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Neue Anwendungsfelder für Simulation

11. Mai 2020, 09:30 Uhr   |  Andrea Gillhuber

Neue Anwendungsfelder für Simulation
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Derzeit visualisieren Ingenieure ihre simulierten Entwürfe auf 2D-Bildschirmen. Dadurch, dass VR- und AR-Technologien immer schneller und zugänglicher werden, können Entwürfe jedoch bald auch in einer 3D-Umgebung auf einem AR- oder VR-Headset visualisiert werden.

Künstliche Intelligenz spielt in vielen Branchen und Technologien eine wichtige Rolle. Auch in der Simulation können mithilfe von KI grundlegende Prozesse und Verwaltungsaufgaben schneller erledigt werden, um Zeit zu sparen oder Verfahren zu vereinfachen. Das Festlegen von Parametern ist ein solcher Bereich: Eine Engine für maschinelles Lernen kann erfahrene Ingenieure dabei beobachten, wie sie Simulationswerkzeuge nutzen und Parameter festlegen. Im Anschluss kann ML diesen Vorgang bis zu einem gewissen Grad genau nachbilden, um weniger erfahrenen Ingenieuren die Möglichkeit zu geben, das Tool effizienter zu verwenden. 
Ein weiterer Bereich, den KI und ML bei der Simulation unterstützen können, ist das Verwenden datengesteuerter oder physikalisch informierter neuronaler Netzwerklöser, um die Simulation um mehrere Größenordnungen zu beschleunigen. Anstatt partielle Differentialgleichungen zweiter Ordnung (PDE) mit herkömmlichen numerischen Methoden wie Finite-Elemente- oder Finite-Volumen-Methoden zu lösen, verwenden diese neueren KI- und ML-Methoden neuronale Netze, um PDEs zu lösen. Bewiesen ist, dass diese Methoden mit einfachen Geometrien und Randbedingungen funktionieren. Jetzt gilt es, diese Methoden auf komplexe Probleme in der Praxis anzuwenden.

Multiphysikalische Interaktion

Das Konzept der Multiphysik besteht bereits seit 50 Jahren. Im Laufe ihrer Entwicklung wurde sie mit vielen Herausforderungen konfrontiert. Die Aufgabe, die es heute zu bewältigen gilt, ist die Interaktion zwischen den verschiedenen physikalischen Tools. Früher hat ein Ingenieur verschiedene physikalische Simulationswerkzeuge verwendet, um eine Vielzahl von Design-Problemen in einem einzelnen Produkt zu lösen. Nehmen wir beispielsweise einen Computerchip: Man würde zunächst die vom Chip abgegebene Wärme simulieren, dann analysieren, wie sich diese auf die Leiterplatte, auf der er sitzt, auswirkt, und zum Schluss eine Lösung finden, wie man den Chip kühlen kann, um die Leiterplatte vor Rissen zu schützen. Während der erwähnte schrittweise Ansatz für viele Jahre die beste Option war, fordern Ingenieure heute eine Möglichkeit, diese Probleme gleichzeitig zu lösen. 
Durch diese multidisziplinäre Optimierung wird die Zeit für die Analyse des Produkts, ganz gleich ob es sich um einen Chip oder ein anderes Produkt handelt, reduziert und die Lösung für jedes Problem, mit dem die Ingenieure konfrontiert sind, gefunden. Dies führt zu optimierten Produkten und geringeren Kosten. 

Zum Beispiel hat Ansys mit Dynardo einen Anbieter im Bereich der Simulationsprozess-Integration und Design-Optimierung übernommen. Damit ist das Unternehmen einen Schritt näher an die Multiphysik-Interaktionen herangekommen und versetzt seine Anwender in die Lage, optimale Produktdesigns schneller und kostengünstiger zu identifizieren. In diesem Jahr sollen zusätzliche Bemühungen erfolgen, die Technologie weiter voranzubringen.

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1. Neue Anwendungsfelder für Simulation
2. Microservices und Hyper-Skalierung
3. Digitalisierung der physischen Welt
4. Neue Anwendungsbereiche durch ­Simulation

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