-
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Durchführen einer Crashsimulation. Ferner betrifft die Erfindung ein Verfahren zum Bereitstellen mindestens eines Steuerparameters und/oder mindestens eines Steuersignals für ein Herstellungsverfahren zum Herstellen eines Objekts.
-
Die in der Fahrzeugauslegung für eine Crashsimulation von kompletten Fahrzeugen verwendeten Objektmodelle, die mittels Finite Elementen modelliert werden, sind in der Regel zu grob modelliert, sodass nicht sämtliche relevanten Aussagen für die Auslegung des kompletten Fahrzeugs oder einzelner Komponenten gemacht werden können.
-
Daher wird nach wie vor zum Testen einer Auslegung des kompletten Fahrzeugs auf reale Crashtests zurückgegriffen. Versuchsdaten stehen hierbei jedoch erst sehr spät im Entwicklungsprozess zur Verfügung. Auch der Umfang der Versuchsdaten ist aufgrund der hohen Kosten beschränkt. Insgesamt gehen reale Crashtests einher mit hohen Kosten.
-
Ferner kann das vorgenannte Problem auch durch Erhöhen einer Auflösung bei der Modellierung gelöst werden, um hierdurch die Abbildungsgenauigkeit in der Simulation zu erhöhen. Dies führt jedoch zu einem deutlich gesteigerten Rechenaufwand, was sowohl die Berechnungszeit als auch die Kosten erhöht.
-
Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein verbessertes Verfahren und eine verbesserte Vorrichtung zum Durchführen einer Crashsimulation zu schaffen.
-
Die Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1 und eine Vorrichtung mit den Merkmalen des Patentanspruchs 9 gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen.
-
Insbesondere wird ein Verfahren zum Durchführen einer Crashsimulation zur Verfügung gestellt, wobei Objektmodelldaten eines Objektmodells eines Objekts und Crashparameter empfangen werden, wobei die Crashsimulation mittels einer Finite-Elemente-Methode (FEM) auf Grundlage der empfangenen Objektmodelldaten und der empfangenen Crashparameter durchgeführt wird, wobei mindestens eine Eigenschaft von Finite Elemente (FE)-Knoten mindestens einer Komponente des Objektmodells, die auf einer äußeren Hülle der mindestens einen Komponente angeordnet sind, mittels eines Verfahrens der Künstlichen Intelligenz geschätzt wird.
-
Ferner wird insbesondere eine Vorrichtung zum Durchführen einer Crashsimulation geschaffen, umfassend eine Datenverarbeitungseinrichtung, wobei die Datenverarbeitungseinrichtung dazu eingerichtet ist, Objektmodelldaten eines Objektmodells eines Objekts und Crashparameter zu empfangen und die Crashsimulation mittels einer Finite-Elemente-Methode (FEM) auf Grundlage der empfangenen Objektmodelldaten und der empfangenen Crashparameter durchzuführen, und hierzu mindestens eine Eigenschaft von Finite Elemente (FE)-Knoten zumindest einer Komponente des Objektmodells, die auf einer äußeren Hülle der mindestens einen Komponente angeordnet sind, mittels eines Verfahrens der Künstlichen Intelligenz zu schätzen.
