Mehr Rechenpower für die Produktentwicklung II
Digitalisierungsprojekt mit Meshparts GmbH
In Zusammenarbeit mit Meshparts wird am Fraunhofer IGD daran gearbeitet, die GPU-basierte Simulation für den Mittelstand nutzbar zu machen. Dabei handelt es sich um eine völlig neue Art, Rechenprozesse von Simulationssoftware auf dem Computer laufen zu lassen. Um dabei für den Anwender im Mittelstand altbekannte Funktionen in gewohnter Weise bieten zu können, müssen im Hintergrund einige Kniffe gelöst werden.
Schnelleres Rechnen für schnellere Ergebisse
Einer davon ist die Verwendung von virtuellen Federn im Programm. Mechanische Bauteile und Strukturen sind nie ganz starr; sie können sich verbiegen, verziehen oder eindrücken. Diese Veränderungen werden im Simulationsprogramm vom sogenannten Löser berechnet. Dieser Softwareteil löst die komplexen Gleichungen hinter den mechanischen Phänomenen. Das Fraunhofer IGD hat einen eigenen Löser entwickelt, er heißt RISTRA. Als Teil des Projekts konnten erfolgreich Federn in den Löser integriert werden.
Abstimmung der Algorithmen für eine nutzergerechte Software
Federn ermöglichen es, die Interaktion zwischen Bauteilen zu modellieren, sie verbinden zum Beispiel Flächen. Damit können auch zusammengesetzte Baugruppen simuliert werden. Durch die entstehenden Federkräfte werden die Flächen in einem vom Anwender der Simulations-Software vergebenen Maß zusammengehalten. Im ersten Teil des Projekts wurde recherchiert, wie diese Federkräfte modelliert werden und wie sie in Lösern umgesetzt werden können. Basierend auf diesen Erkenntnissen wurden Erweiterungen in RISTRA implementiert, die speziell auf die vorhandenen GPU-basierten Algorithmen und Datenstrukturen abgestimmt sind. Damit auch Meshparts die Technologie nutzen kann, mussten auch die Schnittstellen vom RISTRA-Löser zum bereits vorhandenen, im Mittelstand genutzten, Simulationsprogramm Meshparts angepasst werden.
Testen: Das A und O der Softwareentwicklung
Dass am Ende alles zusammenpasst – Software, Schnittstellen, die zugrundeliegenden Berechnungen – wurde bereits in Testdurchläufen geprüft. In der Simulation von Testbaugruppen wurde die Funktionalität und Genauigkeit der Implementierung bestätigt. Um die Effizienz der Lösung zu bewerten, ist es im nächsten Schritt notwendig, größere Modelle zu testen, da hier die Vorteile der GPU erst zum Tragen kommen.
