| Veröffentlicht am: | 07.10.2019 |
| Veröffentlicht von: | Dipl.-Journalist (TU Dortmund) Michael Krapp Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI |
| Kategorie: | Forschungsprojekte Forschungs- / Wissenstransfer |
Fraunhofer SCAI entwickelt im BMBF-Projekt ViPriA Verfahren, mit denen sich numerische Simulationsdaten im Automobilbau automatisiert analysieren lassen.
SANKT AUGUSTIN. Im Automobilbau ersetzen numerische Simulationen im Rechner seit vielen Jahren aufwändige und teure reale Versuche. Ein Beispiel sind Crashtests. Dabei fallen enorme Mengen an Simulationsdaten an, deren Auswertung eine Herausforderung darstellt. Im Projekt ViPriA – Virtuelle Produktentwicklung mittels intelligenter Assistenzsysteme – geht es daher darum, die komplexe Datenanalyse zu vereinfachen. Ingenieurinnen und Ingenieure sollen im Konstruktionsprozess auf intelligente Assistenzsysteme zurückgreifen können, die sie beispielsweise auf Ungereimtheiten in den Simulationsdaten hinweisen. Dies würde eine große Arbeitserleichterung bedeuten und den gesamten Entwicklungsprozess beschleunigen.
»In der virtuellen Produktentwicklung kommt es häufig zu Veränderungen im Design«, sagt Prof. Dr. Jochen Garcke, Abteilungsleiter »Numerische datenbasierte Vorhersage« am Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI. »Wir entwickeln Verfahren des Maschinellen Lernens (ML), die Anomalien in den Simulationsergebnissen automatisch erkennen können.« Garcke und sein Team möchten die Simulationsdaten so aufbereiten, dass gängige ML-Methoden zur Auswertung eingesetzt werden können. Neben existierenden Open-Source-Paketen verwendet Fraunhofer SCAI hierbei eigens entwickelte Analysealgorithmen, die speziell für die Anwendungsdomäne angepasst sind.
Das Forschungsprojekt ViPriA wird von der SCALE GmbH in Ingolstadt koordiniert. Weitere Projektpartner sind die SIDACT GmbH in Sankt Augustin, ein Spin-off-Unternehmen von Fraunhofer SCAI, und Fraunhofer SCAI. Assoziierte Industriepartner sind die Automobilfirmen AUDI, Porsche und Volkswagen.
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert das Vorhaben für drei Jahre, vom 1. Oktober 2019 bis zum 30. September 2022.
wissenschaftliche Ansprechpartner:
Prof. Dr. Jochen Garcke
Abteilungsleiter »Numerische datenbasierte Vorhersage«
Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI
Schloss Birlinghoven
53754 Sankt Augustin
Telefon +49 2241 14-2286
E-Mail: jochen.garcke@scai.fraunhofer.de