Die Qualität extrudierter Folien und Platten ist stark von der Gestaltung der Breitschlitzdüse abhängig. Numerische Strömungssimulation ist inzwischen ein etabliertes Mittel, um die optimale Geometrie vorherzusagen. Am IKT in Stuttgart wird an einer Vorgehensweise geforscht, die eine viermal schnellere Simulation erlaubt.

Parametrisierbare Rechengitter beschleunigen die fluiddynamische Auslegung von Breitschlitzdüsen deutlich

Extrusion

Kunststoffverarbeitung: Verfahren

Simulation

Software

Flachfolien- und Plattenextrusion

Extrusionswerkzeuge

Kunststoffverarbeitung: Maschinen und Komponenten

Werkzeuge für die Kunststoffverarbeitung

Extrusions-Zubehör

Extrusionsanlagen

Breitschlitzdüsen schnell und effizient auslegen

Mithilfe eines strukturierten Vorgehens können viele Materialeigenschaften von Bahnkunststoffen und Folien gut modelliert, prognostiziert und mit einer modellgestützten Regelung auch exakt gesteuert werden.

Durch Datenanalyse Barriereeigenschaften prognostizieren und steuern

Prozesssimulation

Extruder

Big Data für die Qualitätssicherung

Industrie 4.0

Industrie 4.0 für die Qualitätssicherung

Big Data

Datenanalyse

Big Data meistert die Barriere

Das Angebot auf der K 2019 war vielfältig und reichte von ausgeklügelten Detailanwendungen bis hin zu prozessumfassenden Gesamtlösungen. In der Extrusionsbranche wurde der Aspekt Kreislaufwirtschaft von Entwicklungen zum Thema Industrie 4.0 dominiert.

Qualität und Effizienz im Fokus von Weiter- und Neuentwicklungen

Farbmessgeräte

Messtechnik

Optische Mess- und Prüftechnik

Messgeräte für Farbe

Qualitätssicherung

Qualitätssicherung Kunststoff

Farbstoffe und Pigmente

Kunststoff Werkstoffe

Additive

Farbsensor

Sensoren / Messwertaufnehmer

Flachfolienanlagen

Blasfolienextrusion

Farbkonzentrate (Batches)

Farbdosiergeräte

Spritzgießsimulation

Elektrische / Magnetische Messtechnik

Rohr- und Profilextrusion

Industrie 4.0 für die Kunststoffverarbeitung

Farben, flüssig

Compoundieren

Kunststoff-Aufbereitung

Neue Dimensionen in der Extrusion

Durch sein besonderes Arbeitsprinzip erfüllt der Ko-Kneter höchste Mischanforderungen. Er kann jedoch bislang nicht simulationsgestützt ausgelegt werden, weil Prozesswissen und Modellierungsansätze fehlen. Systematische Untersuchungen sowie analytische und numerische Modelle überwinden diese Hürde und bilden die Basis einer rechnergestützten Optimierung.

Mit verfahrenstechnischem Verständnis das Verhalten von Ko-Knetern effizient vorhersagen

Mischer

Kneten ganzheitlich verstehen

Was hat die Simulation eines Diffusionsvorgangs mit einer Temperaturfeldsimulation zu tun? Sie teilen sich, vereinfacht gesagt, die gleiche Differentialgleichung. Diese Eigenschaft kann genutzt werden, um Diffusionsvorgänge mit Finite-Elemente-Programmen zu simulieren. Die numerische Simulation zeigt anschaulich, wie derartige Vorgänge ablaufen und welchen Einfluss eine Wasseraufnahme auf die Bemessung von Formteilen aus Kunststoff haben kann.

Numerische Simulationen helfen Diffusionsvorgänge zu beschreiben und zu verstehen

Simulation Produkt- / Formteildesign

Wasseraufnahme von Kunststoffformteilen

ARBURG gehört weltweit zu den führenden Maschinenherstellern für die Kunststoffverarbeitung. Das Produktportfolio umfasst ALLROUNDER Spritzgießmaschinen mit Schließkräften zwischen 125 und 6.500 kN, freeformer für die industrielle additive Fertigung sowie Robot-Systeme, kunden- und branchenspezifische Turnkey-Lösungen und weitere Peripherie.

