Die dritte Ausgabe des Magazins „Benchmark“, dem internationalen Magazin für Konstrukteure und Analysten von NAFEMS, trägt 2018 den Titel „Artificial Intelligence & Machine Learning“. NAFEMS ist eine 1983 gegründete gemeinnützige Organisation für Ingenieure im Bereich Modellierung, Analyse und Simulation. Dr.-Ing. Volker Gravemeier und Dr.-Ing. Jonas Biehler von AdCo Engineering^GW sind aktive Mitglieder der NAFEMS Uncertainty Quantification Working Group, deren Themen eng mit künstlicher Intelligenz und Machine Learning verbunden sind.

In seinem Artikel über „The Applicability of Artificial Intelligence in Design and Manufacturing“ argumentiert Phil Cartwright, dass die Fähigkeit, die entlang des Produktlebenszyklus erzeugten Daten zu nutzen und diese Informationen in den Design- und Entwicklungsprozess zurückfließen zu lassen, zu erheblichen Vorteilen führen wird. Im weiteren Verlauf des Artikels wird ein Beispiel für maschinelle Lerntechniken in Kombination mit modernsten Simulationsansätzen gegeben, um Nacharbeit, Ausschuss und Reparatur in einem Spritzgussverfahren für Verbundkunststoffe zu reduzieren. In diesem Zusammenhang führt der maschinelle Lernansatz zu einer verbesserten Abstimmung der Fertigungsprozessparameter und letztlich zu einer Senkung der Fertigungskosten für das produzierende Unternehmen.

Die Kombination von Techniken aus dem Bereich des maschinellen Lernens mit modernsten Simulationsansätzen ist zweifellos ein vielversprechender Weg zur Verbesserung von Effizienz und Geschwindigkeit, der letztendlich zu Kostensenkungen führen wird. Dies gilt aus unserer Sicht nicht nur für die Fertigungsprozesse, sondern auch für den gesamten Produktentwicklungszyklus im Allgemeinen. Aus diesem Grund entwickelt AdCo Engineering^GW neuartige Ansätze, um Informationen aus Simulationsmodellen mit experimentellen Daten durch sogenannte Multi-Fidelity-Ansätze zu kombinieren. Diese Ansätze sind leistungsfähige Werkzeuge, um z.B. mittels Sensitivitätsanalysen diejenigen Produktionsparameter zu identifizieren, die die größte Auswirkung auf die Zuverlässigkeit eines Produkts bzw. einer Komponente davon haben.  Weitere Produkt- oder Systemeigenschaften können ebenfalls bewertet werden, und sowohl Produktions- als auch Konstruktionsparameter können untersucht werden, um die Ergebnisse erheblich zu verbessern.

CADFEM ANSYS Simulation Conference 2018

Wir blicken mit großer Freude auf eine sehr interessante und erfolgreiche CADFEM ANSYS Simulation Conference 2018, die vom 10. bis 12. Oktober in Leipzig stattfand, zurück. U. a. waren wir mit einem Ausstellungsstand präsent, an dem sie unsere Experten für Simulation und Unsicherheitsquantifizierung treffen konnten. Wir durften in jenen drei Tagen viele interessante und aufschlussreiche Gespräche führen und bedanken uns hiermit ganz herzlich bei allen, die uns während der Konferenz an unserem Stand besuchten!

Ebenso bedanken wir uns bei allen Zuhörern, die dem Vortrag unseres Geschäftsführers Dr.-Ing. Volker Gravemeier zur prädiktiven Multi-Physics-Simulation von Batterien und zur Unsicherheitsquantifizierung und der anschließenden Diskussion beiwohnten.

Einen schön gestalteten, umfassenden Rückblick auf die Konferenz finden Sie hier.

