MpCCI - selbstlernende und robuste Kopplungsverfahren

Anwendungshintergrund

Die Modellierung von Fertigungsverfahren ist ein aktuelles Forschungsthema im Bereich gekoppelter Simulationen. Beispiele hierfür sind:

  1. Optimierung des Kühlmitteleinsatzes in spanenden Prozessen: In einem gemeinsamen Projekt mit den Fraunhofer Instituten IWU und ITWM werden die Simulationswerkzeug MeshFree und MSC.Marc) zur Untersuchung des Einflusses eines Kühlmittelstrahls auf einen einzelnen Span im laufenden Fräsprozess eingesetzt.
  2. Virtuelle Falltests: In den Projekten CEC FORTISSIMO und ITEA VMAP werden gefüllte Container (z.B. Chemiefässer) virtuellen Falltests unterzogen. Eingesetzt wird hier die Code-Kombination Abaqus und OpenFOAM.
  3. Füge- und Klebemodellierung in der Automobilindustrie: In einem von einer deutschen Automobilfirma finanzierten Auftragsprojekt wird ein FSI-Modell für das Kleben von Karosseriebauteilen erstellt (Abaqus mit OpenFOAM kombiniert).
  4. Abkühlprozesse im Strangguss: In einem Projekt mit RIST (Research Institute of Industrial Science and Technology, Korea) wurde der Abkühlvorgang in einem neuartigen Stranggussprozess modelliert.

Die aktuelle MpCCI-Version erlaubt grundsätzlich die Umsetzung dieser Anwendungen. In diesem Projekt sollen die erforderlichen Rechenzeiten aber weiter reduziert werden.

Methodische Problemstellung

Die Stabilisierung und Beschleunigung der Konvergenz der oben geschilderten Anwendungsfälle ist ein aktuelles Forschungsthema. Aktuelle Lösungen basieren auf unterschiedlichen Varianten der Quasi-Newton-Methode [1]. Die Lösung des gekoppelten Systems wird dabei als Fixpunkt betrachtet; zur Bestimmung des Fixpunkts wird ein Quasi-Newton-Verfahren angewendet. Da die kommerziellen Struktur- und Fluid-Löser nur als „Blackbox Solver“ zur Verfügung stehen, kann die Jacobi-Matrix mit Hilfe mehrerer Iterationen aber nur approximiert und nicht exakt berechnet werden.

Zur Approximation der Jacobi-Matrix wird ein Minimierungsproblem gelöst. Wie in [7] und [8] beschrieben, gibt es mehrere Strategien, um dieses Minimierungsproblem anzugehen. Die Bestimmung der Parameteroptionen (Wiederverwendung von Informationen, Matrix-Konditionierung, Wahl des Relaxationsfaktors, Wahl der Zeitschrittweite, usw.) ist abhängig von bestimmten Einstellgrößen des jeweiligen Kopplungsansatzes oder der einzelnen Modelle.

Damit ein derartiger Lösungsansatz effizient wird, muss er soweit wie möglich automatisiert werden. Aktuelle Methoden des maschinellen Lernens werden daraufhin untersucht und implementiert – immer mit dem Ziel, den Nutzeraufwand bezüglich Modellanpassung möglichst klein zu halten.

Angestrebte Projektergebnisse

Ziel dieses Projektes ist die Realisierung von anwendungsspezifischen MpCCI-Erweiterungen für die Modellierung von Fertigungsprozessen. Diese Lösungen werden als separate Zusatzmodule realisiert und interessierten Kunden zur Verfügung gestellt.

Literatur

  1. Quasi-Newton Methods for Unstable Partitioned Fluid-Structure Interactions - Marcel Koch, Masterarbeit an der Universität Bonn November 2016 (Betreuer Jochen Garcke, Daniel Peterseim)
  2. Analysis and optimization of flow around flexible wings and blades using the standard co-simulation interface MpCCI – Nadja Wirth, et.al. in Recent Progress in Flow Control for Practical Flows : Results of the STADYWICO and IMESCON Projects, Springer International Publishing, 2017
  3. Numerische und experimentelle Untersuchungen zur Vorhersage der integrierten Wärmebehandlung mittels Spraykühlung – Dissertation Zhuo Yu an der Leibnitz Universität Hannover 2014
  4. Full Coupled Numerical Simulations of the Continuous Casting Process with Electromagnetic Braking for Slabs and Thin Slabs – Martin Barna in Proceedings of Conference: 4th International Conference on Modelling and Simulation of Metallurgical Processes in Steelmaking, 2011 Düsseldorf
  5. Development and validation of a CAE chain for unidirectional fibre reinforced composite components - Kärger, Oeckerath, et.al. in Composites Structures S.350-358, 2015
  6. A new Approach for a Thermo-Mechanical Coupled Simulation of the hot Stamping Process – Koutaiba Kassem et.al. in Proceedings of MpCCI User Forum 2009
  7. Robust Quasi-Newton Methods for Partitioned Fluid-Structure Simulations – Klaudius Scheufele, Master’s Thesis, Uni Stuttgart, 2014
  8. Effiziente Algorithmen zur partitionierten Lösung starkgekoppelter Probleme der Fluid-Struktur-Wechselwirkung – Thomas Georg Gallinger, Dissertation, TU München, 2010

Laufzeit

Dezember 2018 bis November 2021