-
Das Verfahren und die Vorrichtung ermöglichen es, einen Rechenaufwand zu verringern und gleichzeitig eine hohe Ergebnisgenauigkeit bei der Crashsimulation zu erzeugen. Dies wird insbesondere erreicht, indem als Teil der Crashsimulation das Verhalten mindestens einer Komponente des Objektmodells eines Objekts mittels eines Verfahrens der Künstlichen Intelligenz geschätzt wird. Hierzu wird mindestens eine Eigenschaft von FE-Knoten, die eine äußere Hülle der mindestens einen Komponente bilden, mittels des Verfahrens der Künstlichen Intelligenz geschätzt. Insbesondere wird ein Verhalten dieser FE-Knoten bei äußeren Einwirkungen auf die mindestens eine Komponente, beispielsweise bei einer äußeren Krafteinwirkung bzw. einer Deformationen etc., mittels des Verfahrens der Künstlichen Intelligenz geschätzt. Da hierbei insbesondere nur FE-Knoten der äußeren Hülle der Komponente simuliert werden müssen, FE-Knoten, die in einer herkömmlichen Simulation einen innenliegenden Bereich der Komponente ausgebildet haben, hingegen nicht, kann ein Rechenaufwand deutlich reduziert werden, ohne dass es zu Einbußen bei der Ergebnisgenauigkeit bei der Crashsimulation kommt. Anders ausgedrückt wird mindestens eine Komponente in einer FEM-Simulation lediglich über ihre äußere Hülle modelliert, wobei mindestens eine Eigenschaft, insbesondere ein Verhalten, der FE-Knoten der äußeren Hülle mittels des Verfahrens der Künstlichen Intelligenz geschätzt wird. Das Verfahren der Künstlichen Intelligenz erhält hierzu als Eingangsdaten von einem FEM-Solver beispielsweise Daten, die eine Auslenkung und/oder Deformation der äußeren Hülle beschreiben, insbesondere von außen auf die äußere Hülle einwirkende Kräfte, welche beispielsweise durch Kontakt mit anderen Komponenten des Objektes nach einer Deformation und/oder durch Kontakt mit bzw. Krafteinwirkung durch objektmodellexterne Objekte (z.B. andere Fahrzeuge, Hindernisse etc.) auftreten. Ausgehend von diesen Eingangsdaten schätzt das Verfahren der Künstlichen Intelligenz mindestens eine Eigenschaft, insbesondere ein Verhalten, der mindestens einen Komponente und gibt diese mindestens eine Eigenschaft, insbesondere das Verhalten, zurück an den FEM-Solver, sodass der FEM-Solver diese in der Simulation berücksichtigen kann. Dies kann im Rahmen der Simulation wiederholt erfolgen, beispielsweise für verschiedene Zeitschritte, sodass eine Crashsimulation zeitaufgelöst bzw. im Zeitverlauf einer simulierten Kollision durchgeführt werden kann.
-
Typische Anwendungsbeispiele für das Verfahren sind eine Crashsimulation eines Fahrzeugs oder Teilen hiervon, z.B. eines mehrteiligen Batteriesystems (z.B. Batteriegehäuse mit mehreren Batteriemodulen), einer Motor-/Getriebeeinheit, eines Airbags, eines Dummies, eines Menschmodells, einer Barriere etc.
-
Als FEM-Solver zur Crashsimulation kann beispielsweise die Software „Virtual Performance Solution (VPS)“ der Firma ESI eingesetzt werden.
-
Das Verfahren der Künstlichen Intelligenz wird insbesondere mittels eines trainierten (tiefen) Neuronalen Netzes realisiert. Prinzipiell können jedoch auch andere geeignete Verfahren der Künstlichen Intelligenz eingesetzt werden, z.B. Verfahren aus der Zeitreihenprädiktion.
-
Objektmodelldaten umfassen insbesondere eine dreidimensionale Beschreibung des Objektes. Die Objektmodelldaten können beispielsweise aus Computer Aided Design (CAD)-Daten abgeleitet oder erstellt worden sein. Insbesondere umfassen die Objektmodelldaten eine Beschreibung des Objektes in Form von „finiten Elementen“, welche insbesondere aus FE-Knoten und Elementkanten gebildet werden bzw. gebildet sind. Ferner umfassen die Objektmodelldaten insbesondere auch Materialparameter der in dem Objekt vorhandenen Materialien.
