handfeste Anzahl dieser Schiffe wurde durch den Einsatz von CAESES direkt oder indirekt optimiert. Wir schätzen, dass inzwischen etwa 10.000 Schiffe durchschnittlich etwa 4 % weniger Energie benötigen, als sie dies in der Vergangenheit getan hätten, mit zusätzlichen jeweils 1.000 Schiffen pro Jahr, die neu in den Betrieb genommen werden. Im Jahr 2019 entspricht das etwa 10% der Flotte.

Natürlich sind die Schiffe nicht immer auf See und profitieren nicht ständig in vollem Umfang von den bei der Entwicklung erzielten Energieeinsparungen. Wir gehen daher von durchschnittlich 220 Tagen auf See pro Jahr und einer Auslastung von 75% der möglichen Einsparungen beim Betrieb aus.

Zusammenfassend schätzen wir die CO2-Reduktion auf 2.835.288 Tonnen im Jahr 2019. Unter Berücksichtigung der vielen Annahmen und gröberen Zahlen waren wir der Meinung, dass wir einen sehr konservativen Sicherheitsfaktor von 2 in die Analyse einbeziehen sollten. Wenn wir auf eine glatte Zahl abrunden, erhalten wir dann eine jährliche Reduzierung von 1.400.000 Tonnen CO2, d.h. weit mehr als 1.000.000.

    "Unsere CAESES-Anwender schaffen es, die CO2-Emissionen um weit mehr als 1.000.000 Tonnen pro Jahr zu reduzieren. Deshalb tun wir, was wir tun, und das macht mich sehr stolz auf unser Team und unser Unternehmen."

  – Dr. Stefan Harries, CEO und Mitbegründer der FRIENDSHIP SYSTEMS AG

In welchem Verhältnis steht dies zu Emissionen aus anderen Quellen? Ein Standard-Doppelhaus in Deutschland verbrennt etwa 1,5 Tonnen Öl für Heizzwecke pro Jahr und stößt dabei rund 3,9 Tonnen CO2 aus. Das bedeutet, dass die oben genannten Einsparungen den privaten Emissionen von rund 350.000 Häusern entsprechen, also etwa dem privaten Heizungs- und Warmwasserverbrauch in einer deutschen Großstadt wie München.

Bottom-Up-Ansatz

Werfen wir einen Blick auf ein repräsentatives Schiff zur Abschätzung der CO2-Emissionen in einem Bottom-up-Ansatz. In einem Containerschiff mit einer Kapazität von 4.100 Containern (TEU) ist eine Hauptmaschine von beispielsweise 37.000 kW Leistung verbaut. Es ist typischerweise für etwa 6.000 Stunden pro Jahr auf See. Der Kraftstoffverbrauch beträgt ca. 0,166 kg/kWh. Bei einer Auslastung von 75% und einer Verbesserung von 4% werden jährlich ca. 1.100 Tonnen Kraftstoff eingespart. Diese Einsparungen entsprechen knapp 3.000 Tonnen CO2-Emissionen pro Jahr für ein einziges Schiff.

Als zweites Beispiel analysieren wir einen langsameren Aframax-Tanker mit einer Hauptmaschine von von 13.500 kW Leistung. Bei ähnlichen Annahmen wie beim Containerschiff betragen die jährlichen Einsparungen dann rund 400 Tonnen Treibstoff und etwas mehr als 1.000 Tonnen CO2. Folglich erscheint die niedrigere Schätzung von 1.400.000 Tonnen CO2-Emissionen, die sich aus dem Top-down-Ansatz für 10.000 Schiffe ergibt, in der Tat sehr konservativ.

Neben den ökologischen Auswirkungen gibt es natürlich auch eine ökonomische Komponente. Die Steigerung der Energieeffizienz senkt die Betriebskosten in der Schifffahrt. Die Weltbunkerpreise für IFO 380 liegen bei rund 430 Euro pro Tonne (Februar 2019). Die jährlichen Kosten reduzieren sich somit um 473.000 Euro für das Containerschiff und um 172.000 Euro für den Aframax-Tanker. Da die meisten Schiffe häufig 20 Jahre im Einsatz sind, ergibt sich eine ziemlich große Summe.

Zusammenfassung

Wir glauben, dass es vielleicht nicht so wichtig ist, welche der Zahlen, die aus dem Top-Down oder Bottom-Up-Ansatz abgeleitet wurden, genauer oder zuverlässiger sind. Die wichtige Botschaft ist, dass jede Tonne CO2, die nicht ausgestoßen wird, dazu beiträgt, den ökologischen Fußabdruck der Menschheit zu verringern. Und wir sind mehr als glücklich, Teil der Bemühungen zu sein, unsere Welt grüner zu machen.

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Aerodynamische Form-Optimierungen mit Simulation

Aerodynamische Form-Optimierungen mit Simulation

Aerodynamische Optimierungen mittels CFD (Computational Fluid Dynamics) gehören seit vielen Jahren zum Tagesgeschäft im Automotive- und Aerospace-Sektor. In automatisierten Designprozessen werden dabei die Formen der untersuchten Produkte so verändert, dass das Produktverhalten verbessert wird, d.h. die Umströmung oder Durchströmung des Fluids (Wasser, Luft etc.) optimal ist.

Prominente Beispiele für hochoptimierte Produkte bzw. Komponenten sind die Tragflügel von Flugzeugen, Autokarosserien, Turbolader, Pumpen oder auch ganze Schiffsrümpfe.

Ingenieure müssen neben den physikalischen und konstruktionsrelevanten Details der Anwendung auch die eingesetzte Softwaretools im Griff haben. Für hochautomatisierte Designprozesse wie bei der simulationsgetriebenen Optimierung sind dabei die folgenden Themen zu betrachten:

  • CAD Geometrie
  • Vernetzung / Diskretisierung
  • Simulation
  • Optimierungsalgorithmen

So muss bspw. die CAD-Geometrie robust und vollständig automatisierbar sein, also z.B. parametrisierte Geometrie ohne Ausfälle erzeugt werden können. Hier sind ferner geometrische Nebenbedingungen einzuhalten für jeden erzeugten Design-Kandidaten.

Diese Designs müssen im Anschluss ebenfalls automatisierbar vernetzbar sein, wofür es einige Dinge zu beachten gilt, wie etwa dass Flächen-Patches immer eindeutig identifizierbar sind.

Neben der finalen Automatisierung der Simulation müssen Ingenieure bis zu einem gewissen Grad auch Optimierungsstrategien verstehen, um hier bestmöglich auswählen zu können. Die Wahl eines ungeeigneten Optimierungsalgorithmus etwa kann sehr schnell teuer und zeitaufwendig werden.

In dem nachstehenden Artikel "Aerodynamic Shape Optimization: A Practical Guide" werden diese Punkte detailliert beleuchtet und die wichtigsten Aspekte mit Blick auf eingesetze CAE-Tools zusammengefasst:

Aerodynamic Shape Optimization: A Practical Guide

https://www.caeses.com/…

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