Designoptimierung

Gut genug ist selten gut genug. Sie brauchen ein Produkt, das leichter und dennoch genauso fest ist, einen Prozess, der effizienter läuft, oder ein Bauteil, das in einen engeren Bauraum passt, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Prototypenbau nach dem Versuch-und-Irrtum-Prinzip ist langsam und teuer — simulationsgetriebene Optimierung ermöglicht es Ihnen, Hunderte von Designvarianten systematisch zu erkunden und die beste Lösung in einem Bruchteil der Zeit zu finden. Wir kombinieren FEA, CFD und fortschrittliche Optimierungsalgorithmen, um Sie dorthin zu bringen.

Probleme, die wir lösen

Unsere Kunden wenden sich an die Optimierung, wenn eine einzelne Analyse nicht ausreicht — wenn die Frage nicht nur lautet „Besteht mein Design?", sondern „Was ist das beste Design?". Typische Projekte umfassen:

  • Gewichtsreduzierung — Material dort entfernen, wo es nicht benötigt wird, bei gleichzeitiger Einhaltung oder Verbesserung von Festigkeits-, Steifigkeits- oder Ermüdungslebensdauerzielen.
  • Leistungsmaximierung — Strömungseffizienz, Wärmeübertragungsraten oder Struktursteifigkeit durch systematische Variation von Geometrie, Materialien oder Betriebsbedingungen verbessern.
  • Designraum-Erkundung — verstehen, wie Ihr Design auf Änderungen wesentlicher Parameter reagiert, und identifizieren, welche Variablen den größten Einfluss auf die Leistung haben.
  • Design in begrenztem Bauraum — die optimale Form oder Materialverteilung finden, wenn Bauraumvorgaben wenig Spielraum für konventionelle Designansätze lassen.
  • Fertigungskostenreduzierung — durch Simulation nachweisen, dass dünnere Bleche, weniger Versteifungen oder eine andere Werkstoffgüte alle Anforderungen dennoch erfüllen.
  • Robustes Design unter Unsicherheit — sicherstellen, dass Ihr Design auch dann zuverlässig funktioniert, wenn Materialeigenschaften, Fertigungstoleranzen und Betriebslasten innerhalb ihrer realen Schwankungsbereiche variieren.

Parametrische Optimierung

Parametrische Optimierung ist das Arbeitspferd des simulationsgetriebenen Designs. Wir definieren die Parameter, die Sie variieren möchten — Abmessungen aus dem CAD, Materialeigenschaften, Lasten, Wanddicken, sogar diskrete Wahlmöglichkeiten wie handelsübliche Blechstärken — zusammen mit den Leistungszielen, die Sie erreichen wollen. Der Optimierer führt dann automatisch die notwendigen Simulationen durch und bewertet sie, um die Parameterkombination zu finden, die Ihre Ziele am besten erfüllt.

Dieser Ansatz funktioniert mit jeder Physik, die wir simulieren: Strukturelle FEA (Gewicht minimieren bei gegebener Festigkeit), CFD (Druckverlust minimieren bei gegebener Durchflussrate), Thermalanalyse (Spitzentemperatur minimieren) oder eine Kombination davon für Multiphysik-Probleme.

Ergebnisse der parametrischen Optimierung mit Radialspannungs-Konturplots für verschiedene Schwungrad-Designvarianten
Parametrische Optimierung eines Schwungrads. Jede Variante repräsentiert eine unterschiedliche Kombination geometrischer Parameter, und die Radialspannungs-Konturplots zeigen, welches Design Festigkeit und Gewicht am besten ausbalanciert.

Topologieoptimierung

Wenn Sie noch nicht wissen, welche Form Ihr Bauteil haben sollte — oder wenn Sie ein grundlegend neues Konzept anstelle einer inkrementellen Verbesserung wünschen — liefert die Topologieoptimierung die Antwort. Ausgehend von einem maximalen Designhüllraum entfernt der Algorithmus Material, das nicht wesentlich zur Strukturleistung beiträgt, und erzeugt eine optimierte Materialverteilung, die Ihre Steifigkeits-, Festigkeits- oder Frequenzziele bei minimalem Gewicht erfüllt.