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Abkantmaschinen, -pressen, -bänke

Blechbearbeitungsmaschinen

Maschinen für die spanlose Fertigung

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Anlagen für die Additive Fertigung

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Ceramic-Injection-Moulding, CIM

Spritzgießen

Condition Monitoring für die Qualitätssicherung

Energieeffizienz

Handling, Handhabungstechnik

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Kennzahlen, Q-Leitstand, Q-Monitor

Kühlelemente, aktive

Kühlkörper

Elektromechanik

Management-Informationssysteme

Medizintechnik

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Spritzgießmaschinen

Mikrobauteile

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Montagetechnik

Mikrospritzgießen

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Metall Werkstoffe

Partikelschäumen

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Reinraumsysteme / -technik

Reinraumtechnik

Betriebsausrüstung / Betriebsmittel

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Spritzgieß-Zubehör und Einzelteile

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Vorbeugende Instandhaltung für die spanende Fertigung

Industrie 4.0 für die spanende Fertigung

Das Unternehmen SimpaTec richtet den Spot auf Branchenthemen. Die Intention der neuen Veranstaltungsreihe besteht darin, die Aspekte des Simulationsprozesses, der involvierten Technologien und deren Anwendung aufzuzeigen.

Neue kostenfreie Veranstaltungsreihe von SimpaTec

SIMCON – Setzen Sie mit uns neue Standards für die herausforderndsten Projekte und die komplexesten Fragestellungen im Kunststoffspritzguss – vom Entwurf bis zur Serienproduktion. Mit unseren Lösungen treffen Sie schneller bessere Designentscheidungen beim Spritzgießen – für Ihr Bauteil, Ihren Prozess und Ihr Werkzeug.

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Analysetools, FEM

Am Beispiel eines Pkw-Motorträgers wird ein Verfahren vorgestellt, mit dem sich das Schwingungsverhalten kurzfaserverstärkter Strukturbauteile präziser vorhersagen lässt.

FEM-Simulation sagt Schwingverhalten von Strukturbauteilen präzise vorher

Verbundwerkstoffe / Werkstoffverbunde

Automotive

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Kraftfahrzeugtechnik

Faserverstärkte Motorbauteile  besser berechnen

Für die Simulation des mechanischen Verhaltens kurzfaserverstärkter Kunststoffe steht eine Vielzahl kommerzieller Softwaretools zur Verfügung. Das gegebene Angebot erfordert eine Entscheidung in der Planung moderner Entwicklungsprozesse hinsichtlich eines geeigneten Software-Tools. Für diese Auswahl ist eine geeignete Methodik notwendig. Mit der in dieser Untersuchung vorgestellten Methodik wird das mechanische Verhalten eines PP-GF30 durch vier kommerzielle Tools simuliert. Es zeigt sich, dass sich hinsichtlich des Materialversagens unter mehraxialer Belastung wesentliche Unterschiede zwischen den verwendeten Tools ergeben. Damit wird eine methodische Basis für die Auswahl einer am besten geeigneten Software für den jeweiligen Anwendungsfall gelegt.

Faserverbundwerkstoffe

Andere Werkstoffe

Bewertungsmethodik kommerziell erhältlicher Homogenisierungs-Software für die optimierte Simulation des mechanischen Verhaltens kurzfaserverstärkter Kunststoffe

Das Digital Engineering umfasst die komplette Entwicklungskette eines Bauteils von der Qualitätsanforderung über die Konstruktion von Bauteil und Werkzeug bis hin zur Prozesssimulation und -auslegung. Die Vielzahl an Softwareanwendungen bedingt häufig ein Handling mit Informationen unterschiedlicher Datenformate. Nicht selten gehen hierbei Informationen verloren, weshalb im PIC 4.0 an Methoden zur Realisierung durchgängiger Simulationsketten geforscht wird.

Teil 6 der Serie: Wie eine webbasierte Schnittstelle das Datenhandling erleichtert

Digitale Transformation

Wirtschaft

Innovationen und neue Technologie

Virtual Reality für die Qualitätssicherung

Anwenderfreundlicher Datenaustausch im Digital Engineering

Für additive Fertigungsverfahren bestehen noch Einschränkungen durch das Angebot an druckbaren Materialsystemen. Für die Weiterentwicklung ist u. a. ein umfassenderes Prozessverständnis unabdingbar. Systematische Untersuchungen sowie numerische Simulationen für das Fused Layer Modeling veranschaulichen die Vorgänge beim Aufschmelzen von Filamenten. Die Ergebnisse unterstützen bei der Auslegung des Prozesses und erleichtern die Beurteilung, wie gut sich neue Materialien additiv verarbeiten lassen.

Schnell optimale Prozessparameter für 3D-Druck-Werkstoffe ermitteln

Kunststoff

Bauwesen

Baustoffe

Fused Deposition Modeling Kunststoff, Glas, Karbon, Metall

Verfahren für die additive Fertigung

Freiraumverfahren

Mit Simulation zu neuen Materialien

Der Kunststoffindustrie stehen verschiedene Materialien und Technologien zur Verfügung, die den ökologischen Fußabdruck von Produkten deutlich reduzieren können. Um zu bestimmen, welche Einsparungen sich dadurch wirklich ergeben, stehen verschiedene Methoden, Normen und Software-Tools zur Verfügung.