-
Crashsimulationsparameter umfassen insbesondere Informationen darüber, auf welche Weise ein Crash, das heißt eine Kollision des Objekts mit mindestens einem anderen Objekt, erfolgen soll. Crashsimulationsparameter umfassen insbesondere Geschwindigkeiten bzw. eine Relativgeschwindigkeit des Objektes und des mindestens einen anderen Objekts, sowie eine Kollisionsrichtung etc. Die Crashsimulationsparameter beschreiben insbesondere, was genau auf welche Weise im Rahmen der Crashsimulation simuliert werden soll.
-
Eine äußere Hülle ist insbesondere eine die Komponente umschließende Oberfläche, die aus FE-Knoten gebildet wird. Es kann vorgesehen sein, dass die äußere Hülle mehrere Oberflächen umfasst. Beispielsweise kann vorgesehen sein, dass eine äußere Hülle sowohl eine Außenseite als auch eine Innenseite eines Gehäuses oder eines Kastens, beispielsweise eines Batteriegehäuses, umfasst. Die mindestens eine Eigenschaft, insbesondere ein Verhalten, von FE-Knoten auf sämtlichen Oberflächen des Gehäuses, das heißt sowohl innenliegenden als auch außenliegendes, kann dann mittels des Verfahrens der Künstlichen Intelligenz geschätzt werden. Innerhalb des Gehäuses können dann weitere Komponenten auf die gleiche Weise simuliert werden, beispielsweise Batteriemodule innerhalb des Batteriegehäuses.
-
Das Verfahren kann insbesondere als computerimplementiertes Verfahren ausgeführt werden. Insbesondere kann das Verfahren mittels einer Datenverarbeitungseinrichtung ausgeführt werden. Die Datenverarbeitungseinrichtung umfasst insbesondere mindestens eine Recheneinrichtung und mindestens eine Speichereinrichtung.
-
Es wird insbesondere auch ein Computerprogramm geschaffen, umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Computerprogramms durch einen Computer diesen veranlassen, die Verfahrensschritte des offenbarten Verfahrens gemäß einer beliebigen der beschriebenen Ausführungsformen auszuführen.
-
Darüber hinaus wird insbesondere auch ein Datenträgersignal geschaffen, das das vorgenannte Computerprogramm überträgt.
-
Teile der Vorrichtung, insbesondere die Datenverarbeitungseinrichtung, können einzeln oder zusammengefasst als eine Kombination von Hardware und Software ausgebildet sein, beispielsweise als Programmcode, der auf einem Mikrocontroller oder Mikroprozessor ausgeführt wird.
-
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die mindestens eine Eigenschaft eine nach Auslenkung aus einer Ruhestellung wirkende Rückstellkraft umfasst. Hierdurch kann ein Verhalten bzw. eine Reaktion der FE-Knoten auf der äußeren Hülle nach einer Deformation durch von außen auf die äußere Hülle der Komponente einwirkende Kräfte und Momente geschätzt und bereitgestellt werden.
-
Es können ferner weitere Eigenschaften geschätzt werden, insbesondere Eigenschaften, die der FE-Solver als Rückgabewerte für eine Einbindung der mindestens einen Komponente in die gesamte Crashsimulation benötigt. Diese Eigenschaften umfassen insbesondere kinematische Größen, z.B. Verschiebungen, Geschwindigkeiten und/oder Beschleunigungen.
-
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass das Objektmodell ausgehend von einem Ergebnis der Crashsimulation angepasst wird. Insbesondere können Materialparameter des Objektmodells angepasst werden, um beispielsweise eine Deformation der mindestens einen Komponente zu begünstigen oder zu erschweren. Ferner kann ausgehend von einem Simulationsergebnis auch eine Form von mindestens einer Komponente in dem Objektmodell verändert werden, beispielsweise um eine Größe und/oder eine Ausrichtung einer Angriffsfläche, an der während eines Crashs ein kollidierendes Objekt einen Kontakt ausbildet, zu verkleinern bzw. zu verändern.
