Siemens hat die Software „Simcenter Testlab” weiterentwickelt. Dazu wurden integrierte Test-Workflows, Automatisierung und verbessertes Datenmanagement kombiniert, um den Weg vom Testaufbau bis zu technischen Erkenntnissen zu beschleunigen. Die Verbesserungen umfassen Strukturdynamik, NVH-Vorhersagen für Systeme, KI-gestützte Datenaufbereitung und die Vorbereitung von Stoß- und Schwingungstests. Diese Funktionen ermöglichen es Unternehmen, kontextbezogene Daten bereits in einer frühen Entwicklungsphase zu erfassen. Dadurch werden schnellere Entwicklungszyklen und fundiertere Entscheidungen unterstützt.
Zu den Verbesserungen gehören:
Schnellere technische Erkenntnisse:
Die neuesten Updates vollenden den Übergang zu Workflows der nächsten Generation in der Simcenter Testlab Neo-Software. Testingenieure können integrierte, durchgängige Workflows für die Strukturdynamik mit geringerem manuellem Aufwand ausführen. Laut Hersteller können somit auch Nicht-Experten Tests konsistent einrichten und durchführen. Diese Updates sorgen für Effizienzsteigerungen von bis zu 35 Prozent im gesamten Prozess der Strukturdynamik. Darüber hinaus integrieren neue NVH-Vorhersage-Workflows die Komponentencharakterisierung in das virtuelle Prototyping, wodurch sich die Leistungsbewertung um bis zu 60 Prozent beschleunigt – noch bevor physische Prototypen gebaut werden.
Erstellung KI-fähiger Daten:
Für eine zuverlässige KI sind strukturierte, rückverfolgbare und kontextbezogene Daten unerlässlich. Die neuesten Updates integrieren die Erfassung, Analyse und Verwaltung von Daten in einer einzigen Umgebung. Verbesserte Annotation und Automatisierung helfen Teams, KI-fähige Datensätze zu erstellen, die sich leicht wiederverwenden lassen. Zudem ergänzt Simcenter Testlab physikalische Testdaten nun durch virtuelle Daten, um robuste KI-Modelle zu trainieren.
Frühzeitige Risikominimierung bei kritischen Tests:
Neue Funktionen für virtuelle Shaker-Tests ermöglichen es Teams aus der Luft- und Raumfahrt sowie der Verteidigungsindustrie, sich mithilfe von Simulationen auf Qualifizierungs- und Dauerhaltbarkeitstests vorzubereiten. Durch die Ableitung von Modellen des gesamten Testaufbaus können Ingenieure Szenarien bewerten, bevor sie teure physikalische Hardware mit voller Testintensität belasten. Dadurch werden Unsicherheiten und Risiken reduziert.
Automatisiertes NVH-Engineering:
Eine neue Lösung zur automatisierten Extraktion von Komponentenmodellen reduziert den manuellen Aufwand bei der Erstellung wiederverwendbarer Modelle für die NVH-Analyse auf Systemebene. Diese ISO-konformen Arbeitsabläufe helfen Teams, die Charakterisierung von Komponenten projektübergreifend zu skalieren. Dadurch ist eine frühzeitigere Entscheidungsfindung auf der Grundlage testbasierter Eingaben möglich. (jr)
