Evaluation und Aufbereitung von Produktsimulationen mittels abweichungsbehafteter Geometriemodelle
| dc.contributor.author | Katona, Sebastian Josef | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-20T09:32:24Z | |
| dc.date.available | 2025-11-20T09:32:24Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.identifier | ONIX_20251120T102856_9783961473373_5 | |
| dc.identifier.uri | https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/108217 | |
| dc.language | German | |
| dc.relation.ispartofseries | FAU Studien aus dem Maschinenbau | |
| dc.subject.classification | thema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TG Mechanical engineering and materials::TGB Mechanical engineering | |
| dc.subject.classification | thema EDItEUR::T Technology, Engineering, Agriculture, Industrial processes::TG Mechanical engineering and materials::TGP Production and industrial engineering | |
| dc.subject.other | Simulation | |
| dc.subject.other | Engineering | |
| dc.subject.other | CAD | |
| dc.subject.other | Produktentwicklung | |
| dc.subject.other | Reverse | |
| dc.subject.other | FEM | |
| dc.title | Evaluation und Aufbereitung von Produktsimulationen mittels abweichungsbehafteter Geometriemodelle | |
| dc.type | book | |
| oapen.abstract.otherlanguage | Simulationen sind ein wichtiger Bestandteil der modernen Produktentwicklung. Diese führen zu kürzeren und effizienteren Entwicklungszyklen und können hohe Kosten für aufwändige Tests reduzieren. Eine der großen Herausforderungen für gute Ergebnisse bei Simulationsanwendungen ist die Modellbildung. Für geometrische Analysen wird dabei stets auf das ideale CAD-Modell zurückgegriffen. Dieses ist aber aufgrund unvermeidlicher Ungenauigkeiten im Fertigungsprozess mit Abweichungen behaftet, wodurch die Aussagen der Simulationen verfälscht werden. Diese Arbeit befasst sich mit der Thematik, wie geometrische Fertigungsabweichungen in den Simulationsprozess integriert werden können, um möglichst genaue, simulationsfähige Modell zu erhalten und somit die Ergebnisqualität zu verbessern. Als methodischer Unterbau wird hierzu ein Ebenen-Modell vorgestellt, welches den Produktentwickler dabei anleitet, einen Vergleich von Soll- und Ist-Geometrie auf dessen Aussagekraft zu einer Simulation bewerten zu können. Der Ist-Stand wird hierfür mit hochauflösenden Digitalisierungstechniken erzeugt. Aufgrund dieses Vergleichs wird eine Entscheidung mit dem Anwender forciert, ob eine durchgeführte Simulation mit idealem CAD-Modell ausreichend ist. Durch die in jeder Ebene situativ bereitgestellten Wissenselemente können gezielt Fragestellungen beantwortet werden, um die Signifikanz der auftretenden Abweichungen einschätzen und in Hinblick auf die Relevanz auf Simulationsergebnisse bewerten zu können. Wird auf Basis dieses Prozesses eine Simulation mit realen Geometrieelementen empfohlen, sind für diesen Zweck vier Methoden zur Erzeugung simulationsfähiger Modelle entwickelt worden und dargestellt: Parametrische Korrektur des CAD-Modells bei einfachen Abweichungen; der vollständige aber aufwändige Prozess des Reverse Engineering (RE); Generierung von Hybridmodellen, bestehend aus CAD-Geometrie und Scan-Einsatzteilen aus RE; Adaption von FE-Netzen an die gescannten Datensätze (Punktwolken und Polygonnetze). Alle aufgezeigten Vorgehensmodelle sind zur Verifikation jeweils mit Anwendungsbeispielen aus Industrie und Praxis durchgeführt. Dabei konnten die Simulationsergebnisse verfeinert und näher an die realen Verhältnisse gebracht werden. Das vorgestellte Modell bietet einen Einstieg in die Verbesserung der Simulationsmodelle durch Integration von Fertigungsabweichungen. Eine noch frühzeitigere Verwendung im Entwicklungszyklus ist zur Kostenreduktion anzustreben und kann durch die Verwendung von Prozesssimulationen erfolgen, wenn diese verlässliche Ergebnisse liefert. Da die Datenstrukturen der Scans und Prozesssimulationen ähnlich sind, können die vorgestellten Methoden hier in gleicher Weise eingesetzt werden. Ebenso kann die hier vorgestellte Erzeugungsmethodik für korrigierte, realitätsnahe Geometrien auch außerhalb der Simulationsanwendung einen wichtigen Beitrag leisten, beispielsweise im Rahmen des Digitalen Zwillings. | |
| oapen.identifier.doi | 10.25593/978-3-96147-337-3 | |
| oapen.relation.isPublishedBy | 54ed6011-10c9-4a00-b733-ea92cea25e2d | |
| oapen.relation.isbn | 9783961473373 | |
| oapen.relation.isbn | 9783961473366 | |
| oapen.series.number | 351 | |
| oapen.pages | 147 | |
| oapen.place.publication | Erlangen |
