Die Absicherung von Produkteigenschaften mit Prototypenhardware ist zeitaufwendig und kostenintensiv. Durch den Einsatz von CAE-Methoden lassen sich in der virtuellen Welt sehr früh Schwächen im Produktdesign erkennen und beheben. Die Validierung erfolgt dann erst in späteren Projektphasen in der Hardwareerprobung.
IDIADA bietet eine breite Palette von Simulationsaktivitäten an, angefangen beim Modellaufbau über die Simulation und das Post-Processing bis hin zur finalen Integration. Unsere lokalen CAE-Teams sind dabei eng mit anderen Geschäftsbereichen in Europa und weltweit verbunden, um die Anforderungen unserer Kunden zu erfüllen.
Unser multidisziplinäres CAE-Team verwendet verschiedene Solver wie LS-DYNA, Pamcrash, Abaqus oder Nastran, um verschiedene Lastfälle in den unterschiedlichen Bereichen der passiven Sicherheit zu simulieren.
Kernbereiche sind die Entwicklung in den Bereichen Strukturcrash, Fußgängerschutz, Low Speed Crash und Insassenschutz.
Modell-Aufbau
Mit Preprocessor-Werkzeugen wie ANSA werden die Modelle vernetzt und die Verbindungstechniken modelliert. IDIADA unterstützt seine Kunden bei der Verbesserung ihrer Modellierungstechniken und ist in der Lage, Modelle von einzelnen Komponenten bis hin zu kompletten Fahrzeugen entsprechend den Anforderungen des Kunden zu erstellen.
Strukturauslegung für Crash
Durch unsere enge Vernetzung mit den Gesetzes- und Verbraucherschutzgremien ist unser Team immer auf dem neuesten Stand der Front-, Seiten- und Heckaufprall-Lastfälle und verfügt über ein tiefes Verständnis der kinematischen Mechanismen des Fahrzeugs. Im Bereich Crashsicherheit analysieren und verbessern unsere Ingenieure die strukturelle Integrität, integrieren HV-Systeme und verfolgen Leichtbauansätze.
Um eine gute Korrelation zwischen virtuellen Modellen und Hardwaretests zu erhalten, können die Modelle auf Gesamtfahrzeug- und Komponentenebene auf hauseigenen Prüfeinrichtungen (Crash, Schlitten etc.) validiert werden.
Fußgängerschutz und Low-Speed-Crash
Fußgängerschutzentwicklung bedeutet immer Lösungen zu finden, welche verschiedene funktionale Anforderungen in Einklang bringen. Häufig hat man es mit Zielkonflikten zu tun, wie beispielsweise im Fall der Motorhaube: eine guten Absorption der Aufprallenergie auf der einen Seite und eine hohe Windsteifigkeit auf der anderen Seite.
IDIADA verfügt über langjährige Erfahrung in der Entwicklung von passiven und aktiven Systemen, von geometrischen Optimierungen bis hin zu Sensorsignalsimulationen um diese Zielkonflikte für seine Kunden aufzulösen.
Insassenschutz
Als Entwicklungspartner integriert IDIADA Rückhaltesysteme in Fahrzeuge, um die gesetzlichen und verbraucherrelevanten Anforderungen an den Insassenschutz für alle relevanten Märkte und Lastfälle zu erfüllen.
In den letzten Jahren gewinnt auch die Evaluierung neuer Sitzpositionen für das autonome Fahren immer mehr an Bedeutung.
Unser CAE-Team simuliert Bremsengeräusche, um Gegenmaßnahmen gegen unerwünschte Modi von Bremsscheiben zu entwickeln. Neben Eigenfrequenzberechnungen und Sensitivitätsuntersuchungen wird auch die Steifigkeit der verschiedenen Komponenten des Bremssystems analysiert. Beispiele sind die Lager- und Bremssattelsteifigkeit und die Aufweitung durch Bremsdrücke, Schraubenbewegungen und axiale Torsion bei Lastumkehr.
Die passive Sicherheit ist ein dynamischer Bereich, der durch Änderungen der gesetzlichen Anforderungen, Verbrauchertests und technischen Entwicklungen angetrieben wird. IDIADA unterstützt Kunden in Vorentwicklungs- und Methodikprojekten, um Lösungen für neue Anforderungen oder neue Lastfälle zu finden, z.B. den aPLI im Fußgängerschutz.
Weitere Themen sind die Erzielung zuverlässiger Vorhersagen in sehr frühen Entwicklungsphasen durch neue Methodiken und die Verbesserung der Effizienz durch neue Softwaretools oder Skripte.
Die Erfahrung von Applus+ IDIADA in Projekten mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen bezieht sich auf Engineering-Aktivitäten wie die Verbesserung von Prozessen in der CAE-Entwicklung, die Vorhersage von Ergebnissen in Simulationen oder Tests und Verbesserungen durch die Automatisierung der Analyse und Interpretation von Ergebnissen.
Der Erfolg von IDIADA bei der Entwicklung von Machine-Learning-Projekten beruht auf der engen Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen im Unternehmen vorhandenen Fachbereichen wie Data Science, Engineering oder Softwareentwicklung und der Ausrichtung auf externe Kundenanforderungen.
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