Keine Kompromisse

Kaum ein technisches System entsteht heute noch ohne Computersimulationen. Mit ihrer Hilfe können Entwickler den Erfolg ihrer bisherigen Arbeit schneller beurteilen, als das mit dem Bau von schrittweise verbesserten Prototypen möglich wäre. Kompliziert und langwierig wird es allerdings, wenn eine Simulation gleich mehrere physikalische Eigenschaften berücksichtigen soll. Ein Forscherteam an der Universität Stuttgart nutzt Verfahren der Künstlichen Intelligenz, um solche Multiphysik-Simulationen für elektrotechnische Fragestellungen besser und schneller zu machen.

Dank Simulationen können Unternehmen die Entwicklungszeit neuer Produkte deutlich verringern. Zwar durchläuft das Objekt immer noch die klassischen Phasen der Entwicklung – von Konzept, Entwurf und Detaillierung über Prototypenbau und Erprobung bis hin zur Überarbeitung –, sie sind jedoch kürzer. Mithilfe simulierter Anwendungsszenarien wissen die Entwickler sehr viel früher, wie sich ein Produkt in verschiedenen, womöglich auch extremen Situationen verhält. Solche Simulationen können allerdings nahezu beliebig komplex werden: Das gilt einerseits für den Rechenaufwand, der rasch gewaltig werden kann. Es gilt andererseits auch für die Entwickler, die alle Parameter sehr genau verstehen müssen, damit die Ergebnisse auch tatsächlich die Realität abbilden. „Besonders deutlich wird das bei sogenannten Multiphysik-Simulationen“, sagt Prof. Jens Anders, Leiter des Instituts für Smarte Sensoren (IIS) an der Universität Stuttgart. „Sie berücksichtigen gleichzeitig mehrere Teilgebiete der Physik, etwa das thermische und das mechanische Verhalten eines Systems.“ Bewegt eine Pumpe beispielsweise ihren Kolben, dann erwärmt dieser sich dabei gleichzeitig. So ist auch für das Verhalten eines Elektromotors nicht nur die Form des Magnetfelds wichtig, in dem sich der Rotor dreht, sondern auch die Frage, wie warm der Motor im Betrieb wird. Mehr noch: Zwischen den Teilgebieten bestehen wechselseitige Abhängigkeiten. Bezogen auf den Motor heißt das zum Beispiel, zunehmende elektrische Ströme bedeuten auch mehr Wärme.

„Für die Verhaltenssimulation eines solchen Motors müssten wir zum Beispiel die Temperatur und das Magnetfeld an vielen Punkten berechnen“, erläutert Anders. „Wäre beliebig viel Rechenleistung verfügbar, ließen sich diese Punkte wie ein engmaschiges Netz über das gesamte Modell des Motors legen.“ Aber da mit Rechenleistung trotz zunehmend besserer Computertechnik auch heute noch gehaushaltet werden muss, gilt es, dieses Netz stets so grobmaschig wie möglich zu wählen. „Nur so genau wie nötig, lautet die Regel beim Simulieren“, sagt Anders. Es ist ein ständiger Kompromiss zwischen Rechengeschwindigkeit und Genauigkeit – bei dem allerdings kein wichtiger physikalischer Effekt verpasst werden darf.

So wissen die Expertinnen und Experten, dass sie das Netz für die Berechnung des Magnetfelds besonders entlang von Ecken und Kanten sehr engmaschig wählen müssen. Dagegen dürfen die Berechnungspunkte im Metallkörper des Motors eher weiter auseinander liegen. Anders ist es bei der Temperaturberechnung: Ecken und Kanten oder der Luftspalt des Motors sind hier eher uninteressant; dagegen leitet der Metallkörper einen Großteil der entstehenden Wärme ab, sodass es für Berechnungen dazu wiederum eines engmaschigen Netzes bedarf. „Für jedes physikalische Teilgebiet braucht es unterschiedliche Netze, die jedoch so aneinander anpasst werden müssen, dass die Ergebnisse insgesamt einen Sinn ergeben“, sagt Anders.

Aufgrund dieser komplexen Ausgangslage schöpfen Wissenschaft und Industrie das Potenzial von Multiphysik- Simulationen bislang nicht voll aus. Für das IIS und das Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme (IAS) der Universität Stuttgart war das bereits vor mehreren Jahren der Anlass, ein gemeinsames, von der Deutschen Forschungsgemeinschat (DFG) gefördertes Forschungsprojekt zu starten. „Die meisten Entwicklungsingenieure befassen sich nicht nur mit Multiphysik-Simulationen, sondern haben auch viele andere Aufgaben“, sagt IAS-Leiter Prof. Michael Weyrich. So kann es passieren, dass sie komplexe Multiphysik-Simulationen nicht richtig aufsetzten, viele Anläufe benötigten oder gar externe Hilfe von Spezialisten in Anspruch nehmen müssten. „Das kostet mindestens Zeit und Geld und führt im Extremfall sogar dazu, dass man die Finger lieber ganz von Multiphysik-Simulationen lässt“, so Weyrich.

Diese Hürde wollen die Forschenden der beiden Institute aus der Welt schaffen. „Für eine Multiphysik- Simulation von elektrotechnischen Systemen haben wir dem Nutzer einen intelligenten Assistenten zur Seite gestellt. Dieser erledigt verschiedene Arbeiten eigenständig, sodass der Nutzer nicht mehr ganz so tief mit der Thematik vertraut sein muss“, erklärt Weyrich. „Ausgehend von bereits vorliegenden Simulationsergebnissen, die physikalisch sinnvoll sind, empfiehlt der Assistent Lösungsansätze für bestehende Simulationsprobleme.“ Dazu erstellten die Projektbeteiligten eine Datenbank, in der der Assistent für ein zu lösendes Teilproblem einer Simulation nach ähnlichen bekannten Fällen suchen kann. „Findet er eine entsprechende Übereinstimmung, macht er dem Nutzer davon ausgehend Lösungsvorschläge für Teilprobleme der neuen Simulation“, so Weyrich.

Tatsächlich ist dieser Assistent in Aufbau und Arbeitsweise viel komplexer als hier beschrieben. Er koordiniert nämlich wiederum selbst mehrere nachgeordnete Assistenten, die jeweils für eine Teilaufgabe wie Mechanik oder Temperatur verantwortlich sind. Darüber hinaus gibt es immer verschiedene Optionen, über die die nachgeordneten Assistenten selbst entscheiden können, um jeweils den ressourcenschonendsten Assistenten auszuwählen, mit dem sich das Ziel erreichen lässt.