-
In einer weiterbildenden Ausführungsform ist vorgesehen, dass ausgehend von dem angepassten Objektmodell mindestens ein Steuerparameter und/oder mindestens ein Steuersignal für ein Herstellungsverfahren des Objekts und/oder der mindestens einen Komponente des Objekts erzeugt und/oder angepasst und ausgegeben wird. Hierdurch kann mittels der Crashsimulation direkt in einen Produktionsprozess eingegriffen werden. Beispielsweise kann der mindestens eine Steuerparameter und/oder das mindestens eine Steuersignal Prozessparameter und/oder Prozessanweisungen bei einer Materialbearbeitung und/oder beim Zusammenbau von einzelnen Komponenten umfassen. Es kann hierbei beispielsweise vorgesehen sein, dass ein Datensatz aus Steuerparametern und/oder Steuersignalen erzeugt und bereitgestellt wird. Dieser Datensatz wird anschließend beispielsweise in einen Speicher einer Steuerung einer Materialbearbeitungsanlage und/oder einer Prozessteuerung einer Fertigungslinie geladen und anschließend von der jeweiligen Steuerung umgesetzt.
-
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die äußere Hülle der mindestens einen Komponente in sich abgeschlossen ist. Dies bedeutet insbesondere, dass jeder FE-Knoten der äußeren Hülle über Elementkanten ausschließlich mit anderen FE-Knoten der äußeren Hülle verbunden ist. Hierdurch kann die mindestens eine Eigenschaft, insbesondere das Verhalten, der äußeren Hülle der Komponente bei äußerer Krafteinwirkung während der Simulation besonders realitätsgetreu geschätzt werden.
-
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass zum Trainieren des Verfahrens der Künstlichen Intelligenz mittels erfasster Messdaten und/oder mittels Crashsimulationen ein Trainingsdatensatz erzeugt wird, wobei hierbei unterschiedliche Crashszenarien und/oder Deformierungen der äußeren Hülle erfasst und/oder simuliert werden, und wobei eine jeweilige Ausprägung der mindestens einen Eigenschaft aus den jeweils erfassten Messdaten und/oder aus jeweiligen Simulationsergebnissen extrahiert wird und im Trainingsdatensatz als Grundwahrheit verwendet wird. Insbesondere kann vorgesehen sein, dass eine hochaufgelöste FEM-Crashsimulation für die mindestens eine Komponente durchgeführt wird. Aus dem Simulationsergebnis kann dann die mindestens eine Eigenschaft, insbesondere das Verhalten, der FE-Knoten der äußeren Hülle der mindestens einen Komponente extrahiert werden. Zusammen mit den auf die äußere Hülle bzw. einen jeweils betrachteten FE-Knoten einwirkenden Kräfte bzw. eine Verschiebung/Deformation desselben dient die mindestens eine extrahierte Eigenschaft bzw. das Verhalten (z.B. die resultierende Rückstellkraft) dann als Trainingsdatum im Trainingsdatensatz, wobei die einwirkenden Kräfte bzw. die Verschiebung/Deformation als Eingangsdaten und die mindestens eine Eigenschaft bzw. das Verhalten (z.B. die resultierende Rückstellkraft) für dieses Trainingsdatum als Grundwahrheit verwendet werden.
-
Es kann vorgesehen sein, dass das Verfahren vor dem Trainieren das Erfassen von Messdaten umfasst. Hierdurch kann die mindestens eine Eigenschaft, insbesondere ein Verhalten, der FE-Knoten der mindestens einen Komponente experimentell bestimmt und bereitgestellt werden. Insbesondere kann hierbei vorgesehen sein, Komponenten jeweils einzeln zu deformieren bzw. äußere Kräfte auf die Komponente wirken zu lassen, um die mindestens eine Eigenschaft der FE-Knoten, beispielsweise eine Rückstellkraft und/oder eine Verschiebung, experimentell zu bestimmen und für das Trainieren des Verfahrens der Künstlichen Intelligenz nutzbar zu machen.
