Digitaler Zwilling

Andreas Mühlbauer,

Simulation optimiert die Entwicklung

Da die Geräte von Kärcher aufgrund verschiedener Komponenten und vielfältiger Funktionen komplex sind, benötigen die Ingenieure eine Lösung, die ihnen dabei hilft, das gesamte Produkt schon bei der Ideenfindung und in der frühen Entwicklungsphase ganzheitlich zu simulieren. Mit den Lösungen von Ansys gelang es, die Geräte weiter zu verbessern.

Durch die Simulation des elektrochemisch-thermischen Flusses verschiedener Batteriezellen unter realen Einsatzbedingungen konnte Kärcher die Anzahl der Zellen im Batteriepack um 20 Prozent reduzieren. © Kärcher

Vom kreativen Denkprozess bis zur Produktrealisierung entstehen meist zahlreiche gute Ideen. Doch viele Möglichkeiten, die zu Beginn vielversprechend erscheinen, schaffen es nicht auf den Markt. Der Einsatz von Simulation, sowohl in der Ideen- als auch in der Iterationsphase des Produktdesigns und der -entwicklung, sorgt dafür, dass der Weg zum nächsten Designschritt weniger Zeit, Mühe und Kos-ten erfordert. Ganzheitlich eingesetzte Simulation ermöglicht es, innovative, ausgereifte Produkte effizient zu entwickeln.

So auch bei Kärcher, dem Hersteller von Hochdruckreinigern und anderen Reinigungsgeräten. Zu den wichtigen Produkten des Unternehmens zählen der erste moderne Hochdruckreiniger, der erste Fenstersauger und der erste vollautonome Saugroboter. Simulation unterstützt das Unternehmen bei der Produktrealisierung, dem Prozess, der sicherstellt, dass ein Produkt die Leistungs- und Qualitätsziele erfüllt. Ganz gleich, ob es sich um die Entwicklung eines neuen Produkts oder die Verbesserung eines bestehenden Geräts handelt, Simulation ermöglicht es den Produktteams, auf Kurs zu bleiben, während sie in der frühen Entwicklungsphase bessere und tragfähigere Ideen generieren, auswählen, implementieren und validieren.

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Die Möglichkeit, Konzepte virtuell zu vergleichen und Konflikte zu erkennen, ist ein wesentlicher Bestandteil dieses Prozesses. Dazu gehört auch zu verstehen, wie sich Änderungen an einer Komponente nicht nur auf andere Komponenten, sondern auf das System auswirken. Dies ist jedoch mit herkömmlicher Finite-Elemente-Analyse- (FEA-) oder Computational-Fluid-Dynamics-(CFD-)Software allein oft nicht ohne erheblichen Rechenaufwand und Kosten möglich. Um diese Hürde zu überwinden, nutzten die Ingenieure von Kärcher Ansys Twin Builder als Basis für einen digitalen Engineering-Workflow, der schnelle und genaue Konzeptvergleiche bei der Optimierung eines neuen Geräts und zweier bestehender Produkte ermöglichte: einem Staubsauger und einem akkubetriebenen Bodenreiniger.

Twin Builder ist eine Plattform für digitale Zwillinge, die die Leistungsfähigkeit eines Multidomain-Systemmodellierers mit umfangreichen anwendungsspezifischen 0D-Bibliotheken, 3D-Physik-Solvern und Funktionen für Modelle reduzierter Ordnung (ROM) kombiniert. Ansys Twin Builder erweitert die Möglichkeiten des digitalen Engineerings, indem die Lösung die Simulation vollständiger Geräte ermöglicht. Durch die Kombination der Modelica-Funktionen (Modelica ist eine Modellierungssprache) in Twin Builder mit Ansys Fluent gewann das Kärcher-Konstruk-tionsteam eine bisher unerreichte ganzheitliche Sicht auf ein Produkt, reduzierte die Berechnungszeit von Tagen auf Minuten und vermied teures physikalisches Prototyping.

Einblick in Minuten

Oberflächlich betrachtet erscheinen elektrische Reinigungsgeräte vielleicht einfach und die Aufgaben, die sie erledigen, banal – einen schmutzigen Boden wischen oder verschüttete Cornflakes aufsaugen –, aber in der Realität handelt es sich um sehr anspruchsvolle Produkte. Allein die Flüssigkeitspumpen bestehen aus mehreren Teilen, darunter eine Kurbelwelle, Einlass- und Auslassventile, Stößel, Regler und Sicherheitsvorrichtungen. Werden weitere Komponenten hinzugezogen – Luftpumpen, elektronische Anschlüsse und Steuerungen, Wärmetauscher, mechanische Teile und oft auch Akkus –, wird deutlich, wie komplex der Design-prozess sein kann und wie die richtigen Entscheidungen in der Anfangsphase zu besseren Ergebnissen und größerer Kundenzufriedenheit führen können.

