Auf der Grundlage einer neuen Software, die einen Digitalen Zwilling von Werkstoffen erstellt, kann Materialversagen jetzt offenbar in bisher unerreichter Geschwindigkeit und Genauigkeit virtuell vorhergesagt werden.
Modellierung von Versagens- und Schadensmechanismen an Gitterstrukturen
Siemens
Was sind Digitale Zwillinge? "Ein Digitaler Zwilling ist ein virtuelles dynamisches Modell, das alles enthält, was über ein Objekt bekannt ist. Mit anderen Worten, Digitale Zwillinge sind exakte Nachbildungen ihrer physischen Gegenstücke, die sich in Echtzeit mit der aktuellen Umgebung ändern, um Unternehmen (und anderen Personen) zu helfen, eine beliebige Anzahl von Systemen zu überwachen, zu testen, zu behandeln und zu warten. Sie werden durch die Integration von Echtzeitortsdaten, Temperaturdaten, Energieverbrauch und anderen relevanten Daten ständig mit Daten bereichert", definiert Springer-Autor Julius Golovatchev in "Realisierung Utility 4.0 Band 2", (Seite 597).
Wie sich der Digitale Zwilling allerdings in die bisherigen Geschäftsmodelle von Unternehmen integrieren lässt, ist noch wenig untersucht. Die Springer-Autoren Robin Klostermeier, Steffi Haag und Alexander Benlian legen mit "Geschäftsmodelle digitaler Zwillinge" nun eine Studie vor, die ökonomische Aspekte des Digitalen Zwillings in den Mittelpunkt rückt und Digitale Zwillinge hinsichtlich möglicher Geschäftsmodelle untersucht.
Ein aktuelles Beispiel dafür, wie sich das große technologische Potenzial des Digitalen Zwillings wirtschaftlich nutzen und einbinden lässt, ist die Übernahme des in Nebraska ansässigen Unternehmens MultiMechanics durch Siemens Ende letzten Jahres. Siemens verfolgt damit das Ziel, gezielt das eigene Angebot im Bereich der Materialmodellierung zu erweitern. Bei MultiMechanics habe man eine Finite-Elemente-Software entwickelt, mit der die Vorhersage von Fehlern in Werkstoffen mit einer noch nie dagewesenen Geschwindigkeit und Genauigkeit vorhergesagt werden könne, heißt es in einer Mitteilung des Unternehmens. Siemens will MultiMechanics nun in den Bereich Siemens Digital Industries Software integrieren, um seinen Kunden einen Digitalen Zwilling von Werkstoffen anbieten zu können.
Materialentwicklung im digitalen Workflow
Das Know-how des amerikanischen Technologieanbieters macht es nun möglich, die Materialtechnik eng mit dem Design von Teilen, der Leistungsentwicklung und der Fertigung für eine breite Palette von materialgesteuerten Anwendungen zu verbinden. Durch die Implementierung der Materialentwicklung in den digitalen Workflow und die Produktion und die daraus resultierende übergreifende Zusammenarbeit von Materialentwicklern, Fertigungsprozessentwicklern und Teiledesignern könnten Anwender Innovationszyklen beschleunigen sowie Kosten und Entwicklungszeiten deutlich reduzieren, beschreibt Siemens den Nutzen für seine Kunden. Mit der neuen Technologie werde strukturelles, computergestütztes Engineering für eine breite Palette an Materialien, einschließlich Polymeren, Metallen, Verbundwerkstoffen und Keramiken möglich. In der Folge würden Materialfehler virtuell vorhersehbar, was insbesondere den Einsatz von Spritzguss und additiven Fertigungsverfahren beflügeln könne. Der Digitale Zwilling des Werkstoffs berücksichtige Fehlertoleranzen und Abweichungen in der Fertigung und könne Ursachen von Materialversagen auf Mikrostrukturebene identifizieren.
Testbasierte Bauteilüberwachung
"Unsere Kunden können so das Potenzial moderner Materialien voll ausschöpfen, um Gewicht und Leistung effizient und auf eine Art und Weise zu optimieren, die mit klassischen, testbasierten Ansätzen nicht möglich ist", sagt Jan Leuridan, Senior Vice President für Simulation & Test Solutions bei Siemens Digital Industries Software. Bislang schließen globale Methoden der Bauteilüberwachung etwa aus Veränderungen der Eigenschwingungskenngrößen auf Strukturschäden. Jedoch auch dafür werde ein Modell des ungeschädigten Zustands, also ein Digitaler Zwilling, benötigt, heben die Springer-Autoren Johannes Michael Sinapius und Florian Raddatz in "Adaptronik" hervor (Seite 454). Über strukturintegrierte Aktoren und Sensoren lasse sich dann überprüfen, ob die modalen Kenngrößen des digitalen Abbilds sich durch Schädigung ändern.