-
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass die mindestens eine Eigenschaft der FE-Knoten zumindest teilweise für einzelne FE-Knoten und/oder Gruppen von FE-Knoten getrennt voneinander mittels Verfahren der Künstlichen Intelligenz geschätzt werden. Hierdurch lassen sich berücksichtigte Materialmodelle und Eigenschaften einzelner FE-Knoten oder Gruppen von FE-Knoten einfacher einstellen, insbesondere anpassen und austauschen. Insbesondere sind die einzelnen FE-Knoten, deren Eigenschaften, insbesondere deren Verhalten, jeweils einzeln oder gruppenweise mittels Verfahren der Künstlichen Intelligenz geschätzt werden, miteinander über das Objektmodell gekoppelt.
-
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass zusätzlich mindestens eine Eigenschaft eines innenliegenden Bereichs der mindestens einen Komponente zumindest teilweise mittels eines Verfahren der Künstlichen Intelligenz geschätzt wird. Hierdurch kann die mindestens eine Eigenschaft, insbesondere das Verhalten, eines innerhalb der äußeren Hülle liegenden Bereichs besser abgebildet und geschätzt werden.
-
Es kann auch vorgesehen sein, dass eine Komponente in kleinere Teilkomponenten unterteilt wird, wobei mindestens einen Eigenschaft von FE-Knoten auf einer äußeren Hülle jeder der Teilkomponenten mittels eines Verfahrens der Künstlichen Intelligenz geschätzt wird. Hierdurch lässt sich ein Grad einer Unterteilung beliebig anpassen, um beispielsweise ein Simulationsergebnis weiter zu verbessern, ohne hierbei auf eine Vielzahl von (inneren) FE-Knoten zurückgreifen zu müssen.
-
In einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass das Objektmodell zumindest ein Fahrzeug oder einen Teil eines Fahrzeugs beschreibt. Insbesondere können sämtliche Komponenten eines Fahrzeugs auf diese Weise simuliert werden.
-
Weitere Merkmale zur Ausgestaltung der Vorrichtung ergeben sich aus der Beschreibung von Ausgestaltungen des Verfahrens. Die Vorteile der Vorrichtung sind hierbei jeweils die gleichen wie bei den Ausgestaltungen des Verfahrens.
-
Ferner wird insbesondere auch ein Verfahren zum Bereitstellen mindestens eines Steuerparameters und/oder mindestens eines Steuersignals für ein Herstellungsverfahren zum Herstellen eines Objekts und/oder der mindestens einer Komponente des Objektes zur Verfügung gestellt, wobei eine Crashsimulation für das Objekt mittels eines Verfahrens gemäß einer der beschriebenen Ausführungsform durchgeführt wird, wobei der mindestens eine Steuerparameter und/oder das mindestens eine Steuersignal für das Herstellungsverfahren ausgehend von einem Ergebnis der Crashsimulation erzeugt und/oder angepasst und ausgegeben wird. Das Verfahren wird beispielsweise durch eine Vorrichtung mittels einer hierfür eingerichteten Datenverarbeitungseinrichtung ausgeführt.
-
Nachfolgend wird die Erfindung anhand bevorzugter Ausführungsbeispiele unter Bezugnahme auf die Figuren näher erläutert. Hierbei zeigen:
- 1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform der Vorrichtung zum Durchführen einer Crashsimulation;
- 2a, 2b schematische Darstellungen zur Verdeutlichung einer FEM-Simulation aus dem Stand der Technik;
- 3a, 3b schematische Darstellungen zur Verdeutlichung des Verfahrens zum Durchführen einer Crashsimulation.