CO2 -Einsparungen durch Rezyklate und Biokunststoffe bestimmen

Recycling

Umweltmanagement

Normen / Standards

Recht allgemein / sonst.

Biokunststoffe

Kunststoff-Recycling

Kunststoff-Rezyklat

Reduzierter CO2-Fußabdruck

Die Spritzgießsimulation ist ein wichtiger Bestandteil der Bauteilentwicklung. Während die Materialdatenbanken der Simulationsprogramme tausende Thermoplaste enthalten, sind vollständige Datensätze von duroplastischen Werkstoffen allerdings nur schwer zu finden. Wie problematisch das ist, zeigen Vergleiche von simulierten und gemessenen Daten von Bauteilen aus Duroplastformmassen.

Simulation von Duroplastbauteilen

Duroplastische Werkstoffe

Duroplaste

Duroplast-Spritzgießen

Vollständige Datensätze gesucht

Zur diesjährigen Messe K präsentiert die Munsch Kunststoff-Schweißtechnik GmbH, Ransbach-Baumbach, „deutlich überarbeitete“ Handschweißextruder (Bild) für Ausstoßmengen von 600 g bis 6,5 kg pro Stunde, die den Monteuren Arbeitserleichterungen bringen sollen. Worin diese Verbesserungen genau bestehen sollen, wird das Unternehmen erst auf der Messe publik machen, wo es mit seinem Schwesterunternehmen, der Munsch Chemiepumpen GmbH, ausstellt. 

Munsch auf der K 2019 

Handschweißextruder überarbeitet 

Automatisierte Optimierung von dynamischen Mischelementen

Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Algorithmus entwickelt und untersucht, der die automatisierte Optimierung von dynamischen Mischelementen ermöglichen soll. Hierzu werden an einem parametrisierten Wendelscherelement ausgewählte Geometrieparameter durch einen genetischen Algorithmus derart optimiert, dass sich misch-begünstigende Strömungsverhältnisse einstellen. Um eine manuelle Auswertung der Strömungsergebnisse zu vermeiden, werden Qualitätskriterien eingeführt, welche automatisiert berechnet werden. Insgesamt werden neun verschiedene Qualitätskriterien verwendet, die nicht nur das Potenzial des Strömungsfeldes zur Realisierung von distributiven und dispersiven Mischmechanismen bewerten, sondern auch verfahrenstechnische Aspekte, wie bspw. die Spülbarkeit des Systems, einbeziehen. Die Ergebnisse der Untersuchung zeigen, dass mit den gewählten Qualitätskriterien eine automatisierte Optimierung vollzogen werden kann und sich weitere Verbesserungsmaßnahmen für den Algorithmus ableiten lassen.

Mirco Janßen, M.Sc., Lucas Schulz, M.Sc., Felix Vorjohann, M.Sc., Prof. Dr.-Ing. Reinhard Schiffers Lehrstuhl für Konstruktion und Kunststoffmaschinen, Institut für Produkt Engineering (IPE), Universität Duisburg-Essen

M. Janßen, L. Schulz, F. Vorjohann, R. Schiffers

In der Kunststoffverarbeitung sollen Mischelemente die stoffliche und thermische Homogenität der Schmelze gewährleisten. Insbesondere bei der direkten Verarbeitung von Additiven wie bspw. Masterbatches ist eine gleichmäßige Verteilung in die Polymermatrix des Basismaterials unerlässlich, um eine hohe Produktqualität zu erreichen. Für die strömungsoptimierte Auslegung von Mischelementen kann auf Expertenwissen sowie analytische Berechnungsvorschriften [1] und immer häufiger auf numerische Strömungssimulationen (engl.: Computational Fluid Dynamics, CFD) zurückgegriffen werden [2–7].