Auch die Optimierung der Leistung bestehender Geräte ist ein umfangreicher Prozess, insbesondere, wenn neue Technologien zur Verfügung stehen und sich die Vorlieben der Verbraucher ändern. Ingenieure müssen wissen, wie bestehende Produkte genau funktionieren. Sie müssen die Wechselwirkung zwischen den Teilen verstehen und wissen, wie die Veränderung einer Komponente die Anpassung anderer Komponenten bedingen kann. Ohne diese Informationen kann es passieren, dass sie eine neue Version eines Produkts auf den Markt bringen, nur um festzustellen, dass sich nichts verbessert hat.

Bevor Kärcher Twin Builder einsetzte, simulierten die Ingenieure jede Komponente einzeln mit klassischer FEA- oder CFD-Software. Das half ihnen zwar zu verstehen, wie sich ein Teil unter verschiedenen Bedingungen verhält, gab aber keinen Einblick in das gesamte System. Die Modellierung des vollständigen Geräts mit individueller Software war zwar möglich, aber zeitaufwendig. Die Berechnungen konnten bis zu drei Tage dauern, was zu unerwünschten Verzögerungen führte. Wird dieser Schritt jedoch übersprungen und nicht das gesamte Gerät simuliert, riskieren die Ingenieure, ein Produkt fast zur Marktreife zu bringen, ehe potenzielle Probleme aufgedeckt werden.

Die Kombination der multidisziplinären Funktionen von Twin Builder mit Fluent lieferte die von Kärcher benötigten Proof-of-Concept-Kontrollen. Bei der Optimierung des Staubsaugers ließ sich die Berechnungszeit durch den Einsatz von Twin Builder von Tagen auf Minuten reduzieren. Die Ergebnisgenauigkeit lag zwischen 5 und 6 Prozent über der von FEA oder CFD allein.

Kleineres Akkupack reduziert Gewicht

Eine Priorität der Produktoptimierung bei Kärcher war die Entwicklung eines neuen Akkupacks für einen etablierten Bodenreiniger. Um dem Wunsch nach leichteren und flexibleren Produkten gerecht zu werden, wollten die Ingenieure das 70-Zellen-Akkupack verkleinern. Sie suchten dafür nach einem neuen Typ von Batteriezellen, der genauso viel Energie wie das bestehende Pack erzeugen würde, aber mit weniger Zellen.

Um Genauigkeit und Geschwindigkeit zu gewährleisten, modellierten die Ingenieure das Akkupack in Twin Builder und das gesamte Reinigungsgerät in Fluent. Die Kopplung beider ermöglichte es den Ingenieuren, wichtige Eigenschaften des Akkupacks aus Twin Builder zu extrahieren und die Berechnungseffizienz zu erhöhen. Tatsächlich dauerte die Simulation des Akkupacks in Twin Builder weniger als zwei Minuten, und die Simulation des gesamten Reinigungsgeräts war in vier Stunden abgeschlossen.

Die Beherrschung der Wärmeentwicklung ist immer ein Problem bei der Entwicklung von Akkus. Hitze belastet die Batterien, führt zu längeren Ladezeiten und erhöht das Ausfallrisiko, was insbesondere bei Verbraucherprodukten, von denen Kunden eine lange Batterielebensdauer erwarten, nicht akzeptabel ist.

Durch die Simulation des elektrochemisch-thermischen Flusses verschiedener Batteriezellen unter realen Einsatzbedingungen identifizierte Kärcher einen Zelltyp und ein Batteriegehäusedesign, mit dem sich die Anzahl der Zellen im Akkupack um 20 Prozent reduzieren ließ. Dies führte zu einer geringeren Wärmeentwicklung und zu einer leichteren und kompakteren Bauweise sowie geringeren Materialanforderungen und Kosten.

Abschließend simulierte Kärcher das gesamte Batteriepaket mit Twin Builder und Modelica, was die komponentenorientierte Modellierung komplexer Systeme ermöglicht. Zusätzlich simulierten die Ingenieure mit Fluent die Luftströmung im Inneren des Reinigungsgeräts. Die wechselseitige Kopplung dieser Simulationen gab den Ingenieuren die zusätzliche Flexibilität, die sie benötigten, um Faktoren wie unterschiedliche Batteriezellen oder Gehäusematerialien des Batteriepacks unter realen Einbaubedingungen zu berücksichtigen. Aufgrund des Rechenaufwands, der mit solch detaillierten Systemsimulationen verbunden ist, wäre das mit CFD-Software allein nicht möglich gewesen. Mit Twin Builder hat Kärcher Simulationen auf Systemebene in bisher nicht möglichem Umfang durchgeführt.

Sameer Kher, Senior Director of Systems and Digital Twins bei Ansys

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