Modellierung, Simulation & Entwicklungswerkzeuge

Modellierung, Simulation & Entwicklungswerkzeuge

© Fraunhofer ITWM
Modellierung und Analyse der Fahrzeug-Umwelt-Mensch-Interaktion

In der System- und Fahrzeugentwicklung ist es entscheidend, frühzeitig, effizient und kostengünstig im Entwicklungsprozess Aussagen über das Verhalten mechanischer, elektrischer und mechatronischer Systeme zu gewinnen. Hierzu werden u.a. die physikalischen Systemeigenschaften in verschiedenen Phasen des Entwicklungsprozesses rechnerisch simuliert, um Konstruktionsstände bewerten, verbessern und absichern zu können.

So berechnet man z.B. Motordynamik, Fahrdynamik, Schwingungskomfort, Betriebsfestigkeit und das Verhalten von Assistenz- und Sicherheitssystemen. Für verschiedene Aufgabenstellungen und in verschiedenen Entwicklungsphasen sind dabei unterschiedliche Modellkomplexitäten und Rechengeschwindigkeiten erforderlich. Immer wichtiger wird die Möglichkeit der hybriden und interaktiven Simulation, um elektronische Steuergeräte und den Fahrer realistisch in die Berechnung einbeziehen zu können.

Angefangen bei der Entwicklung der eigentlichen Modelle, über die Abwägung bezüglich der problemspezifisch notwendigen Modellkomplexität, bis zur Kopplung der unterschiedlichen Simulationstechniken, deckt die Fraunhofer-Gesellschaft ein sehr breites Spektrum an Lösungen ab:

  • Weiterentwicklung und Anwendung von Methoden in der Mehrkörpersimulation (MKS)
  • Regelung und optimale Steuerung technischer Systeme
  • Simulation gekoppelter physikalischer Systeme (Co-Simulation)
  • Einbeziehung der Umgebung und der Nutzungsvariabilität in die Modellierung und Simulation
  • Digitale Umgebungsmodelle (global geo-referenziert, lokal detailliert (HD Maps))
  • Virtuelle Produktentwicklung und digitale Lebenszyklusakten

Ein weiterer wesentlicher Erfolgsfaktor in der Automobilindustrie sind schnelle, effektive und effiziente Entwicklungsprozesse. In der Entwicklung werden Kosten, Qualität und Zeiten für den gesamten Produktlebenszyklus bestimmt. Die Organisation der Prozesse ist dabei ebenso wichtig wie das methodische Handwerkszeug und die IT-Infrastruktur. Die Fraunhofer-Institute haben hier umfangreiche Kompetenzen aufgebaut und unterstützen die Automobil- und Zulieferindustrie bei der Gestaltung von Prozessen ebenso wie bei der Auswahl und Bereitstellung von geeigneten Werkzeugen für die Fahrzeugentwicklung.

1. Digitales Engineering

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Digitales Engineering ist das Engineering mit digitalen Modellen in der Produktentwicklung und Produktionsplanung. Dabei werden früh im Entwicklungsprozess virtuelle funktionale Prototypen erstellt und mittels digitaler Simulation oder in der Interaktion mit dem Nutzer oder Entwickler erprobt. Die Technologien der virtuellen Realität werden genutzt, um die Prototypen erlebbar und in heterogenen Entwicklungs- und Planungsteams sowie in Kundenbeziehungen und gegenüber Entscheidern kommunizierbar zu machen.

Leistungsbeschreibung

  • Erstellung von Einführungskonzepten für das virtuelle Engineering
  • Gestaltung und Organisation von agilen Entwicklungsprozessen
  • Modellierung und Simulation physikalischer und funktionaler Produkteigenschaften
  • Echtzeitfähige Auralisation akustischer Produkteigenschaften in ihren jeweiligen, akustischen Anwendungsumgebungen
  • Planung und Erstellung von Systemen für das virtuelle Prototyping und Testing
  • Bereitstellung von Simulations- und VR-Anlagen und Durchführung von Engineeringleistungen

 

Projektbeispiele

2. Adaptive Systeme, Systemidentifikation

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Sowohl bei der Mehrkörpersimulation im Entwicklungszyklus eines neuen Fahrzeugs, als auch beim Design effizienter Regelungsstrategien für adaptive Fahrzeugkomponenten oder für die Prognose des Crashverhaltens neuer Werkstoffe werden verlässliche Modelle für die jeweils betrachteten dynamischen Prozesse benötigt. Stehen ausreichend informationshaltige Messdaten des betrachteten dynamischen Vorgangs zur Verfügung, so lässt sich mittels Methoden der Systemidentifikation eine datenbasierte Modellbeschreibung hierfür ableiten.