Insbesondere die CFD-Simulation hilft dabei, kosten- und zeitintensive experimentelle Erprobungen zu reduzieren. Darüber hinaus können detaillierte Einblicke in Strömungsvorgänge sowie die Analyse von Prozessgrößen, die im Experiment nicht ermittelt werden können, gewonnen werden. Im Rahmen der strömungsoptimierten Auslegung von Bauteilen handelt es sich derzeit jedoch um einen zeitintensiven Prozess. Bspw. wird eine analytisch bestimmte Ausgangsvariante generiert, CFD-gestützt analysiert und anschließend in mehreren Iterationsschritten eine optimierte Geometrievariante generiert. Der manuelle Aufwand der Ergebnisinterpretation ist hierbei aufwendig, da die Auswertung einen erfahrenen Ingenieur benötigt, der die Geometrievarianten aufsetzt, auswertet und eigenständig neue Designvorschläge ableitet. Im Rahmen dieser Arbeit soll der in [8] konzeptionell vorgestellte Algorithmus zur automatisierten Auslegung von dynamischen Mischelementen umgesetzt werden. Hierzu wird die CFD-Software ANSYS Fluent ® genutzt, um das notwendige Framework zu erstellen. Im Anschluss soll der Algorithmus an einem primär dispersiv-wirkenden Wendelscherelement (WSE) untersucht werden. Zunächst werden neben einer Auswahl von Methoden zur virtuellen Bewertung von Mischvorgängen auch die grundlegenden numerischen Strömungszusammenhänge sowie mathematische Optimierungsverfahren vorgestellt.

1.1 Methoden zur virtuellen Mischgütebewertung

Zur Evaluierung der Mischgüte können unterschiedlichste Methoden und Ansätze verfolgt werden. Unterscheiden lassen sich experimentelle Methoden und virtuelle Ansätze der Bewertung. Dabei kann die reale Mischgüte nur über experimentelle Methoden ermittelt werden. Virtuelle Ansätze nutzen CFD-Simulationen zur Bewertung des Strömungsfeldes und können demnach abschätzen, ob notwendige Strömungsverhältnisse vorliegen, um die distributiven und dispersiven Mischmechanismen umzusetzen [9]. Aus diesem Grund wird im Folgenden von virtuellen „Ansätzen“ zur Bewertung der Mischgüte gesprochen, um sie von den experimentellen „Methoden“ zu differenzieren. Experimentelle Methoden zur Bewertung der Homogenität können der Literatur entnommen werden [10–18].

Im Rahmen dieser Arbeit wird lediglich eine Auswahl von virtuellen Ansätzen vorgestellt, da es mittlerweile eine fast unüberschaubare Anzahl von Möglichkeiten zur Bewertung der „Mischgüte“ innerhalb der CFD-Simulation gibt. Allen Ansätzen ist jedoch gemein, dass diese mit Hilfe der Masse-, Impuls- und Energieerhaltung numerisch ein Strömungsfeld berechnen und dieses im Anschluss analysieren. Die getroffene Auswahl an virtuellen Ansätzen ist in Bild 1 dargestellt.

Die Zuordnung der virtuellen Ansätze erfolgt in die Kategorien „distributives Mischen“ und „dispersives Mischen“, um zu verdeutlichen, welcher Mischmechanismus durch den jeweiligen Ansatz beschrieben werden kann.

Die Auswertung von skalaren Größen, welche sich aus den Erhaltungsgleichungen (siehe nächster Abschnitt) ergeben, ist ein häufig genutzter Ansatz, um Rückschlüsse auf die distributive Mischwirkung zu ziehen. So nutzen [16] und [19] bspw. statistische Größen wie Mittel-, Minimal-, Maximal- und Abweichungswerte für Temperaturen an den Ein- sowie Auslässen des Simulationsraums, um die thermische Homogenität zu beurteilen. Diese Art der Analyse bietet jedoch keinen Aufschluss über das Potenzial zur stofflichen Homogenisierung der Schmelze. Hopmann und Schön et al. [20] verwenden hierzu einen passiven Skalar, der mittels Konvektion durch das Fluidvolumen strömt und am Einlass des Simulationsraumes aufgegeben wird. In einem kleinen Bereich des Einlasses wird dem Skalar der Wert (RGB-Skala = schwarz) zugewiesen, während dem Rest des Einlasses der Wert (weiß) zugeordnet wird. Die konvektiv-dominierte Strömung führt zu einer Mischung dieser beiden skalaren Werte, wodurch am Auslass des Systems eine Grauwertanalyse durchgeführt werden kann, um so einerseits die distributive Mischgüte innerhalb der Simulation zu beurteilen und andererseits auch einen Abgleich mit Dünnschnitten aus experimentellen Versuchen zu ermöglichen. Hopmann und Schön kommen zu dem Ergebnis, dass die simulierten Mischgüten eine gute Übereinstimmung mit experimentell durchgeführten Untersuchungen zeigen. Weiterhin lassen sich auch sogenannte Particle-Tracking-Ansätze zur Bewertung der distributiven Mischwirkung heranziehen. Hierbei beschreibt das Particle-Tracking die Abbildung und Untersuchung der Trajektorien, auf denen sich masselose Partikel durch das Strömungsfeld bewegen. Entscheidend für die Kalkulation der Partikeltrajektorien ist, ob ein stationäres oder instationäres Strömungsfeld vorliegt. Für stationäre Strömungen, in denen das Geschwindigkeitsfeld nicht zeitabhängig ist, stimmen Partikeltrajektorien mit Strömungslinien überein [21]. Eine weit verbreitete Möglichkeit der Auswertung von Partikelverteilungen stellen sogenannte Poincaré-Abbildungen dar. Diese bilden die Schnittpunkte von Trajektorien auf einer Ebene ab [22]. Unter anderem wurden sie bereits in [7] und [9] zur Auswertung der Mischgüte herangezogen. In [7] ist dazu eine Auswahl verschiedener Mischgütekennzahlen auf Basis von Poincaré-Abbildungen dargestellt. Roland und Marschik et al. [23] erweitern die Methode des Particle-Trackings mit der Einbeziehung der Verweilzeit. Aus der Berechnung der zeitlichen Verteilung der Strömung, kann das Potenzial zur Längsmischung (axiale Mischung) eines Mischelementes abgeschätzt werden.

