Dynamische Simulation von Maschinenfunktionen
Entwicklungswerkzeuge wie die dynamische Simulation sind im industriellen Entwicklungsalltag weit verbreitet. Doch erst ihr zielgerichteter und effektiver Einsatz kann anstehende Entwicklungsaufgaben wirkungsvoll unterstützen. Hydrive Engineering bietet seinen Kunden Simulationsdienstleistungen an, die auf vier Erfolgsfaktoren basieren. Hohes Fachwissen, systematische Problemanalysen, effizienter Werkzeugeinsatz und praktische Erfahrungen garantieren Simulationsergebnisse, die schnell und nachhaltig in die Produktentwicklung der Kunden einfließen.
Fachwissen
Technische Fragestellungen werden bei der Entwicklung von ganzen Maschinen oder einzelnen Maschinenfunktionen durch den Einsatz von Simulation nicht einfacher. Deswegen braucht es in erster Linie gut ausgebildete Ingenieure, die nicht nur in ihrem Fachgebiet zu Hause sind, sondern auch über eine solide theoretische Wissensbasis verfügen. Erst dadurch ist es möglich, die Simulationsergebnisse fachlich zu interpretieren, kritisch zu hinterfragen und die richtigen Schlussfolgerungen zu ziehen. Nicht zuletzt ist dieses Know-How auch eine wichtige Voraussetzung, um die Applikation und Fragestellungen des Kunden richtig zu verstehen.
Problemanalyse und dynamische Simulation
Wer das Problem verstanden hat, kann es auch lösen. Eine systematische Problemanalyse zeigt die tatsächlichen Schwachstellen im Entwicklungsprozess auf und ist die Basis für die Festlegung der Simulationsaufgaben. Darüber hinaus garantieren intensive Gespräche mit dem Kunden eine differenzierte Sichtweise und eine objektive Bewertung der Problemlage.
Werkzeugeinsatz
Ein Werkzeug ist nur so gut wie derjenige der mit ihm arbeitet. Dazu gehört in erster Line ein regelmäßiger und routinierter Umgang mit dem Simulationsprogramm. Regelmäßige Schulungen und ein guter Kontakt zu den Toolentwicklern garantieren auch die schnelle Lösung komplexerer Simulationsaufgaben. Um schnell zu verwertbaren Ergebnissen zu kommen, ist aber auch das methodische Arbeiten mit dem Werkzeug von Bedeutung. Das sind beispielsweise die richtige Modellaufteilung oder die Auswahl einer geeigneten Modellierungsstrategie und -tiefe.
Praktische Erfahrung
Die Simulationsergebnisse werden aus theoretischen Zusammenhängen berechnet. Für deren Richtigkeit kann der Toolhersteller nur bedingt garantieren. Modellierungs- oder Parametrierungsfehler können zu falschen Ergebnissen führen, die wiederum falsche Schlussfolgerungen nach sich ziehen könnten. Deswegen ist es so wichtig, die Simulationsergebnisse an einem reichhaltigen Fundus praktischer Erfahrungen zu spiegeln. Nur so lassen sich Modellierungsfehler schnell identifizieren und die gewonnenen Erkenntnisse weiterverwerten.