-
In 1 ist eine schematische Darstellung einer Ausführungsform der Vorrichtung 1 zum Durchführen einer Crashsimulation gezeigt. Die Vorrichtung 1 umfasst eine Datenverarbeitungseinrichtung 2. Die Datenverarbeitungseinrichtung 2 umfasst eine Recheneinrichtung 3 und eine Speichereinrichtung 4. Die Recheneinrichtung 3 kann auf in der Speichereinrichtung 4 hinterlegte Daten zugreifen und Rechenoperationen auf den hinterlegten Daten ausführen. Die Datenverarbeitungseinrichtung 2 ist beispielsweise als eine Kombination von Hardware und Software ausgebildet, beispielsweise als Programmcode, der auf einem Mikroprozessor ausgeführt wird. Die Datenverarbeitungseinrichtung 2 führt insbesondere die in dieser Offenbarung beschriebenen Verfahren aus.
-
Die Datenverarbeitungseinrichtung 2 empfängt Objektmodelldaten 11 eines Objektmodells 10 eines Objekts und Crashparameter 12. Das Objektmodell 10 bildet als Objekt beispielsweise ein Fahrzeug 50 ab, für das ein Crashtest mit einem Hindernis simuliert werden soll.
-
Die Datenverarbeitungseinrichtung 2 führt eine Crashsimulation mittels einer Finite-Elemente-Methode (FEM) auf Grundlage der empfangenen Objektmodelldaten 10 und der empfangenen Crashparameter 11 durch und führt hierzu einen FEM-Solver aus. Die Crashparameter 11 können beispielsweise Objektdaten von anderen Objekten (z.B. Hindernissen oder anderen Fahrzeugen) umfassen. Zum Simulieren werden die anderen Objekte mit einer vorgegebenen Masse, Bewegungsrichtung und Geschwindigkeit auf das Objekt, für das eine Crashsimulation durchgeführt werden soll, bewegt und mit diesem zur Kollision gebracht (vgl. die 2a und 2b). Ein Verhalten der Objekte wird dann realitätsgetreu mit Hilfe der FE-Methode und hiermit verknüpften physikalischen (Material-)Modellen simuliert.
-
Die Datenverarbeitungseinrichtung 2 schätzt hierbei mindestens eine Eigenschaft von FE-Knoten mindestens einer Komponente des Objektmodells, die auf einer äußeren Hülle der mindestens einen Komponente angeordnet sind, mittels eines Verfahrens der Künstlichen Intelligenz. Insbesondere ist hierbei vorgesehen, dass die mindestens eine Eigenschaft mittels eines trainierten (tiefen) Neuronalen Netzes 5 geschätzt wird. Dem trainierten tiefen Neuronalen Netz 5 werden hierzu beispielsweise eine Verschiebung bzw. eine von außen durch Kontakt mit anderen Komponenten oder Objekten auf die FE-Knoten der äußeren Hülle jeweils wirkende Intrusion als Eingangsdaten zugeführt. Das trainierte Neuronale Netz 5 inferiert dann als Ausgangsdaten beispielsweise jeweils eine Rückstellkraft oder Reaktionskraft der einzelnen FE-Knoten. Diese geschätzten Rückstell- oder Reaktionskräfte werden wieder an den FEM-Solver übergeben und in das restliche (FE-)Objektmodell integriert, sodass der FEM-Solver beispielsweise den nächsten Rechenschritt ausführen kann.
-
Es kann vorgesehen sein, dass das Objektmodell ausgehend von einem Ergebnis der Crashsimulation angepasst wird. Insbesondere kann hierbei vorgesehen sein, dass ausgehend von dem angepassten Objektmodell mindestens ein Steuerparameter 20 und/oder mindestens ein Steuersignal 21 für ein Herstellungsverfahren des Objektes und/oder der mindestens einen Komponente erzeugt und/oder angepasst und ausgegeben wird. Der mindestens eine Steuerparameter 20 und/oder das mindestens eine Steuersignal 21 werden beispielsweise einer Prozessteuerung 30 einer Fertigungslinie zugeführt. Beispielsweise kann hierzu vorgesehen sein, dass der mindestens eine Steuerparameter 20 und/oder das mindestens eine Steuersignal 21 in einen Speicher der Prozesssteuerung 30 hineingeladen wird und anschließend von der Prozesssteuerung 30 umgesetzt wird.