Bislang haben sich alle vorgestellten Ansätze auf die Betrachtung einer klassischen einphasigen Strömung bezogen. In der Kunststoffverarbeitung liegen jedoch in der Regel mehrphasige Systeme (Dispersion) vor. Im Bereich der Mehrphasenmodelle sind vor allem der Volume-of-Fluid Ansatz (VOF) sowie das Discrete-Phase-Model (DPM) zu nennen. Der VOF-Ansatz simuliert das Verhalten nicht-mischbarer Fluide und errechnet für jede Zelle des verwendeten Rechennetzes den prozentualen Anteil der Fluide in dieser Zelle, welcher im Anschluss ausgewertet werden kann. Das DPM erlaubt neben der Lösung der kontinuierlichen Phase die Lösung einer weiteren nicht-kontinuierlichen diskreten Phase. Diese zweite Phase besteht aus sphärischen Partikeln, welche in der ersten Phase dispergiert sind. Über die Auswertung der Trajektorien der Partikel lassen sich Rückschlüsse auf die Mischgüte ziehen. [24, 25]

Particle-Tracking-Ansätze können auch zur Bewertung der dispersiven Mischgüte herangezogen werden. So wird bspw. in [26] entlang von Partikelbahnen die Deformation berechnet und eine Kennzahl gebildet, die die Gesamtdeformation in das Verhältnis zu einer initialen Startform setzt. Ähnliche Ansätze verwenden [16] und [27] zur Beurteilung der Deformationsneigung.

Eine weit verbreitete Kennzahl zur Bewertung der dispersiven Mischgüte ist der in [28] vorgestellte Mischindex, auch Manas-Zahl oder Fließzahl. Zur Berechnung wird der Geschwindigkeitsgradiententensor ̿ in einen symmetrischen Deformationstensor ̿ und einen schiefsymmetrischen Rotationstensor ̿ zerlegt. Die Anteile der Deformationsströmung (zweite Invariante der Matrix – häufig auch als Betrag bezeichnet) werden zu den Anteilen der Rotationsströmung (ebenfalls zweite Invariante der Matrix) gemäß Gl. 1 ins Verhältnis gesetzt [28].

Ein höherer Wert entspricht einer potenziell besseren dispersiven Mischleistung aufgrund des Ausbleibens von Wirbeln, welche für das Aufbrechen von Fluidteilchen nicht förderlich sind. Im Idealfall ist das Fluidteilchen einer reinen Dehnströmung ausgesetzt. [28–30]

Die numerische Strömungssimulation ermöglicht die iterative Berechnung der Strömungsfeld beschreibenden Größen Geschwindigkeitsvektor ̅, Druck und Temperatur . Zur Bestimmung dieser Größen werden die Erhaltungsgleichungen für Masse, Impuls und Energie für eine Fluiddomäne – bestehend aus infinitesimal kleinen Kontrollvolumina – verwendet. Für die ausführliche Herleitung der Erhaltungssätze wird aufgrund ihres Umfangs an dieser Stelle auf Fachliteratur verwiesen [31–34]. „Die partiellen, nichtlinearen Differentialgleichungen [zur Beschreibung der Erhaltungssätze für Masse, Impuls und Energie] besitzen einen formal ähnlichen Aufbau“ [34]. Vereinfachend können die drei Erhaltungsgleichungen in eine allgemeine Transportgleichungsform gemäß Gl. 2 gebracht werden.

