Aufgrund von steigenden Energiekosten und einer sukzessive steigenden öffentlichen sowie politischen Forderung nach Umweltbewusstsein und Nachhaltigkeit, ist die Effizienzsteigerung von Gesamtsystemen einer der treibenden Kräfte für innovative, technologische Neuheiten geworden. Besonders bei der Entwicklung von verbrennungsmotorisch angetriebenen Fahrzeugen wurden z.B. durch die Hybridisierung von Antriebssträngen, die die Rekuperation von kinetischer Energie ermöglichen, Technologien zur Energieeinsparung etabliert. Da bei Verbrennungsmotoren ein hoher Anteil der im Kraftstoff gespeicherten Energie technologiebedingt als Abwärme im Abgas verloren geht, bietet die Wärmerekuperation ein weiteres hohes Potential für weitere Einsparungen. Diese ist z.B. mit Hilfe von thermoelektrischen Generatoren (TEG) möglich, die einen Wärmestrom direkt in elektrische Energie umwandeln. Zur effizienten TEG-Systemgestaltung ist ein hoher Temperaturgradient über dem thermoelektrisch aktivem Material notwendig, der wiederum zu kritischen thermomechanischen Spannungen im Bauteil führen kann. Diese werden zum einen durch die unterschiedlichen Temperaturausdehnungskoeffizienten der verschiedenen Materialien und zum anderen durch die mechanische Anbindung auf der heißen und kalten Seite des TEG verursacht. Somit liegt ein Zielkonflikt zwischen dem thermoelektrischen Systemwirkungsgrad und der mechanischen Festigkeit des Bauteils vor. In dieser Arbeit wird mit Hilfe einer mehrkriteriellen Parameteroptimierung eines vollparametrisierten FE-Modells des TEG in ANSYS WORKBENCH eine Methode vorgestellt, den thermoelektrischen Wirkungsgrad bei gleichzeitiger Reduktion der thermomechanischen Spannungen zu optimieren. Zur Optimierung kommt dabei ein genetischer Algorithmus der MATLAB GLOBAL OPTIMIZATION TOOLBOX zum Einsatz. Der Modellaufbau wird in ANSYS WORKBENCH mit der Makro-Programmiersprache JSCRIPT realisiert. Als Ziel- und Bewertungsfunktionen wird die mechanische Belastung jedes Bauteils im TEG ausgewertet und dessen elektrische Leistungsdichte berechnet. Die Ergebnisse zeigen, dass mit Hilfe der vorgestellten Methodik eine paretooptimale Lösung gefunden werden kann, die den gestellten Anforderungen entspricht.

Energy efficiency has developed into an important objective for industrial enterprises. However, there is still a need for systematic approaches to reduce energy consumption in factories. Existing methods focus on the optimization of manufacturing processes and lack upon considering the entire factory system. Additionally, they are based on a detailed quantitative analysis of processes and thus, they need a high effort during the phase of data acquisition. Therefore, an approach for reducing energy consumption by providing energy efficiency measures to factory planning participants was developed in order to overcome these barriers. The general approach is described in this paper and supported with a use case that demonstrates the required information and possible outcomes in terms of energy efficiency information. Main advantages of this approach are reducing the effort to acquire energy data and the possibility to consider the factory system holistically.

Teil 1 Karsten Berndt Die Festlegung von Toleranzen ist eine alltägliche Aufgabenstellung des Konstrukteurs. Dabei bedingt die Berechnung nichtlinearer Toleranzketten einen erheblichen Zeitaufwand, wodurch meist auf deren genaue Berechnung vezichtet wird und Toleranzen stattdessen auf Basis von Erfahrungswerten festgelegt werden. Die vorgestellte Methodik zeigt Wege, wie schnell und frühzeitig im Konstruktionsprozess belastbare Aussagen zu Toleranzen komplexer Mechanismen getroffen werden können. Dazu werden sogenannte Sensitivitätsanalysen in der CAD-Software "Creo Elements" durchgeführt und ausgewertet. Das Ergebnis sind erste konkrete Toleranzfelder für alle den Mechanismus beschreibenden, geometrischen Abmessungen, welche sich als Startwerte für den anschließenden Toleranzsynthese/-analyseprozess eignen. Teil 2 Marko Ebermann Dieser zweite Vortragsteil behandelt eine mögliche Vorgehensweise zur Tolerierung von Geometrieabweichungen in der frühen Entwurfsphase am Beispiel des Koppelgliedes einer Verpackungsmaschine. Ausgangspunkt für die frühe Tolerierung bildet die im ersten Vortragsteil behandelte Sensitivitätsanalyse des Koppelgetriebes, welche Informationen zur Empfindlichkeit der Funktionsmaße bezüglich der Einhaltung der Schließmaßtoleranz lieferte. Die daraus abgeleitete Form- und Lagetolerierung des Koppelgliedes soll durch anschließende Toleranzamalysen die Tolerierung im Baugruppenkontext bestätigen und auf möglich Fertigungsverfahren abzielen, ohne die genaue Gestalt der Komponenten zu kennen. So können teure und zeitintensive Iterationsschleifen im Konstruktionsprozess minimiert und die Funktionalität frühzeitig gesichert werden.