-
Daher wird auch ein Verfahren zum Bereitstellen mindestens eines Steuerparameters 20 und/oder mindestens eines Steuersignals 21 für ein Herstellungsverfahren zum Herstellen des Objekts und/oder der mindestens einen Komponente, beispielsweise des Fahrzeugs 50, bereitgestellt.
-
Zum Trainieren des Verfahrens der Künstlichen Intelligenz, insbesondere zum Trainieren des (tiefen) Neuronalen Netzes 5 (1), wird insbesondere mittels erfasster Messdaten 40 und/oder mittels Crashsimulationen 41 ein Trainingsdatensatz 6 erzeugt. Die Messdaten 40 werden mittels hierfür geeigneter Sensoren (nicht gezeigt) und Verfahren erfasst. Hierbei werden unterschiedliche Crashszenarien und/oder Deformierungen der äußeren Hülle erfasst und/oder simuliert, wobei eine jeweilige Ausprägung der mindestens einen Eigenschaft aus den jeweils erfassten Messdaten 40 und/oder aus jeweiligen Simulationsergebnissen extrahiert wird und im Trainingsdatensatz 6 als Grundwahrheit verwendet wird. Bei den zum Zusammenstellen des Trainingsdatensatzes 6 verwendeten Crashsimulationen wird die mindestens eine Komponente vollständig mittels FE-Knoten abgebildet, das heißt insbesondere wird auch ein innenliegender Bereich der mindestens einen Komponente vollständig mittels FE-Knoten simuliert. Da beim Zusammenstellen des Trainingsdatensatzes 6 ein Rechenaufwand keine Beschränkung darstellt, wird eine ausreichend hohe Auflösung der FE-Knoten zum Abbilden der mindestens einen Komponente gewählt. Diese Crashsimulationen werden beispielsweise ebenfalls von der Datenverarbeitungseinrichtung 2 durchgeführt. Diese stellt auch den Trainingsdatensatz 6 zusammen und trainiert auch das Verfahren der Künstlichen Intelligenz, insbesondere das (tiefe) Neuronale Netz.
-
Die 2a und 2b zeigen jeweils schematische Darstellungen zur Verdeutlichung einer FEM-Simulation aus dem Stand der Technik. Hierbei ist eine Kollision einer Komponente 15 des Objektmodells mit einer anderen Komponente 25 in zwei Zeitschritten gezeigt. Hierbei wird die Komponente 25 mit einer vorgegebenen Geschwindigkeit und einer vorgegebenen Richtung auf die Komponente 15 zubewegt. Kommen die beiden Komponenten 15, 25 in Kontakt, so verformt sich in diesem Beispiel primär die Komponente 15.
-
Die Komponenten 15, 25 werden beide mittels gekoppelter FE-Knoten 16, 26 modelliert (der Übersichtlichkeit halber ist beispielhaft jeweils nur ein Knoten 16, 26 mit einem Bezugszeichen gekennzeichnet). Hierbei werden sowohl äußere als auch innere FE-Knoten 16, 26 verwendet.
-
Die 3a und 3b zeigen jeweils schematische Darstellungen zur Verdeutlichung des Verfahrens zum Durchführen einer Crashsimulation. Grundsätzlich ist die Vorgehensweise die gleiche wie diese in den 2a und 2b verdeutlicht wurde. Jedoch werden bei der Komponente 15 nur die FE-Knoten 16 einer äußeren Hülle 17 berücksichtigt. In einem von der äußeren Hülle 17 umschlossenen Bereich sind hingegen keine FE-Knoten 16 vorgesehen.