∂∂ρϕ∇∙ρ̅ϕϕ∇∙Γρ∇ϕϕϕ Gl. 2

Die Größen ρ und ̅ repräsentieren hierbei die Dichte bzw. den Geschwindigkeitsvektor. ϕ stellt eine beliebige Strömungsgröße dar. Der Anteil ϕ beschreibt den konvektiven Fluss, also den Transport von ϕ durch die Strömung. Der diffuse Fluss, welcher in Folge einer ungleichmäßigen räumlichen Konzentration von ϕ im Fluid entsteht, wird durch ∅ beschrieben. Der Diffusionskoeffizient Γρ ist hierbei eine auf die Dichte bezogene spezifische Größe. Zusätzliche Quellen und Senken von ϕ werden mit ϕ berücksichtigt. Um aus der oben gezeigten generischen Transportgleichung die drei Erhaltungsgleichungen für Masse, Impuls und Energie zu erhalten, müssen für die Größen ϕ, ∅ und ϕ die entsprechenden Gleichungen nach Tabelle 1 eingesetzt werden [34].

ཉཙཉཙཉཙAn dieser Stelle wird auf die Erläuterung der einzelnen Gleichungskomponenten verzichtet, da diese für den weiteren Verlauf von untergeordneter Bedeutung sind. Hierzu sei auf die Fachliteratur verwiesen [31–34]. Die allgemeine Transportgleichung wird an späterer Stelle wichtig, um die Berechnung von skalaren Strömungsgrößen wie der Verweilzeit und Scherbelastung innerhalb der Fluiddomäne zu ermöglichen. Zur Lösung der Erhaltungsgleichungen nutzt ANSYS die Finite-Volumen-Methode. Der Ablauf der Finite-Volumen-Methode ist in [33] umfassend erklärt.

Durch die wachsende Bedeutung der numerischen Strömungssimulation und die steigende Leistung moderner Computer gewinnt das Thema der automatisierten Optimierung immer mehr Bedeutung [6, 8, 35, 36, 37]. Gerade der iterative Prozess der Werkzeugauslegung profitiert davon, da diverse manuelle Auswertungsschritte und Anpassungen der Geometrie eliminiert werden. Im Rahmen einer Optimierung soll diejenige Kombination von Eingangsparametern gefunden werden, die ein oder mehrere definierte Ziele möglichst optimal erfüllt [38]. Mathematisch betrachtet sind solche Ziele in der Regel Minima oder Maxima einer Systemantwortfunktion, die sich aus dem definierten Optimierungsziel ergibt, innerhalb eines Parameterraumes. Auf Basis der ingenieurwissenschaftlichen Problemstellung muss die Auswahl einer geeigneten mathematischen Optimierungsmethode erfolgen. Die Einteilung von Optimierungsverfahren kann auf unterschiedlichste Arten und in unterschiedlichste Kategorien erfolgen. An dieser Stelle sei auf die einschlägige Literatur zu dieser Thematik verwiesen [38–40].

Im Rahmen dieser Arbeit wird auf das Spektrum der Optimierungsmethoden zurückgegriffen, die in der CFD-Software ANSYS Fluent ® integriert sind. Um eine geeignete Methode auszuwählen, wurden vorab Anforderungen definiert, die diese Methode bestmöglich erfüllen soll.

· Auffinden globaler Mini- und Maxima der Zielfunktion

· Möglichkeit zur Lösung mono- und multikriterieller Optimierungsprobleme

· Integration von Parameterbeziehungen und -abhängigkeiten

Zwar ist es das ausgewiesene Ziel dieser Arbeit, mehrere Kriterien zu verwenden, diese aber durch die Methode der gewichteten Summe in eine Problemstellung zu überführen, die einen Funktionswert minimiert. Hierdurch wird die gegenseitige Beeinflussung der verschiedenen Zielkriterien durch Gewichtung umgangen. Des Weiteren kann davon ausgegangen werden, dass sich die Zielfunktionen nicht-linear verhalten. In der Regel existieren für solche Optimierungsaufgaben keine analytischen Lösungsverfahren, so dass auf numerisch-iterative Methoden zurückgegriffen werden muss. Auch direkt mit dem praktischen Problem verknüpft ist die Tatsache, dass in der Regel definierte Nebenbedingungen einzuhalten sind. Diese Parameterbeziehungen sollten in Form von Gleichungen oder Ungleichungen vorliegen können. Als potenzielle Methoden, welche die Anforderungen erfüllen, wird im Folgenden auf das Screening und den sogenannten MOGA näher eingegangen. Diese beiden Optimierungsmethoden sind in ANSYS standardmäßig enthalten. [41]