Leistungsbeschreibung

  • Prognose von Spannungs-Dehnungskurven oder Wöhlerkennlinien von z.B. Magnesium-Druckgussbauteilen
  • Prognose des Crashverhaltens von Verbundwerkstoffen
  • Prognose von Gießfehlern
  • Identifikation von Hysteresemodellen für die Modellierung von Gummilager
  • Ableiten von Lastkollektiven mittels Simulationen
  • Methoden für automatisierten Modellabgleich mit realen Messdaten

 

Projektbeispiele

3. Parametrische Systeme & Strukturoptimierung

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Die Anforderungen an die Auslegung von Systemen sind in der Regel multikriteriell oder multidiziplinär, was bedeutet, dass die Auslegung der optimalen Struktur unter verschiedenen Gesichtspunkten betrachtet werden muss. Neben den »traditionellen« Ansätzen bietet die Fraunhofer-Gesellschaft durch geschickte Kopplung von Simulation und Optimierung in Verbindung mit extrem schnellen adaptiven Simulationsalgorithmen sehr effiziente Optimierungsstrategien.

Leistungsbeschreibung

  • Nichtparametrische Optimierung (Topologieoptimierung und Formoptimierung)
  • DOE und parametrische Optimierung auf Systemebene
  • Mehrzieloptimierung durch Kopplung von Simulation und Goal-Programming
  • Funktionsoptimierung hinsichtlich physikalischer Eigenschaften (Dynamik, Schwingungsverhalten, Betriebsfestigkeit)

 

Projektbeispiele

4. Werkzeuge für die Fahrzeugentwicklung

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Zur Unterstützung der Entwicklung von Fahrzeugen und Komponenten werden bei der Fraunhofer-Gesellschaft neue Ansätze erforscht und ausgearbeitet, die es ermöglichen, komplexe Produkte in interdisziplinären Teams geographisch verteilt zu entwickeln. Dabei verstehen wir Entwicklung als integrierten Geschäftsprozess. Eine durchgängige Betrachtung der Entwicklungsprozesse gestattet die ganzheitliche Optimierung und Verkürzung der Produktentwicklung.

 

Wire Frame SUV / 3D render image representing an luxury SUV in wire frame on laptop
© Mlke / stock.adobe.com
Wire Frame SUV / 3D render image representing an luxury SUV in wire frame on laptop

Leistungsbeschreibung

  • Strategische Lieferantenauswahl und methodische Integration in der verteilten Produktentwicklung
  • Erarbeitung und Aufbau adäquater Kooperationsmodelle und Organisationsformen
  • Prozessanalyse und -optimierung
  • Einführung einer kennzahlenbasierten F&E
  • Komplexitätsmanagement in der Entwicklung
  • Wissens- und Kompetenzmanagement in F&E
  • Technologiescouting
  • Definition und Einführung einer ganzheitlichen IT-Infrastruktur
  • Entwicklung firmenspezifischer Zukunftsszenarien für das Engineering
  • Optimierung der Schnittstelle zur Produktion
  • Methoden für verteiltes Testen und Prüfen

5. Simulation mechanischer & mechatronischer Systeme

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Die zunehmende Komplexität der zu entwickelnden Systeme und die Anzahl der in vielen Fällen geforderten Varianten erfordern heute mehr denn je eine simulationsgestützte Bewertung und Optimierung auf Systemebene.

Die Fraunhofer-Gesellschaft deckt das gesamte Spektrum an Simulationsmethoden ab und entwickelt darüber hinaus Methoden und Verfahren um deren Einsatzmöglichkeiten ständig zu erweitern. Ein wesentlicher Schwerpunkt ist die Verknüpfung verschiedener Simulationstechniken in Verbindung mit der Simulation komplexer Gesamtsysteme.

Leistungsbeschreibung

  • Simulation des dynamischen Verhaltens komplexer Systeme (z.B. Fahrzeuge, Prüfsysteme)
  • Mehrkörpersimulation (MKS) mit flexiblen Körpern und Regelungssystemen
  • Berechnung von Schnittlasten und Lebensdauer
  • Missbrauchsimulationen (dynamisch transiente FEM)
  • Methodenentwicklung und Modellbildung im MKS-Umfeld (Gummilager, virtuelle Prüfstände / Straße)
  • Funktionsoptimierung hinsichtlich physikalischer Eigenschaften (Dynamik, Schwingungsverhalten, Betriebsfestigkeit)
  • Untersuchungen zur Robustheit und Zuverlässigkeit von Systemen

 

Projektbeispiele

6. Radarsimulation für zeitdynamische Verkehrsszenarien

Eine Straßenverkehrsszene von oben; Symbolbild für das autonome Fahren
© Steven Bostock / Shutterstock.com
Eine Straßenverkehrsszene von oben; Symbolbild für das autonome Fahren

Automobil-Radarsensoren sind ein wesentlicher Bestandteil von bereits heute bestehenden Fahrerassistenzsysteme und spielen eine wichtige Rolle für die Zukunft des autonomen Fahrens. Die zuverlässige Funktion solcher Radarsensorik kann mit Hilfe von Hardware-in-the-Loop bzw. Software-in-the-Loop Tests auf Basis von simulierten Daten untersucht werden.

