SIMULIA isight Prozessautomatisierung und Parameter Optimierung

Ähnliche Dokumente
SIMULIA Übersicht Realistische Simulation

SIMULIA Übersicht Realistische Simulation

Kosten- und Zeitersparnis durch konstruktionsbegleitende Simulation mit CATIA V5 Die numerische Simulation ist mittlerweile ein fester und nicht mehr

Mehrzieloptimierung von PMSM für Hybrid- und Elektrofahrzeuge Florian Bittner, FEMAG Anwendertreffen 2013

CONSULTING und SOFTWARE für ZUVERLÄSSIGKEIT

Leichtbau mit Bionik - sachs engineering GmbH

Seminarplan für die Durchführung MBE_24 des Master of Business Engineering mit Blockvorlesungen für technische Grundlagen

Methoden zur Visualisierung von Ergebnissen aus Optimierungs- und DOE-Studien

Industrie

on Software Development Design

A Big Data Change Detection System. Carsten Lanquillon und Sigurd Schacht

Lebensdauertests. Voraussetzung und verwandte Themen. Einführung. Ziel und Nutzen. Grundlagen

Parameterabhängigkeiten bei Topologieoptimierungsalgorithmen und die Auswirkung auf den Konstruktionsprozess

Effiziente Methoden zur parametrischen Gestaltoptimierung von Strömungskanälen. Mohammad Rustaee ISKO engineers

Industrie 4.0 Predictive Maintenance. Kay Jeschke SAP Deutschland AG & Co. KG., Februar, 2014

Versuchspläne CCD, CCF, CCC

Anwendung von FEMAG-Script: Mehrkriterielle Optimierung - Algorithmus, Umsetzung und Beispiele

Ihr kompetenter Partner für PLM-Lösungen

Anwendung stochastischer und geometrischer Analysen zur systematischen Robustheitsuntersuchung im Strukturcrash

Digitale Transformation

Schnupperkurs. Steigerung gder Effizienz bei der Anwendungserstellung mit Hilfe von. Dipl. Ing.(FH) Rüdiger Ellmauer. Applications Engineer

Finite Element Analyse (FEA) (Solver & Post-Processing)

Test offener, dynamischer Systeme

Stephan Back/Hermann Weigel DESIGN FOR SIX SIGMA. Kompaktes Wissen Konkrete Umsetzung Praktische Arbeitshilfen HANSER

Topologieoptimierung im Creo-Umfeld mit ProTOpCI

Large Scale Data Management

Geometrische Optimierung von dentalen Restaurationen unter Berücksichtigung der Nachgiebigkeit des Zahnhalteapparates

Agile HW-Entwicklung und virtuelle Inbetriebnahme im Maschinenbau

Matlab. Alexandra Mehlhase & Felix Böckelmann. 26. Juni Analysetechniken in der Softwaretechnik Technische Universität Berlin SS 2008

Ein Betriebspunkt kommt selten allein. effiziente Kennfeldanalyse mit optislang am Beispiel eines Turboverdichters

Evolutionäre Algorithmen Software

User-Centered Visual Analytics

Funktionale Sicherheit und Simulation

Bionik Wirtschaftszentrum. Bionische Optimierung bei der Konstruktion technischer Bauteile in der Automobilindustrie

Von Requirements zutests. gç~åüáãkpåüìäò]èì~äáíóé~êâkçé

Was ist Analyse? Hannover, CeBIT 2014 Patrick Keller

SAE schaarschmidt application engineering GmbH - Geschäftsprozess und Softwareengineering. seit 1998

Auslegung und Dimensionierung eines Rotorkopf- Sterns in Composite-Solidbauweise

Modulliste. für den Masterstudiengang. Wirtschaftsinformatik. an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Fakultät für Informatik

ITIL Prozese in APEX am Beispiel des Vodafone FCH

Integration von EMC Documentum mit SharePoint Karsten Eberding Alliance Manager EMC

Prüfungsplan Master of Science in Wirtschaftsinformatik

Optimierung und Robustheitsbewertung mit OptiSLang bei der Robert Bosch GmbH

Bionischer Leichtbau realisiert mit Applikationen an gängige FEM- Programme nach dem Vorbild der Natur

Entwicklung von Medizinischen Algorithmen für die Kardiologie mit Hilfe Simulink und Modellbasiertes Design