Die Methode des Screenings stellt im eigentlichen Sinne gar keine Optimierungsmethode dar. Sie generiert zu Beginn eine bestimmte Anzahl zufälliger Geometrievarianten in Abhängigkeit von möglichen Parameterkombinationen und -grenzen (Freiheitsgrade der Geometrie). Anschließend erfolgt die Berechnung der so erstellten Design Points (kurz: DP Geometrievarianten) und je nach Vorgabe wird eine Anzahl an optimalen Kandidaten ausgegeben, die das vom Benutzer vorgegebene Ziel der „Optimierung“ am besten erfüllen. Es findet kein weiterer Optimierungslauf statt, der bspw. weitere Geometrievarianten aus der Menge der besten Kandidaten bildet. Demnach ist das Ziel des Screenings (zu Deutsch: Früherkennung, Vorauswahl, Überprüfung) nicht das Finden der optimalen Parameterkombination, sondern das Ermitteln eines Datensets, welches für anschließende Optimierungen als Startwert genutzt werden kann und somit den Umfang und die Dauer der eigentlichen Optimierung reduziert [41].

Der sogenannte MOGA (Multi-Objective-Genetic-Algorithm) hingegen ist ein genetischer Algorithmus, der auf dem biologischen Prinzip der Evolution basiert und darauf ausgelegt ist das globale Optimum zu finden. Beim biologischen Prinzip der Evolution geht es um den Überlebenskampf einer Population in einer bestimmten Umwelt. Durch Fortpflanzung entstehen neue Individuen, welche durch Rekombination und Mutation von Genen bessere oder schlechtere Eigenschaften als ihre Eltern aufweisen. Die fittesten Individuen haben dabei die größte Überlebenschance. Bei Übertragung dieses Prinzips auf eine Optimierung, stellt die Umwelt das zugrundeliegende Problem dar. Die einzelnen Individuen sind mögliche Lösungen für dieses Problem. Durch Aufstellen einer Zielfunktion wird die Fitness der einzelnen Individuen miteinander verglichen. Das fitteste Individuum stellt demnach die beste Lösung für das Optimierungsproblem dar [39]. In ANSYS läuft der MOGA nach dem folgenden Prinzip ab. In einem ersten Schritt wird eine initiale Population an DP erstellt und simuliert (bis zu diesem Arbeitsschritt vergleichbar mit Screening). Auf Basis dieser Ergebnisse wird anschließend eine neue Population erzeugt. Dazu verwendet der Algorithmus zwei verschiedene Verfahren, die Kreuzung und die Mutation. Mittels Kreuzung zweier DP (Eltern) der vorhergegangenen Population wird versucht die potenziell besten Eigenschaften der Eltern auf den neuen DP (Kind) zu übertragen. Durch Mutation werden ein oder mehrere Werte eines Individuums zufällig verändert, um eine bessere Lösung zu erreichen. Dadurch soll verhindert werden, dass die Population an einem lokalen Minimum stagniert. Ist die neue Population erzeugt, wird die Berechnung für alle DP aktualisiert. Anschließend wird geprüft, ob die Lösung konvergiert ist. Ist dies nicht der Fall, wird auf Basis der neu erzeugten Population eine weitere Population erschaffen, bis die Lösung stabil ist [41].

Im Gegensatz zum Screening ermöglicht der MOGA demnach die Ermittlung eines optimalen Kandidaten, weshalb im Rahmen dieser Arbeit der MOGA als mathematisches Optimierungsverfahren verwendet wird. Es sei bereits an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass durch einen Wechsel zu einer alternativen (nicht in ANSYS-verfügbaren) Optimierungsmethode, welche ebenfalls die o.g. Anforderungen erfüllt, Vorteile im Hinblick auf die Optimierungsdauer erzielt werden können. Hierauf liegt jedoch nicht der Fokus dieser Arbeit.

2 Automatisierter Algorithmus zur Auslegung und Optimierung

Die Auslegung und Optimierung von Mischelementen stellt einen iterativen Prozess dar, bei dem verschiedene Parameter bisher manuell angepasst werden mussten. Das in [8] vorgestellte Konzept zur automatisierten Auslegung und Optimierung von dynamischen Mischelementen soll in diesem Kapitel umgesetzt werden. Dazu werden zunächst der Aufbau des Algorithmus und die Implementierung beschrieben. Darauf folgt die Definition verschiedener Zielgrößen – auch Qualitätskriterien (in Anlehnung an die Arbeiten von [6] und [36]) genannt – zur Beurteilung der Mischgüte. Abschließend wird auf die verwendete Methode der Gewichtung eingegangen.