Die resultierenden organischen Formen eignen sich ideal für additive Fertigung (3D-Druck) und Gussverfahren und übertreffen konventionelle Designs oft deutlich. Die Topologieoptimierung ist besonders leistungsfähig in der Luft- und Raumfahrt, im Automobilbereich und in der Medizintechnik, wo jedes eingesparte Gramm sich direkt in Leistungs- oder Kostenvorteile übersetzt.

Versuchsplanung und Sensitivitätsanalyse

Wenn Ihr Design viele Eingangsparameter hat, ist die Bewertung jeder möglichen Kombination unpraktisch. Design of Experiments-Methoden (DOE) ermöglichen es uns, den gesamten Designraum mit einer wissenschaftlich ausgewählten, deutlich kleineren Anzahl von Simulationen abzudecken — ohne dabei Erkenntnisse über Parameterwechselwirkungen zu verlieren.

Aus den DOE-Ergebnissen erstellen wir Antwortflächen: mathematische Modelle, die vorhersagen, wie Ihr Design auf jede Parameteränderung reagiert, sofort und ohne zusätzliche Simulationen. Diese Antwortflächen treiben Sensitivitätsanalysen an (welche Parameter sind am wichtigsten?), Trade-off-Studien (wie verhält sich Gewicht zu Steifigkeit?) und zielgerichtete Optimierung (die Parameterkombination finden, die alle Ihre Ziele gleichzeitig erfüllt).

3D-Antwortfläche, die zeigt, wie eine Ausgangsgröße sich in Abhängigkeit von zwei Designparametern ändert
Eine Antwortfläche visualisiert, wie eine Leistungsgröße mit zwei Designparametern variiert. Die Fläche ermöglicht die sofortige Erkundung des gesamten Designraums und leitet den Optimierer zur besten Lösung.

Robustes Design und Six-Sigma-Analyse

Ein optimiertes Design, das unter Nominalbedingungen perfekt funktioniert, kann dennoch versagen, wenn reale Streuungen ins Spiel kommen: Materialchargen, die variieren, Fertigungstoleranzen, die sich aufaddieren, Betriebslasten, die von der Spezifikation abweichen. Six-Sigma- und Monte-Carlo-Methoden quantifizieren die Wahrscheinlichkeit, dass Ihr Design seine Leistungsziele über den gesamten Bereich erwarteter Schwankungen erreicht.

Das Ergebnis ist ein robustes Design — eines, das nicht nur auf dem Papier optimal ist, sondern in der Praxis zuverlässig funktioniert. Wir identifizieren, welche Streuungsquellen am meisten zur Leistungsschwankung beitragen, und empfehlen, wo Toleranzen verschärft (oder gelockert) werden sollten, für die beste Balance zwischen Kosten und Zuverlässigkeit.

Was Sie erhalten

Jedes Optimierungsprojekt resultiert in einem klaren Bericht, der die Designparameter, das Optimierungs-Setup, den erkundeten Designraum (mit Sensitivitätsdiagrammen und Antwortflächen, wo zutreffend), das empfohlene optimale Design und dessen Vergleich mit Ihrem Ausgangsdesign dokumentiert. Wir liefern alle Informationen, die Sie benötigen, um das verbesserte Design direkt in Ihren Entwicklungsprozess zu integrieren.

Bereit, mehr aus Ihrem Design herauszuholen?

Ob Sie Gewicht reduzieren, die Leistung verbessern, ein neues Konzept mit Topologieoptimierung erkunden oder Robustheit gegen Fertigungsstreuung sicherstellen möchten — unsere Optimierungsspezialisten entwickeln den richtigen Ansatz für Ihr Projekt.

Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Erstgespräch. Wir prüfen Ihre Designherausforderung, identifizieren das Optimierungspotenzial und erstellen Ihnen ein klares Projektangebot.

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Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zur simulationsgetriebenen Designoptimierung.