Besuchen Sie uns auf der CADFEM ANSYS Simulation Conference 2018 in Leipzig

Wir freuen uns darauf, im Oktober an der CADFEM ANSYS Simulation Conference 2018 in Leipzig teilzunehmen. Dort werden wir unsere neuesten Ansätze zur prädiktiven Multi-Physics-Simulation von Batterien und zur Unsicherheitsquantifizierung sowohl an unserem Ausstellungsstand als auch in einem Konferenzvortrag vorstellen werden.
Das Ziel ist es, das Verhalten von Batteriezellen unter Betriebs- und Extrembedingungen vorherzusagen und die zugrunde liegenden physikalischen und chemischen Prozesse besser zu verstehen. Simulationen, die auf einer fundierten theoretischen Modellierung und mathematisch konsistenten numerischen Techniken in Kombination mit der Validierung und Quantifizierung von Unsicherheiten basieren, können bei korrekter Anwendung prädiktive Ergebnisse liefern. Wir zeigen Beispiele für gekoppelte elektrochemische Multi-Physics-Systeme wie z.B. Festkörperbatterien, um die Möglichkeiten der heutigen Simulationstechnologie zu demonstrieren. Darüber hinaus wird der wichtige Aspekt der Parameterunsicherheit angesprochen. Den Abschluss des Vortrags bildet die Vorstellung von Methoden zur effizienten Unsicherheitsquantifizierung.

Der Vortrag findet am 11. Oktober um 10:00 Uhr statt. Weitere Details finden Sie im Konferenzprogramm, das Sie hier herunter laden können.

Wir laden Sie herzlich ein, auf der CADFEM ANSYS Simulation Conference 2018 in Leipzig an unserem Stand vorbeizuschauen, um unsere Experten für Simulation und Unsicherheitsquantifizierung zu treffen.

Die erste Ausgabe des Magazins „Benchmark“, des internationalen Magazins für Ingenieurdesigner und -analysten von NAFEMS, im Jahr 2018 trägt den Titel „Bringing it all Together: Multiphysics, Multiscale & Co-Simulation“. NAFEMS ist die internationale Vereinigung für die Gemeinschaft der Ingenieure im Bereich Modellierung, Analyse und Simulation, eine nichtkommerzielle Organisation, die im Jahr 1983 gegründet wurde. Dr.-Ing. Volker Gravemeier, Geschäftsführer der AdCo Engineering^GW GmbH ist aktives Mitglied der „NAFEMS Multiphysics Working Group (NAFEMS MWG)“.

In seinem technischen Editorial spricht Prof. Henrik Nordborg, Vorsitzender der NAFEMS MWG, einige der Trends an, die derzeit den Einsatz von Multiphysik vorantreiben. Zu den treibenden Kräften gehören unter anderem die „ständig steigende Forderung nach Genauigkeit in Simulationen, die es unmöglich machen, sich weiterhin auf zu stark vereinfachte Modelle zu verlassen“ und andererseits die Tatsache, dass „Computer immer schneller und billiger werden und uns somit die notwendige Rechenleistung bereitstellen, um komplexe Modelle handhaben zu können“. Prof. Nordborg betont jedoch, dass auf der anderen Seite das notwendige Wissen für die erfolgreiche Durchführung von Multiphysik-Simulationen besonders anspruchsvoll ist: „Heutzutage scheint die Ausbildung von Simulationsingenieuren der wichtigste einschränkende Faktor zu sein. Obwohl moderne Simulationswerkzeuge einfach zu verwenden sind, sind sie kein Ersatz für Wissen. Ohne ein grundlegendes Verständnis der Strömungsmechanik kann ein Produkt oder ein Prozess auf der Basis von Strömungen nicht entworfen werden. Ebenso ist es nicht möglich, ein mechanisches, thermisches oder elektromagnetisches Design ohne Kenntnisse dieser Felder zu machen. Ein Hauptproblem bei Multiphysik-Simulationen besteht darin, dass die meisten von uns die Universität mit nur einem Abschluss verlassen, oder im Fall, dass sie mehr als einen Abschluss haben, sind die weiteren in der Regel in einem ähnlichen Bereich anzusiedeln. Die erfolgreiche Anwendung von Multiphysik-Simulationen hängt daher entweder von außergewöhnlich hoch gebildeten Personen oder von gut funktionierenden Teams von Simulationsspezialisten ab.“ Multiphysik ist eines unserer Spezialgebiete bei der AdCo Engineering^GW GmbH, und wir können aus unserer langjährigen Erfahrung auf diesem Gebiet zu Prof. Nordborgs Aussage hinzufügen, dass sogar noch nicht einmal angemessenes Wissen im Bereich aller involvierter physikalischer Feldern ausreichend ist, sondern insbesondere die Kopplungsstrategien zwischen den Feldern und somit gute Kenntnisse dieser Aspekte entscheidend für genaue, robusten, stabilen und zuverlässigen multiphysikalische Simulationen sind. Die AdCo Engineering^GW GmbH bietet Ihnen das vereinigte Kompetenz zu den individuellen Feldern sowie der Kopplung der Felder für eine Vielzahl industriell relevanter Multiphysik-Problemstellungen.