Um die Eigenschaften der von Verkehrsteilnehmern erzeugten Radarsignaturen zu bestimmen, müssen Verkehrsszenarien elektromagnetisch modelliert und analysiert werden. Hierzu entwickeln Forscher am Fraunhofer FHR die EM-Simulations Software GOPOSim. Diese Software ermöglicht es, zeitdynamische Verkehrsszenarien elektrodynamisch zu simulieren. Um eine effiziente Modellierung und kurze Simulationslaufzeiten zu erreichen, werden während der Laufzeit CAD Modelle der Verkehrsteilnehmer, die in der entsprechenden Verkehrsszene positioniert sind, geladen und in ein geeignetes Streuzentrenmodell überführt. Auf diese Weise berechnet GOPOSim zeitdiskret die Radarsignaturen der Verkehrsszenarien unter Berücksichtigung der physikalischen Eigenschaften.

Visualisierung einer Verkehrsszene als Range/Doppler-Map
© Fraunhofer FHR
Visualisierung einer Verkehrsszene als Range/Doppler-Map

Leistungsbeschreibung

  • Zeitdynamische Radarzielsimulationen
  • Monostatische RCS Simulationen
  • Bistatische RCS Simulationen
  • Mehrwegeausbreitung
  • Realtime-Simulation
  • Import von CAD Modellen
  • Import von Antennendiagrammen
  • Modularer Aufbau / erweiterbar
EM-Simulation dynamischer Verkehrsszenarien
© Fraunhofer FHR
EM-Simulation dynamischer Verkehrsszenarien.

Projektbeispiele

  • ATRIUM® [Fraunhofer FHR]
    Radarzielsimulator für das E-Band, der eine umfassende Kontrolle der Funktionsfähigkeit von Automobil-Radarsensoren der nächsten Generation ermöglicht und - im Gegensatz zu konventionellen Radarzielsimulatoren - kritische Verkehrsszenarien vollständig simulieren kann
  • GOPOSim [Fraunhofer FHR]
    Straßenverkehrsszenarien und ihre Radarsignaturen erstellen und zeitdynamisch simulieren
  • Verkehrssimulation [Fraunhofer ITWM]

7. Digitale Umgebungsdaten für die Fahrzeugentwicklung

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Foto der realen Szene (Trippstadter Straße, Kaiserslautern).

Vor dem Hintergrund einer stetig steigenden Komplexität der in Fahrzeugen eingesetzten Assistenz- und Automatisierungsfunktionen kommen klassische Erprobungs- und Auslegungsverfahren jedoch zunehmend an ihre Grenzen.

Aktuelle Ansätze, etwa zur Beschreibung der Logik eines Straßennetzes, versagen oft bei der Erfassung komplexer Randfälle, wie sie in der Realität allgegenwärtig sind. Darunter fallen z.B. unvollständige Fahrbahnmarkierungen oder schadhafter Asphalt. Reale Assistenzsysteme müssen allerdings in der Lage sein, auch bei einer fehlenden Fahrbahnmarkierung einen sicheren Fahrzustand zu erreichen. Dies gilt es bereits früh im Entwicklungsprozess zu berücksichtigen.

Das derzeit als Teil der Software-Suite »Virtual Measurement Campaign« (VMC®) entwickelte Softwarepaket »VMC® Road and Scene Generator« ermöglicht die virtuelle Entwicklung und Erprobung von Automatisierungssystemen auf Basis realer Umgebungsdaten.

Automatische semantische Segmentierung und Klassifikation der Laserscanndaten.
© Fraunhofer ITWM
Automatische semantische Segmentierung und Klassifikation der Laserscanndaten.

Leistungsbeschreibung

  • Virtuelle Entwicklung und Erprobung von Automatisierungssystemen auf Basis realer Umgebungsdaten
  • Ableitung einer repräsentativen Stadt oder Region bzgl. ausgewählter Kriterien (bestimmte Steigungs- oder Kurvigkeitscharakteristik etc.)
  • Geo-referenzierter 3D-Laserscan der Umgebung
  • Automatisierte Identifikation und Klassifikation verkehrsrelevanter Objekte (Fahrzeuge, Fahrspuren, Fahrbahnmarkierungen, Gebäude etc.) aus 3D-Punktewolke
  • Generierung und Export verkehrsrelevanter Umgebungsdaten im OpenDrive®-Format