-
Mindestens eine Eigenschaft, beispielsweise eine Rückstellkraft nach einer Verschiebung bzw. Auslenkung oder äußeren Krafteinwirkung, der FE-Knoten 16 auf der äußeren Hülle 17 wird mittels eines Verfahrens der Künstlichen Intelligenz, insbesondere mittels eines trainierten (tiefen) Neuronalen Netzes, geschätzt. Da hierbei nur die FE-Knoten 16 auf der äußeren Hülle 17 betrachtet werden, ist ein Rechenaufwand trotz gleichbleibender (oder sogar erhöhter) Auflösung bzw. gleichem (oder sogar verringerten) Abstand der FE-Knoten 16 auf der äußeren Hülle 17 verringert.
-
Dieses Vorgehen kann für mehrere oder sogar alle Komponenten 15 des Objekts, insbesondere alle Komponenten 15 eines Fahrzeugs, gewählt werden. Die mindestens eine Eigenschaft, insbesondere das Verhalten, der FE-Knoten der äußeren Hüllen der Komponenten 15 werden dann jeweils mittels eines Verfahrens der Künstlichen Intelligenz, insbesondere mittels jeweils eines trainierten Neuronalen Netzes, geschätzt.
-
Es kann vorgesehen sein, dass die äußere Hülle 17 der mindestens einen Komponente 15 in sich abgeschlossen ist.
-
Es kann vorgesehen sein, dass die mindestens eine Eigenschaft der FE-Knoten 16 zumindest teilweise für einzelne FE-Knoten 16 und/oder Gruppen von FE-Knoten 16 getrennt voneinander mittels Verfahren der Künstlichen Intelligenz, insbesondere mittels getrennt voneinander bereitgestellter trainierter (tiefer) Neuronaler Netze, geschätzt werden.
-
Es kann vorgesehen sein, dass zusätzlich mindestens eine Eigenschaft eines innenliegenden Bereichs 18 der mindestens einen Komponente 15 zumindest teilweise mittels eines Verfahren der Künstlichen Intelligenz, insbesondere mittels eines (tiefen) Neuronalen Netzes, geschätzt wird. Dies kann das gleiche Verfahren sein, das auch die mindestens eine Eigenschaft, insbesondere das Verhalten, der FE-Knoten 16 der äußeren Hülle 17 schätzt. Es können jedoch auch getrennte Verfahren verwendet werden, deren Ausgangsergebnisse im FEM-Solver gekoppelt werden.
-
Der Vorteil der Verfahren und der Vorrichtung ist, dass trotz einer hohen Auflösung beim Simulieren der mindestens einen Komponente 15 Rechenleistung eingespart werden kann, da für einen innenliegenden Bereich 18 der mindestens einen Komponente 15 keine (oder weniger) FE-Knoten simuliert werden müssen. Hierdurch kann ein Entwicklungsprozess, insbesondere ein Entwicklungsprozess für Fahrzeuge, beschleunigt werden. Ferner erlauben die Verfahren und die Vorrichtung aufgrund der Beschleunigung des Simulationsprozesses einen flexibleren Entwicklungsprozess. Ein Aufwand für kostenintensive reale Crashtests kann daher reduziert werden.
-
Bezugszeichenliste
-
- 1
- Vorrichtung
- 2
- Datenverarbeitungseinrichtung
- 3
- Recheneinrichtung
- 4
- Speichereinrichtung
- 5
- Neuronales Netz
- 6
- Trainingsdatensatz
- 10
- Objektmodell
- 11
- Objektmodelldaten
- 12
- Crashparameter
- 15
- Komponente
- 16
- FE-Knoten
- 17
- äußere Hülle
- 18
- innenliegender Bereich
- 20
- Steuerparameter
- 21
- Steuersignal
- 25
- Komponente
- 26
- FE-Knoten
- 30
- Prozesssteuerung
- 40
- Messdaten
- 41
- Crashsimulation
- 50
- Fahrzeug