Im Anschluss an das technische Editorial beleuchteten eine Reihe von Artikeln verschiedene Multiphysik-Anwendungen. Hubertus Tummescheit gibt beispielsweise einen „Überblick zur Co-Simulation mit dem Schwerpunkt auf ‚best practices‘“, der den Titel „Co-Simulation – Art or Science?“ trägt. Dieser Artikel beinhaltet u. a. auch eine Diskussion der Nachteile von Co-Simulationen: „In der Co-Simulation werden die ‚glatten‘ Näherungen von Variablen an Modellschnittstellen in diskreten Zeitintervallen kommuniziert. Diese Kopplung führt zu Diskontinuitäten und einer Verzögerung bezüglich der Dauer des Kommunikationsintervalls. Diese zwei Fehler, die im grundlegenden Aufbau einer Co-Simulation begründet sind, sind die Hauptursache für alle Schwierigkeiten bei ihrer Verwendung. Selbst fortgeschrittene Co-Simulationsverfahren mit ausgefeilten Masteralgorithmen können diese beiden fundamentalen Fehler lediglich reduzieren, aber nicht eliminieren.“ In einer anschließenden und detaillierteren Analyse wird u. a. die Stabilität von Co-Simulationen betrachtet: „Die Stabilitätseigenschaften … des gekoppelten Modells sind immer schlechter als die Stabilitätseigenschaften des Systems, wenn es als monolithisch modelliert würde. Co-Simulationen erfordern entweder (a) eine Verzögerung von einem Zeitschritt in der Weitergabe von Ergebnissen von der Ausgabe eines Modells zur Eingabe des nächsten Modells oder (b) eine gewisse Extrapolation von früheren Ergebnissen, um die Eingabe für ein Modell aus früheren Ausgaben vor diesem Modell schätzen zu können. Die Kopplung durch Co-Simulation verschlechtert immer die Stabilität, wie es aus der Theorie der Regelung mit Verzögerungen gut bekannt ist.“ Diese Beobachtungen von Hubertus Tummescheit stimmen sehr gut mit unseren eigenen Erfahrungen überein. Auf diesen basierend verwenden wir vorzugsweise anderen Verfahren in der Regel überlegene monolithische Ansätze für die meisten multiphysikalischen Anwendungen und können Ihnen diese anbieten.

Am 20. und 21. April fand das “TechNet Alliance Spring Meeting 2018” in Berlin statt. Prof. Wolfgang A. Wall, Gesellschafter und Mitgründer der AdCo Engineering^GW GmbH, hielt in diesem Rahmen einen Vortrag mit dem Titel “Predictive simulation of complex coupled problems – and the rising importance of uncertainty quantification and machine learning”. Nach einer Einführung in computerbasierte Methoden für Mehrfeldprobleme, Unsicherheitsquantifizierung (UQ) und maschinelles Lernen präsentierte er innovative prädiktive Physik-basierte Simulationsmethoden für drei höchst interessante Anwendungsgebiete. Diese Anwendungsfelder, die derzeit besonders hohe Aufmerksamkeit genießen, sind 3-D-Druck in Form des sogenannten „Selective Laser Melting (SLM)“, Batteriesimulation und biomedizinische Anwendungen.

Die 3-D-Drucktechnik des SLM, mit deren Hilfe vordefinierte Konturen in aufeinanderfolgenden Pulverschichten selektiv unter Verwendung eines Laserstrahls geschmolzen werden, bietet mehrere Vorteile, wie z. B. eine nahezu Endformerhaltende Fertigung und eine hohe Materialausnutzung. Das SLM ermöglicht hochkomplexe und individualisierte Designs bzw. Geometrien. Neuartige fortschrittliche Simulationstechnologie kann eine entscheidende Unterstützung des Entwicklungsprozesses beispielsweise von komplexen lasttragenden Komponenten bieten. Das zweite vorgestellte Anwendungsgebiet ist die prädiktive Batteriesimulation, insbesondere im Hinblick auf Elektro- und Hybridautos. Wie bereits in einem früheren Blogpost beschrieben, arbeitet die AdCo Engineering^GW GmbH an der vordersten Front dieser Forschung und Entwicklung und bietet seinen Kunden fortschrittliche Simulationstechnologie, die für ein besseres Verständnis neuer Batterietypen wie Festkörperbatterien entscheidend ist. In diesem Zusammenhang arbeiten wir derzeit sehr eng mit der BMW AG zusammen.