Wir nutzen die vollständige Ansys-Simulationssuite — Ansys Mechanical für Strukturoptimierung, Ansys Fluent und Ansys CFX für strömungsbasierte Optimierung sowie Ansys Aqwa und Autodyn für spezialisierte Anwendungen. Für ermüdungsgetriebene Optimierung koppeln wir diese mit nCode DesignLife. Darüber hinaus setzen wir Matlab und Python umfassend für individuelle Optimierungs-Workflows, DOE-Automatisierung und Antwortflächengenerierung ein. Der eigentliche Mehrwert liegt jedoch in der richtigen Formulierung des Optimierungsproblems — aussagekräftige Ziele, Randbedingungen und Parameter zu wählen — und genau hier zählt Ingenieurerfahrung weit mehr als die Software.

Parametrische Optimierung verbessert ein Design, das bereits eine definierte Form hat, durch Variation spezifischer Parameter — Abmessungen, Wanddicken, Verrundungsradien, Materialauswahl. Sie starten mit einem Konzept und machen es besser. Topologieoptimierung findet die optimale Materialverteilung von Grund auf innerhalb eines gegebenen Designraums. Sie starten mit einem maximalen Hüllraum und lassen den Algorithmus bestimmen, wo Material platziert werden soll. Parametrische Optimierung verfeinert; Topologieoptimierung erfindet.

Das hängt von der Anzahl der Parameter und deren Wechselwirkungen ab. Ein Design-of-Experiments-Ansatz (DOE) wählt eine wissenschaftlich bestimmte Anzahl von Simulationen, die den gesamten Designraum effizient abdeckt — oft Dutzende bis einige hundert Berechnungen, selbst wenn die theoretische Anzahl der Kombinationen enorm ist. Aus diesen Läufen erstellen wir Antwortflächen, die das Verhalten für jede Parameterkombination sofort vorhersagen, ohne zusätzliche Simulationen.

Ja. Multi-Ziel-Optimierung ist üblich — zum Beispiel Gewicht minimieren bei gleichzeitiger Maximierung der Steifigkeit, oder Druckverlust reduzieren bei Beibehaltung der Mischqualität. Wenn Ziele im Konflikt stehen, ist das Ergebnis eine Menge Pareto-optimaler Lösungen, die die bestmöglichen Kompromisse darstellen. Wir präsentieren diese Trade-offs übersichtlich, damit Sie eine fundierte Entscheidung basierend auf Ihren Prioritäten treffen können.

Ein Design, das unter Nominalbedingungen optimal ist, kann versagen, wenn reale Schwankungen ins Spiel kommen: Materialchargen, die sich unterscheiden, Fertigungstoleranzen, die sich aufaddieren, oder Lasten, die von der Spezifikation abweichen. Robustes Design (Six-Sigma) quantifiziert dies, indem die Optimierung über einen Bereich erwarteter Eingangsschwankungen mittels Monte-Carlo-Methoden durchgeführt wird. Das Ergebnis ist ein Design, das in der Praxis zuverlässig funktioniert, nicht nur auf dem Papier. Es identifiziert auch, welche Streuungsquellen am wichtigsten sind, und leitet Entscheidungen, wo Toleranzen verschärft oder gelockert werden sollten.

Topologieoptimierung erzeugt organische, teils komplexe Formen. Diese eignen sich direkt für additive Fertigung (3D-Druck) und Feinguss. Für konventionelle Fertigung (Fräsen, Blechbearbeitung) dient das Rohergebnis als Konzept, das den Ingenieur zu einem vereinfachten, fertigbaren Design führt, das die Leistungsvorteile beibehält. Wir können während der Optimierung Fertigungsrandbedingungen anwenden (z. B. Entformungsrichtung für Guss, Mindestwandstärke), um von Anfang an praxistauglichere Ergebnisse zu erhalten.

Eine Parameterstudie mit wenigen Designvariablen und einer einzelnen Physik kann in ein bis zwei Wochen abgeschlossen werden. Umfangreichere DOE-Studien, Multi-Ziel-Optimierungen oder Topologieoptimierungen mit anschließender Designverfeinerung dauern typischerweise drei bis sechs Wochen. Die Haupttreiber sind die Anzahl der Parameter, die Simulationszeit pro Designpunkt und ob das zugrunde liegende FEA- oder CFD-Modell bereits existiert.