Anzeige
Anzeige
Anzeige
Beitrag drucken

Digital Mock-up

Kollisionen im Systemverbund berechnen

Qualitätssicherung ist in jeder Stufe von Produktentwicklungen unerlässlich. Dabei sind Kollisionsprüfungen von 3D-Modellen im Digital-Mock-up-Prozess eine wichtige Methode. Der deutsch-französische Softwarehersteller Core Technologie stellt mit seinem DMU-Manager nun ein neue Anwendung vor, bei dem durch verteilte Berechnung in der firmeninternen Cloud und Voxel-Technologie zur optimierten Nachbarschaftssuche die Berechnungszeit deutlich minimiert werden soll.

Bild: Coretechnologie

Im Design-Prüfungsprozess gewinnen Bauraum-Analysen auf Basis von 3D-Modellen zunehmend an Bedeutung, um Unstimmigkeiten nicht erst kurz vor Produktionsbeginn zu identifizieren. Um zuverlässige Aussagen zu erhalten, wird bereits in der Konstruktionsphase, zum Beispiel vor einer Crash-Berechnung, durch eine Kollisionsprüfung sicher gestellt, dass das Ausgangsmodell realistisch ist und relevante Bauteile nicht durchdringen. Da diese Untersuchungen eines komplexen Produktes oft auf Basis sehr großer Datenmengen durchgeführt werden müssen, verspricht die verteilte Berechnung in der Systemcloud des Unternehmens deutliche Vorteile in Sachen Performance.

Zu diesem Zweck hat Core Technologie die Anwendung ‚3D Analyzer‘ entwickelt, die neben klassischen Viewer-Funktionen umfangreiche Analysefunktionen bereit hält. Im Enterprise Datamanager integriert, ermöglicht das Tool Analysen wie Kollisionsprüfung und Geometrievergleich im Batchmodus auch für extrem große Baugruppen innerhalb kurzer Zeit. Mit der verteilten Multiprozessor- beziehungsweise Batchberechnung lassen sich auch jene große Datenmengen auf Geometrieveränderungen und unerwünschte Kollisionen hin untersuchen, wie sie im Bereich Aerospace, Automobilbau oder Schienenfahrzeugbau oft anzutreffen sind.

Skaliert mit den Prozessoren

Bei der Revisionskontrolle werden Durchdringungen innerhalb einer Baugruppe und zwischen Unterbaugruppen ermittelt. Durch Filterfunktionen können Anwender innerhalb von Sekunden auf alle Informationen zurückgreifen. Die in den Ergebnislisten bildlich dargestellten Kollisionspartner werden zur Visualisierung per Drag and Drop in Viewer der Anwendung geladen, wobei die transparent dargestellten Modelle und Kollisionskurven mit Hilfe von Bauteilschnitten und Messfunktionen bewertet werden. Dabei skaliert die Berechnungszeit durch die Multiprozessor-Nutzung mit der Anzahl der eingesetzten Prozessoren.

Bauteile in Voxel-Darstellung

Eine weitere Besonderheit der Lösung ist die implementierte Nachbarschaftssuche der potenziellen Kollisionspartner. Hierbei werden im ersten Schritt alle Bauteile in Voxel umgewandelt. So wird der betrachtete Kollisionsraum präziser dargestellt als durch die Bounding Box der Körper. Die optimale Konturannäherung beschleunigt den gesamten Vorgang durch eine minimierte Anzahl potenzieller Kollisionen deutlich. Die exakte Berechnung der Kollisionen und der Durchdringungskurven findet dann auf den B-REP-Modellen statt. Die Software ist mit gängigen Product Lifecycle Management-Umgebungen kompatibel, wobei die Berechnung auf nativen Assemby-Formaten wie CAT Products und JT, Step oder PLMXML stattfinden kann. Als Company License werden die Lizenzen der Anwendung über einen zentralen Lizenzserver innerhalb des Netzwerks ‚gefloatet‘. Ein weltweites Lizenzmodell wird ebenfalls angeboten. Bei der Entwicklung des Werkzeugs hat der Softwarehersteller besonderen Fokus auf die Usability der Analyse-Funktionen gerichtet. Die Nutzung und die Interpretation der Ergebnisse sollen jedem Anwender ohne aufwendige Schulungen möglich sein.


Das könnte Sie auch interessieren:

Siemens stellt das Vorstandsteam des Unternehmens zum Oktober neu auf. U.a. verabschiedet sich Digital Industries-CEO Klaus Helmrich in den Ruhestand.‣ weiterlesen

In der aktuellen Wirtschaftskrise rücken die industriellen Lieferketten in den Fokus. Dabei arbeiten die Unternehmen seit Jahren daran, mit Soft- und Hardware Transparenz und Effizienz in der Supply Chain herzustellen. Maximilian Brandl erläutert als neuer CEO des SCM-Spezialisten Salt Solutions, was das SAP Hana-Portfolio dabei leisten kann.‣ weiterlesen

Die durch Handelsstreitigkeiten und politische Verwerfungen geschwächte Weltkonjunktur wurde durch die Covid-19-Pandemie zusätzlich getroffen. Das zeigt sich auch am deutlichen Orderminus im Maschinen- und Anlagenbau.‣ weiterlesen

Die Ansätze für industrielle Instandhaltung sind mal mehr und mal weniger geeignet. Das Ziel dabei: Instandhaltungs- und Produktionspläne möglichst in Einklang zu bringen. Da kommt Adaptive Maintenance Scheduling ins Spiel.‣ weiterlesen

Aimtec hat die neue Produktgeneration Sappy4x4 auf den Markt gebracht hat. Sie ist auf SAP S/4Hana vorbereitet, soll aber weiterhin an die Anforderungen spezifischer Prozesse in Automobil- (SappyCar) oder Fertigungsunternehmen (SappyManufacturing) anpassbar bleiben.‣ weiterlesen

ERP-Projekte müssen keine Ewigkeit dauern. In nur sechs Wochen implementierte Sven Mahn IT ein Dynamics 365 von Microsoft als Minimum Viable Product bei der jungen Sanivac GmbH. Das ging nur, weil die Teams beider Firmen eng und mit agiler Methodik kooperierten.‣ weiterlesen

Mit Alexander Kläger hat SAP Deutschland seit dem 1. August einen neuen Geschäftsführer. Der 49-Jährige ist seit 2012 für den Software-Konzern tätig.‣ weiterlesen

Der Werkzeughersteller Perschmann hat die Lösung Smartblick zur Erfassung von Maschinen-Leistungsdaten auf den Markt gebracht.‣ weiterlesen

In der Associazione Liutaria Italiana haben sich Geigenbauer, Wissenschaftler und Musiker zusammengeschlossen, um historische Instrumente zu erhalten und um moderne Nachfolger zu entwickeln. Mit Siemens-Software untersuchen die Experten die Klangqualität antiker Streichinstrumente und geben Herstellern Tipps zur Verbesserung ihrer Produktion.‣ weiterlesen

Zum 30. Juni nächsten Jahres wird Finanzvorstand Harald Fuchs das Softwareunternehmen PSI verlassen.‣ weiterlesen

Der Technologieanbieter Abbyy hat kürzlich NeoML vorgestellt, eine Open-Source-Bibliothek für die Erstellung, das Trainieren und die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.‣ weiterlesen

Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige