M.OPT design – Produktentwicklung auf KI-Basis

Gewichtsreduzierung Elektromotor mit M.OPT design (ENGINEERING BY M.TEC)

Gewichtsoptimierung eines Elektromotors mittels M.OPT design als Multi-Physik-Anwendung: Gleichzeitige Optimierung von 40 voneinander unabhängigen Designparametern – Einzuhaltende Restriktionen: Antriebsmomente, Temperaturen, Lebensdauer, mechanische Lastfälle (Übertragung der Momente, Bordsteinfahrt, Bremsen etc.)
 
Gesamtergebnis bei Einhaltung aller Vorgaben: Reduzierung des Gesamtgewichts um 17%
 
Im Bild oben: Faserlagenoptimierung am Rotor

Gefördert durch das BmBF

M.OPT design ist eine KI-basierte Entwicklungsmethode für komplexe Produkte, die die Optimierung auf mehrere, gewichtete Entwicklungsziele gleichzeitig hin durchführt. Mit dieser innovativen Multi-Physik-Optimierung können deutlich höhere Produktqualitäten erreicht werden als mit bisherigen Entwicklungsmethoden.

Multi-Physik-Optimierung für gegenläufige Entwicklungsziele

Die Optimierung auf mehrere Anforderungen gleichzeitig hin ist besonders anspruchsvoll und komplex, gerade wenn die Entwicklungsziele widersprüchlich sind. Das ist in diesen typischen Konstellationen beispielsweise  der Fall:

  • Hohe Steifigkeit & geringes Gewicht
  • Kurze Zykluszeit & höchste Prozessstabilität
  • Hohe Ausfallsicherheit & geringer Materialeinsatz
  • Geringe Herstellungskosten & lange Lebensdauer

M.OPT design: KI-basiertes Engineering-Tool

Für derartige Szenarien haben die Ingenieure von M.TEC das simulationsbasierte Engineering-Tool M.OPT design entwickelt. Es beruht auf künstlicher Intelligenz. Diese KI ist in der Lage, Wechselwirkungen zwischen einzelnen physikalischen Disziplinen, sprich, Bauteileigenschaften zu erfassen und je nach definierter Wichtigkeit bei der Auslegung zu berücksichtigen.

Im Ergebnis sind die Produkt- oder Bauteileigenschaften entsprechend der Entwicklungsziele optimal abgewogen.

Der Mehrwert von M.OPT design

  • Liefert den bestmöglichen Datensatz zu den definierten Projektanforderungen
  • Findet die optimale Ausgewogenheit bei widersprüchlichen Zielen
  • Bewältigt hohe Komplexitäten bei parallelen Entwicklungsvorgaben in kürzester Zeit
  • Ermittelt die sensitiven Parameter, also Parameter mit großem Einfluss

 

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Stefan Vogler
Stefan Vogler
Teamleiter Simulation & Berechnung
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