Schließlich wurden als drittes Feld prädiktive computergestützte Methoden für anspruchsvolle biomedizinische Anwendungen wie abdominale Aortenaneurysmen (AAA) und die menschliche Lunge vorgestellt. Allen drei Anwendungsgebieten ist gemeinsam, dass bei prädiktiven Simulationen Unsicherheiten zu berücksichtigen sind. Mit unseren UQ-Methoden berechnen wir typischerweise Konfidenzintervalle für Simulationsergebnisse und Worst-Case-Abschätzungen. Darüber hinaus werden globale Sensitivitätsanalysen ermöglicht. Für all diese Ziele kann u. a. maschinelles Lernen in Form von Gauß-Prozesse genutzt werden. Darüber hinaus können tiefe neuronale Netze als Ersatzmodelle für UQ (sogenannte „deep UQ“) genutzt werden, wobei dateneffiziente tiefe neuronale Netze mit eingebauten Symmetrien erzeugt werden, die die individuelle Physik in Form eines physikbasierten „Deep Learning“ berücksichtigen.

Weitere Informationen zur TechNet Alliance:

Die 1998 gegründete TechNet Alliance ist ein globales Netzwerk von Computer-Aided Engineering (CAE)-Unternehmen und damit eine der ältesten CAE-Allianzen der Welt. Neben Mitgliedern, die Lösungen für den CAE-Markt anbieten („Principal Members“), umfasst das Netzwerk auch Unternehmen, die Geschäftsaktivitäten unterstützen („Business Support Members“), CAE-Experten von Kunden („Corporate Members“) sowie weltweit anerkannte Professoren und pensionierte CAE-Managern („Honorary Members“). Derzeit besteht die TechNet Alliance aus über 70 Mitgliedern in Europa, Afrika, Brasilien, asiatischen Ländern wie China, Indien, Japan und Südkorea, den Vereinigten Arabischen Staaten und den Vereinigten Staaten von Amerika. Seit dem Jahr 2000 trifft sich die TechNet Alliance zweimal im Jahr, um Erfahrungen und Wissen auszutauschen, wobei das „Spring Meeting 2018“ in Berlin das jüngste in der Reihe dieser Treffen war.

Die Leistungsfähigkeit der Batterie ist eine der entscheidenden Aspekte für die zukünftige Entwicklung der Elektromobilität. Derzeit sind Lithium-Ionen-Batterien mit flüssiger Elektrolytlösung das am weitesten verbreitete Batteriekonzept. Wie im kürzlich von Jürgen Pander verfassten und auf Spiegel Online veröffentlichten Artikel „Wer baut den Akku der Zukunft?“  dargestellt, werden Steigerungen bezüglich des Energiegehalts für diesen Akku-Typ im begrenzten Umfang auch noch für möglich gehalten. Nichtsdestotrotz wird bereits intensiv an zukünftigen Varianten, die noch deutlich größeres Potenzial hinsichtlich des Energiegehalts aufweisen, wie z. B. Lithium-Sauerstoff- und Lithium-Schwefel-Akkus, geforscht. Mehr und mehr kristallisiert sich jedoch ein ganz besonders vielversprechender Hoffnungsträger heraus.

Wie im Artikel ausgeführt, „gilt aktuell die sogenannte Feststoffbatterie als Wunder‐Akku der Zukunft“. Martin Winter, Professor für Materialwissenschaften, Energie und Elektrochemie an der Universität Münster konstatiert darin: „Wenn konkurrenzfähige Feststoffbatterien im industriellen Maßstab hergestellt und beispielsweise in Elektroautos eingesetzt werden können, würde das eine dramatische Verbesserung gegenüber dem aktuellen Stand der Technik bedeuten“ – aber: „All diese Ansätze befinden sich noch im Forschungs‐ und Entwicklungsstadium.“

Die AdCo Engineering^GW GmbH arbeitet an der vordersten Front dieser Forschung und Entwicklung und bietet seinen Kunden fortgeschrittene Simulationstechnologie, die den Schlüssel zum besseren Verständnis dieser neuen Art von Batterien darstellt. Die Vorteile für unsere Kunden sind leistungsfähigere und sicherere Batterien bei kürzeren Entwicklungszeiten. Derzeit arbeiten wir in diesem Zusammenhang sehr eng mit der BMW AG zusammen.