Gudrun spricht mit Henrieke Benner über deren Masterarbeit »Adaption and Implementation of Conventional Mesh Smoothing Techniques for the Applicability in the Industrial Process of Automated Shape Optimization«, die in Zusammenarbeit von Henrieke und Gudrun mit der Firma Dassault entstanden ist.

Unser Leben wird bestimmt durch industriell hergestellte Dinge. Im Alltag nutzen wir zum Beispiel Toaster, Waschmaschinen, Fernseher und Smartphones. Fahrräder, Autos, Züge und Flugzeuge transportieren uns und wir denken wenig darüber nach, wie es dazu kam, dass sie genau diese Form und das gewählte Material haben, solange alles funktioniert.

Für die Industrie, die all diese Gegenstände baut, zerfällt der Prozess der Entwicklung neuer Produkte in viele Entscheidungen über Form und Material einzelner Bauteile. Traditionell wurde hier verändert und ausprobiert, aber seit einigen Jahrzehnten sind Computer eine große Hilfe. Mit Ihnen können

• Bilder von noch nicht existierenden Produkten erschafft werden, die sich diese von allen Seiten, auch von innen und in Bewegung darstellen,
• mit Hilfe von Simulationsprogrammen Experimente zur Qualität gemacht werden,
• bestmögliche Formen gefunden werden.

In der Masterarbeit geht es um die Optimierung der Form von Objekten am Computer – schnell und möglichst automatisch. Es liegt in der Natur der Aufgabe, dass hier mehrere Wissensfelder zusammentreffen:

• mechanische Modelle,
• Computer Strukturen und wie man dort beispielsweise Modelle von Objekten abbilden kann,
• Optimierungsmethoden,
• numerische Verfahren.

Als Rahmen dient für Arbeit das Strukturoptimierungsprogrammpaket TOSCA, das von Dassault Systèmes am Standort in Karlsruhe (weiter)entwickelt wird und weltweit als Software-Tool, eingebunden in Simulationsschleifen, genutzt wird, um Bauteile zu optimieren. Für die Numerik werden Finite Elemente Verfahren genutzt.

Grundlage einer jeden Strukturoptimierung ist ein mathematisches Optimierungsproblem unter Nebenbedingungen. Dazu werden eine Zielgröße und mehrere Nebenbedingungen definiert. Die Zielgröße ist dabei abhängig von zu bestimmenden Variablen, die als Unbekannte oder Optimierungsparameter bezeichnet werden. Die Nebenbedingungen sind Bedingungen an die Variablen, die erfüllt sein müssen, damit die Löung »gültig« ist. Das Ziel der Optimierung ist nun die Minimierung der Zielgröße unter Einhaltung der Nebenbedingungen.

Um das Problem zu lösen, gibt es eine Bandbreite verschiedener Löungsmöglichkeiten, jeweils zugeschnitten auf das genaue Problem. Alle Löser bzw. Minimierungsprobleme haben jedoch gemein, dass sowohl die Konvexität der Zielfunktion als auch die Konvexität des Designgebiets von fundamentaler Bedeutung für die Lösbarkeit des Problems sind.

Wenden wir uns nun dem Gebiet der Strukturoptimierung zu, so besteht anfangs zunächst die Hüde, ein mechanisches Problem mit Hilfe von Computer-Aided-Design Software (CAD) auszudrücken. Um die Belastungen des Bauteils zu berechnen, nutzt man anschließend Finite-Element-Analysis Software (FEA). Das Strukturoptimierungspaket TOSCA bietet anschließend mehrere Möglichkeiten zur Optimierung an. Relevant ist für das vorliegende Problem jedoch nur die Formoptimierung. Sie setzt ihre Ziel- und Restriktionsfunktionen aus Steifigkeit, Volumen, Verschiebung, inneren Kräften und Widerstandsmoment zusammen. Um eine Formoptimierung zu starten, muss zunächst vom Nutzer eine Triangulierung zur Verfügung gestellt werden, mit der die Werte der Ziel und Restriktionsfunktion berechnet werden. Während der Optimierung werden die Positionen der Oberflächenknoten variiert. Beispielsweise wird Material an Stellen hoher Spannung hinzugefügt und an Stellen niedriger Spannung entfernt.

Problematisch an der Formoptimierung ist, dass sich die Qualität der finiten Elemente durch die Bewegung der Oberflächenknoten verändert. Modifiziert man nur die Oberflächenknoten, so entsteht ein unregelmäßiges Netz, welches keine gleichmäßigen finiten Elemente enthält oder schlimmstenfalls keine gültige Zerlegung der modifizierten Komponente ist. Die auf der ungültigen Triangulierten durchgeführten Berechnungen der Zielgrößen sind daher nicht mehr zuverlässig. Abhilfe kann nur geschaffen werden, wenn das Netz nach jedem Iterationschritt geglättet wird.

Im Rahmen von Henriekes Arbeit werden zwei Ansätze zur Netzglättung implementiert, diskutiert und miteinander verglichen: Glättung durch den Laplace Operator und Qualitätsmaße für das Finite Elemente Gitter. Die Anwendung des Laplace Operators ist theoretisch die fundiertere Variante, aber in der numerischen Umsetzung sehr aufwändig.

Literatur und weiterführende Informationen

• M.M. Selim; R.P. Koomullil: Mesh Deformation Approaches – A Survey. Journal of Physical Mathematics, 7, 2016. http://dx.doi.org/10.4172/2090-0902.1000181
• C. Dai, H.-L. Liu, L. Dong: A comparison of objective functions of optimization-based smoothing algorithm for tetrahedral mesh improvement. Journal of theoretical and applied mechanics, 52(1):151–163, 2014.
• L. Harzheim. Strukturoptimierung: Grundlagen und Anwendungen. Deutsch, 2008.
• David A. Field: Laplacian Smoothing and Delaunay Triangulations. Communications in Applied Numerical Methods, 4:709 – 712, 1988.

Podcasts

• M. An, G. Thäter: Topologieoptimierung, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 125, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2017.
• P. Allinger, N. Stockelkamp, G. Thäter: Strukturoptimierung, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 053, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2015.
• G. Thäter, H. Benner: Fußgänger, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 43, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2015