SIMATIC PCS 7 V8.2 Management Console Funktionen und News

Einstieg in die FEM Präsenzseminar und e-learning Kurs

Modellbasierte Wärmegangkompensation einer Fahrständerfräsmaschine. Luca Roncarati , ACUM Winterthur

Model-based Design für medizintechnische Anwendungen

AnyWeb AG

CREO Simulate 3.0 Update

BTO. Business Technology Optimization

1 Grundlagen des Portfolio Managements Mathematische Grundlagen im Portfolio Management Grundlagen der modernen Portfoliotheorie 203

Webinar CATMEE und CATMSE

Make It Easy Ein Tool zur automatisierten Auswertung und Analyse für einen automatisierten Simulationsprozess

Optimierung mit ANSA, LS-Opt & Meta:

Programmieren mit Statistischer Software - Simulationen -

CANape Option Bypassing

Digitalisierung in der Agrartechnik. Dr. Thomas Engel, Manager Technology Innovation Strategy

Neue Strategien und Innovationen im Umfeld von Kundenprozessen

Zuverlässigkeitsanalyse und zuverlässigkeitsbasierte Optimierung mit probabilistischen Methoden am Beispiel. eines Magnetantriebes

Seminar Business Intelligence Teil II. Data Mining & Knowledge Discovery

Modulliste. für den Bachelorstudiengang. Wirtschaftsinformatik. an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Fakultät für Informatik

Simulation of Longitudinal Beam Dynamics

Vernetzte Industrie Vernetzte Systeme: Position, Strategie und Lösungen PLM Future 2016 Kaiserslautern Matthias Schmich Siemens Industry Software

Neue Wege zum Digitalen Zwilling durch mechatronisches Anlagen- Engineering

Mechatronische Bauteilsuche für die Elektrokonstruktion

Institut für Künstliche Intelligenz

Fakultät Maschinenwesen, Institut für Fertigungstechnik, Professur Formgebende Fertigungsverfahren

PROMIDIS Fallstudien Produktivitätsmessung / Datenanalysen Softwaretechnische Umsetzung

Kapitel 4: Merkmalszusammenhänge

Inhaltsverzeichnis. 4 Lagrange-Funktion und Dualität Lagrange-FunktionmitGleichheitsrestriktionen... 63

Probabilistisches Simulationstool - ProSi

Empirische Strategien

Test-Strategien CANopen

PM - BLDC Innenläufermotor PM - BLDC Außenläufermotor PM - BLDC Linear Motor PM - DC Bürstenmotor

Robust Design als Design for Six Sigma Baustein bei der Robert Bosch GmbH

Inhalt. Vorwort. Teil 1: Die DoE-Methode 1. 1 Der Mythos Taguchi und Shainin 1

Leibniz-Rechenzentrum

Virtuelle Inbetriebnahme von Maschinen und Fabriken

Graphen- und Heuristik-basierte Topologieoptimierung

SIMATIC PCS 7 V8.1. Innovation Tour 2015 SIMIT Simulation Framework & Virtual Controler

Model-based Development of Hybrid-specific ECU Software for a Hybrid Vehicle with Compressed- Natural-Gas Engine

Plant Data Services Frei verwendbar Siemens AG 2016 siemens.de/plant-data-services

CAIRO if knowledge matters

Nachhaltiger Erfolg durch Zuverlässigkeit und Effizienz

Value your IT to get IT Value for your Business! Referenten: Harald J. Loydl, Consultant Lionel Pilorget, Basler Kantonalbank

IBS QMS:forum FMEA FMEA Fehlermöglichkeits- und Einfluss-Analyse

Transkript:

SIMULIA isight Prozessautomatisierung und Parameter Optimierung

Übersicht SIMULIA 2

Die Entwicklung der SIMULIA Simulation (1978) FE-DESIGN (2013) Engineous (2008) ABAQUS, Inc. (2005) Isight Tosca Safe- Technology (2013) fe-safe SIMPACK (2014) SIMPACK 3

Simulation & Optimierung FEA Multiphysik Simulation Prozess Integration & Design Optimierung Freie Optimierung Karosserie Konzept Entwicklung Lebensdauer Kunststoff Formfüll- Simulation Mehrkörper Simulation CATIA Systems integrierte Simulation Simulation Simulation Lifecycle 4

