Ergebnisse hinterfragen
Wie viel Vertrauen verdient eine Simulation?
Bild: KI-generiertEin Simulationsergebnis von 78°C bei einer zulässigen Bauteiltemperatur von 80°C sieht eindeutig aus - doch ist das Bauteil damit tatsächlich sicher ausgelegt? Merkle CAE Solutions erklärt, dass die Frage, wie belastbar das Ergebnis wirklich ist, umso wichtiger wird, je stärker virtuelle Modelle Entwicklungsentscheidungen bestimmen.
Diese Frage werde bislang oft unterschätzt.
Die Aktualität zeigt sich laut Merkle auch in der Standardisierung. Das Unternehmen verweist hier auf den im Februar durch die NASA veröffentlichten Leitfaden NASA-HDBK-7009B für gute Modellierungs- und Simulationspraxis. Auch die ASME baut ihr Regelwerk zu Verification, Validation and Uncertainty Quantification (VVUQ) aus. Merkle zufolge steht dahinter ein grundlegender Wandel: Nicht das möglichst präzise wirkende Simulationsergebnis entscheidet über die Qualität eines Modells, sondern dessen nachgewiesene Glaubwürdigkeit für den vorgesehenen Anwendungsfall.
Präzise gerechnet heißt nicht automatisch belastbar
"Das gefährlichste Simulationsergebnis ist nicht unbedingt ein falsches, sondern eines, das präzise aussieht und deshalb nicht mehr hinterfragt wird", sagt Stefan Merkle, geschäftsführender Gesellschafter der Merkle CAE Solutions. "Erfahrung zeigt sich auch darin, zu erkennen, welche Annahmen ein Ergebnis dominieren und wo eine scheinbar komfortable Sicherheitsreserve plötzlich kritisch werden kann."
Der Simulationsspezialist betont, dass diese Frage bei Multiphysics-Modellen zusätzlich an Bedeutung gewinnt und verweist darauf, dass sich Unsicherheiten über mehrere physikalische Disziplinen fortpflanzen können: Eine abweichende Verlustleistung verändert beispielsweise das Temperaturfeld, dieses beeinflusst Materialeigenschaften und thermische Dehnung, und damit schließlich Spannungen oder Verformungen.
Von 78°C zur belastbaren Entscheidung
Für den Entwickler bedeutet das, so Merkle CAE, einen Perspektivwechsel. Statt lediglich einen Nominalwert zu berechnen, werden relevante Eingangsgrößen systematisch variiert. Parameter- und Sensitivitätsanalysen zeigen, ob beispielsweise Kühlmittelstrom, Kontaktwiderstand oder Verlustleistung das Ergebnis maßgeblich beeinflussen.
Das Unternehmen erklärt, dass aus der Aussage '78°C' damit eine technisch wesentlich wertvollere Information wird: Unter welchen Bedingungen hält das Konzept seine Grenze ein und wann nicht? Daraus können unmittelbar Entscheidungen entstehen: Kühlkanal ändern, Pumpenleistung anpassen, Toleranzen verschärfen, Material wechseln oder das vorhandene Design bewusst freigeben.
Mehr Simulation verlangt mehr Ingenieurwissen
Verification prüft, ob das mathematische Modell numerisch korrekt gelöst wird. Validation untersucht, wie gut es die reale Anwendung beschreibt. Uncertainty Quantification bewertet schließlich, wie Unsicherheiten der Eingangsgrößen und des Modells das Ergebnis beeinflussen. Diese Trennung gewinnt laut Merkle CAE an Bedeutung, wenn Simulation physische Versuche zunehmend ergänzt.
Dabei gelte, dass ein komplexeres Modell nicht automatisch ein besseres Modell ist. Merkle CAE betont, dass gerade bei gekoppelten Multiphysics-Simulationen die fachgerechte Wahl von Randbedingungen, Materialmodellen, Kopplungsmethoden und sinnvollen Vereinfachungen über die Aussagekraft entscheidet. Entscheidend sei nicht maximale Modellkomplexität, sondern ein Modell, dessen Genauigkeit und Grenzen für die konkrete Entwicklungsentscheidung bekannt sind.
Für Entwicklungsabteilungen beschreibt der Simulationsspezialist daraus einen pragmatischen Ansatz. Erstens: Die Entscheidung definieren, die mit der Simulation getroffen werden soll. Zweitens: Die dafür relevanten Unsicherheiten und Einflussgrößen identifizieren. Drittens: Gezielt jene Größen durch Versuche absichern, die das Ergebnis tatsächlich dominieren. Simulation und physischer Test werden damit nicht als Alternativen betrachtet, sondern als iterativer Prozess: Messdaten validieren und verbessern das Modell; das Modell zeigt wiederum, welche Versuche den größten Erkenntnisgewinn liefern. Dieser Abgleich zwischen virtuellem Modell und Realität ist für Merkle CAE ein entscheidender Faktor.
Bild: KI-generiertEin Simulationsergebnis von 78°C bei einer zulässigen Bauteiltemperatur von 80°C sieht eindeutig aus - doch ist das Bauteil damit tatsächlich sicher ausgelegt? Merkle CAE Solutions erklärt, dass die Frage, wie belastbar das Ergebnis wirklich ist, umso wichtiger wird, je stärker virtuelle Modelle Entwicklungsentscheidungen bestimmen.
Diese Frage werde bislang oft unterschätzt.
Die Aktualität zeigt sich laut Merkle auch in der Standardisierung. Das Unternehmen verweist hier auf den im Februar durch die NASA veröffentlichten Leitfaden NASA-HDBK-7009B für gute Modellierungs- und Simulationspraxis. Auch die ASME baut ihr Regelwerk zu Verification, Validation and Uncertainty Quantification (VVUQ) aus. Merkle zufolge steht dahinter ein grundlegender Wandel: Nicht das möglichst präzise wirkende Simulationsergebnis entscheidet über die Qualität eines Modells, sondern dessen nachgewiesene Glaubwürdigkeit für den vorgesehenen Anwendungsfall.
Merkle CAE Solutions GmbH
Dieser Artikel erschien in IT&Production Newsletter 39 2026 - 26.08.26.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com