Für die Simulation eines fasergewickelten Drucktanks werden die Ergebnisdaten einer Wickelsimulation, bestehend aus Geometrieinformationen und lokalen Wickelwinkeln, von denen wiederum die Materialeigenschaften und die erforderliche Messgrößen abhängen, automatisch in ein Creo-Simulationsmodell unter Verwendung der VB-Schnittstelle umgesetzt. Weiter wird auf die Auswertung der Ergebnisse eingegangen.

Bauteile mit Rissen können mit Hilfe der Bruchmechanik bewertet werden. Da die Ermittlung der Rissspitzenbeanspruchung nicht immer analytisch gelingt, ist die Nutzung numerischer Verfahren von Vorteil. Nach einer kurzen Einführung in die Bruchmechanik wird an zwei Beispielen die Vorgehensweise diskutiert.

In dem Vortrag wird die Entwicklung einer Finiten-Elemente-App für Android dargelegt, sowie die Vorteile im Postprozessing von einfachen Strukturen bei der Verwendung der Gestensteuerung erörtert.

Die Mehrkörpersimulation (MKS) kommt in immer mehr Bereichen zum Einsatz. Bis vor einigen Jahren war das Thema fast ausschließlich im Automobilbereich wichtig. Heute wird der Ansatz in fast allen Bereichen der Technik, in dem „Bewegungsabläufe“ eine Rolle spielen, eingesetzt. Im Gegensatz zur Finite Elemente (FE)-Methode, für die eine detaillierte Bauteiltopologie mit einer Vielzahl von Elementen nötig ist, können mit MKS-Systemen selbst komplexe mechanische Systeme mit einer relativ geringen Anzahl an Freiheitsgraden abgebildet werden. Das Programm Adams hat diese Entwicklung maßgeblich mit gestaltet. Neben den Erweiterungen im Bereich der Solver und anderer mathematischer Formulierungen war immer die einfache Benutzerführung, die Integration von weiteren Simulationstechnologien und auch die Entwicklung von Spezialanwendungen ein wichtiges Thema der Entwicklung. Im Rahmen dieses Vortrages wird der Einsatz von Adams an Hand von Beispielen demonstriert. Weiterer Schwerpunkt ist die Erweiterung der Modelle durch Berücksichtigung der elastischen Materialeigenschaften einzelner Bauteile. Die Kopplung zur Lebensdauerberechnung an Hand von Beispielen schließt den Beitrag ab.

Im Vortrag wird das Vorgehen zur Konstruktionsoptimierung mittels parametrischer FE-Simulation beschrieben. Die einzelnen Schritte werden dargestellt und am Beispiel eines Übertragungselements für Klauenkupplungen erläutert. Zunächst wird der Optimierungsgegenstand vorgestellt und die Festlegung der Entwurfsvariablen und Zielfunktionen beschrieben. Im Anschluss werden die Erstellung des FE-Modells und die Durchführung der Optimierungsrechnung schrittweise erläutert. Abschließend folgen ein Vergleich verschiedener Optimierungsmethoden und die Zusammenfassung. Als Software wurden ANSYS und Autodesk Inventor verwendet.

- Einführung in PTC Mathcad Prime - Darstellung neuer Funktionalitäten in PTC Mathcad Prime 3.1 - Roadmap - Integration in CreoJ und andere Anwendungen

Das Thema behandelt die Analyse stochastischer technischer Systeme mittels Regressionsrechnung. Ausgehend von einer Modellbildung erfolgt eine Messdatenerfassung der Eingangs- und Ausgangsparameter in einer Messreihe. Die Messdaten werden einer Polynomregression unterworfen. Über die Berechnung des Bestimmtheitsmaßes erfolgt die Beurteilung der Güte der Anpassung der Regressionsfunktion an das Datenmaterial. Der Polynomgrad kann variiert werden um die Güte der Anpassung zu beeinflussen. Der Geltungsbereich der Regressionsfunktion wird festgelegt. Als Beispiel wird die Analyse eines Dampferzeugers vorgenommen. Die ermittelte Regressionsfunktion stellt die Übertragungsfunktion des Dampferzeugers dar, mit der weitere Eigenschaften des Systems (Wirkungsgradverlauf, Verlustleistungsverlauf) abgeleitet und dargestellt werden. Zur mathematischen Bearbeitung wird das Computer-Algebra-System MathCAD verwendet.