SIMULIA traditionelle Produkte Portfolio Pack / Analysis Pack Abaqus/CAE Abaqus Standard/Explicit/CFD Multiphysik Organisieren und Steuern Prozessautomatisierung Parameteroptimierung - Six Sigma, DOE Technologieführerschaft und Innovation Finite Element Analyse Prozessautomatisierung & Parameteroptimierung Tosca Structure Topology, Sizing, Shape, Bead Tosca Fluid Freie Strukturoptimierung FEM Lebensdauerbetrachtung Bauteil Ermüdungsanalyse Lebensdaueranalyse Extended Token 5

Isight Prozessautomatisierung und Parameter Optimierung DRAFT

Prozessautomatisierung & Designoptimierung Integration und Ausführung von Applikationen Automatisierung von Simulationsprozessen (Simflows) Zielfindung durch Einsatz von Optimierungsmethoden Design of Experiments Optimization Design for Six Sigma Reliability and Robustness Approximation models Nested exploration / MDO Entscheidungsunterstützung mit interaktiver Darstellung, um mehrere Alternativen zu analysieren 7

Isight Software Robot Automatisierte Prozesse Anwender definiert Simulationsprozess und Design-Ziele Automatisierte Input Generierung laufen, Start und Output Erzeugung Systematische Suche nach freien Recourcen Erzeugt mehr und bessere Varianten Nutzbar für: Regelmäßig genutzte Anwendungen Design mit vielen Einschränkungen und Freiheitsgraden Mehrstufige & abhängige SIM-Flows Software Robot Design Concept Build Computer Model Choose Strategy Adjust Input File(s) Run Model Review Output File(s) Meets Requirements? Y Final Design N 8

Optimierung & Design Untersuchung Aufgaben, Wiederholungen DOE Optimization Prozess Komponente Monte-Carlo Six Sigma Dynamic Taguchi SDI 9

Optimierung & Design Untersuchung Entwickeln in Richtung einer Soll-Leistung Möglichkeiten Formulieren Sie Variablen, Einschränkungen und mehrere Ziele parallele Ausführung Multi-objective Pareto fronts Typen Steigung: NLPQL, LSGRG2 Gradient: NLPQL,LSGRG2 Multi-Objective: NSGAII, NCGA, AMGA, particle swarm Pattern: Hooke-Jeeves und Downhill Simplex Exploratory: Multi-Island Genetic Algorithm (MIGA), Adaptive Simulated Annealing (ASA) Automatische Optimierung: Pointer II Automatische Konfiguration NLPQL, particle swarm, Downhill Simplex, und ein linearer Solver Sim approximation surrogate 10

Post-Processing & Visualisierung Förderung von Innovation und Zusammenarbeit mit Kunden, indem Ingenieuren ermöglicht wird Alternativen zu entdecken und Designkompromisse machen Korrelationmaps zeigen die Auswirkungen von Modellparametern auf das Ziel Interaktives Engineering Data Mining Darstellung des Bauraums für die real-time attribute Kompromisse Statistische Nachbearbeitung Robustheit / Zuverlässigkeit Auswertung Real-time history plots Click! Design Parameter Correlation Statistical Processing Data Mining Interactive Real-time Plots 11

Zusammenfassung

Isight Mehrwert Entwicklungszeit reduzieren Eine Vorlage für häufig verwendete Design-Prozesse Automatisierte parallele Durchführung von Optimierungen, Monte Carlo und DOE Jobs auf Multiprozessor-Maschinen oder in Verbindung mit LSF Qualität steigern Design-to-Target für die Simulations Attribute Darstellung von Variationen in Materialien, Lasten, Toleranzen und Betriebsbedingungen Design verstehen Welcher Modellparameter beeinflusst die Design Ziele Austausch von Designalternativen mit Kollegen in Echtzeit 13

Zusammenfassung High Quality Support Deutschsprachige Hotline SIMULIA Resource Center Aufgezeichnete Web Seminare Anwender Community SWYM Erfahrungsaustausch Tipps & News Q&A SIMULIA Youtube Anwendervideos Anleitungen Tipps Beispiele 14

# /? /! Ich stehe Ihnen gerne für Fragen zur Verfügung! Peter Straetemans Senior Consultant Business Development SIMULIA +49 721 97043 66 peter.straetemans@techniatranscat.com