Computer-Aided Engineering (CAE) Mit Bilderkennungs-KI schneller zum digitalen Zwilling

Das Anwenden von Machine-Learning-Prozessen auf Engineering-Probleme erfordert in der Regel spezielle Kenntnisse sowie große Mengen an Trainingsdaten. Die Plattform Odyssee A-Eye von Hexagon soll jetzt digitale Zwillinge ohne komplexe CAE-Vorbereitung und Expertenwissen im Bereich Simulation ermöglichen.

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Nach Angaben von Hexagon entfallen mit der Odyssee-A-Eye-Plattform komplexe Datenmodelle. Das Tool analysiert mithilfe einer Mustererkennungs-KI Bilder, Fotos, Videos und einfache Datensätze für das Maschinelle Lernen (ML) im Rahmen von Engineering-Simulationen. Aufgrund seiner Fähigkeit, bestehenden CAD-Simulationsdaten (Trainingsdaten) Abbildungen zuordnen und Like-for-Like-Prognosen zu einem bestimmten Problem liefern zu können, ist es für viele technische Problemstellung nützlich. Designoptimierung, Kostenermittlung oder die erforderliche Fertigungsdauer eines neuen Produkts sollen sich ohne arbeitsaufwändige Modellvorbereitung sowie ohne Definition von Randbedingungen für die Simulation prognostizieren lassen. So bekommen Konstrukteure, Produktionsingenieure, Maschinenführer und andere Nicht-Simulationsexperten leistungsfähige Funktionen für digitale Zwillinge an die Hand, heißt es.

Ingenieure ohne Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen können Odyssee-A-Eye für die Entwicklung eigener KI-Anwendungen für jede beliebige Problemstellung nutzen - von der Optimierung eines Reifenprofildesigns bis hin zur Fehleranalyse von Computer-Chips. Diese kann anschließend anderen zur Verfügung gestellt werden, die dieses Wissen benötigen. Die neue Plattform integriert alle CAE-Lösungen von Hexagon und fügt sich nahtlos in bestehende Kundenprozesse ein.

Anwendungsbeispiel Fahrzeugraddesign

Die Untersuchung des Verhaltens verschiedener Fahrzeugraddesigns bei Hindernissen wie Bordsteinkanten oder Fremdkörpern könnte eine Anwendung von Odyssee-A-Eye sein. Mit nichtlinearen Finite-Elemente-Simulationen erstellen Ingenieure eine Datenbank mit unterschiedlichen Konfigurationen, wie Design oder Anzahl der Speichen, und berücksichtigen so die Auswirkungen unterschiedlicher Bauformen. Fahrzeugkonstruktionsteams können diese Informationen nun nutzen, um rasch das Verhalten eines Rades zu verstehen – ohne Ingenieur- oder CAE-Kenntnisse rein auf Basis eines 2D-Bildes.

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