2.1 Implementierung des Algorithmus in ANSYS Fluent

Der Algorithmus zur automatisierten Auslegung und Optimierung von dynamischen Mischelementen soll in die kommerziell verfügbare CFD-Software ANSYS Fluent ® implementiert werden. Der grundsätzliche Ablauf des Algorithmus ist im folgenden Bild 2 dargestellt. Die blauen Kästen beschreiben primäre Schritte, die weißen Kästen hingegen beinhalten Daten, welche in den Algorithmus einfließen oder von diesem generiert werden. Die Grundlage des Algorithmus bildet ein parametrisiertes CAD-Mastermodell für das mischelementspezifisch geometrische Freiheitsgrade definiert werden müssen. Hierbei sind Fertigungsrestriktionen zu berücksichtigen. Aus den dadurch gesetzten Grenzen lässt sich ein Bereich festlegen, in dem die Parameter frei variiert werden können. Aus den entstehenden Geometrievarianten wird anschließend das Fluidvolumen abgeleitet und im nächsten Schritt diskretisiert. Hierzu werden globale Vernetzungseinstellungen gewählt, um sicherzustellen, dass für jede Geometrievariante die gleichen Einstellungen für Elementgrößen, Wachstumsraten und Anzahl von Randschichtverfeinerungen genutzt wird. Strukturierte Prismenschichten werden zur hohen Auflösung der wandnahen Strömungseffekte verwendet, in den mittleren Bereichen hingegen unstrukturiert angeordnete Tetraederelemente.

Das vernetzte Geometriemodell wird in die CFD-Simulation überführt, in der die numerische Berechnung des Strömungsfeldes für jede Variante erfolgt. Jede Geometrievariante wird mit dem gleichen Betriebspunkt (Rotordrehzahl, Material, Massendurchsatz, …) simuliert, um die Vergleichbarkeit der Ergebnisse gewährleisten zu können. Da es sich bei den betrachteten Mischelementen um dynamische Mischelemente handelt, führt die Relativbewegung zwischen dem Rotor und dem Zylinder zu einem instationären Zustand der Strömung. Um den Aufwand bezüglich Zeit und Rechenleistung bei einer instationären Berechnung zu vermeiden, wird auf das Prinzip der kinematischen Umkehr zurückgegriffen. Dieses ermöglicht die Überführung des instationären Prozesses in einen stationären Prozess. In ANSYS wird dieses Prinzip durch die Verwendung eines bewegten Bezugssystems, sogenannten Moving Reference Frames, umgesetzt [24]. Für weiterführende Informationen zu dieser Thematik sei auf [24] und [42] verwiesen.

Nach Berechnung des Strömungsfeldes werden die Ergebnisse aus dem Solver an das Post-Processing übergeben. Im Post-Processing ist nicht jede beliebige statistische Größe komfortabel in der Auswertungsumgebung zu erstellen und zu analysieren. Deshalb werden alle relevanten Strömungsgrößen in das verwendete Datenverarbeitungssystem (DVS) exportiert und mit speziell programmierten Makros eine separate Berechnung der Qualitätskriterien durchgeführt, bevor diese an ANSYS zurückgegeben werden. Diese Größen dienen dem Optimierer als Datenbasis zur Ermittlung eines „optimalen“ Kandidaten, der unter Einhaltung der vorgegebenen Ausschlusskriterien, die Qualitätskriterien bestmöglich erfüllt. Bevor die Definitionen der Qualitäts- und Ausschlusskriterien im nächsten Abschnitt vorgestellt werden, wird an dieser Stelle explizit darauf hingewiesen, dass lediglich solche Kriterien berücksichtigt werden, welche eine Beurteilung einer einphasigen Strömung auf makroskopischer Ebene zulassen. Rückschlüsse über das mikroskopische Verhalten, bspw. über Tropfenverteilung, -bruch oder -koaleszenzvorgängen wie es Celik in seiner Dissertation getan hat [4], sind demnach nicht möglich. Celiks Modell wird auf ein in der Größe und Komplexität begrenztes Fluidvolumen (6300 Zellen) angewendet, wohingegen der vorgestellte Algorithmus auf die Simulation eines gesamten Mischelementes (>1 Mio. Zellen) ausgelegt ist. Entsprechend höher ist der Rechenbedarf für die Optimierung. Im Rahmen dieser Arbeit werden insgesamt neun verschiedene Qualitätskriterien erprobt und auf deren Eignung zur automatisierten Bewertung der Mischgüte untersucht. Hierbei muss dem Anwender bewusst sein, dass jede Aggregation von Informationen zwangsläufig zu einem Informationsverlust führt. Eine kritische Beurteilung der Optimierungsergebnisse bleibt demnach nicht erspart.

Wie im Stand der Technik gezeigt werden konnte, gibt es bereits eine Vielzahl virtueller Ansätze zur Bewertung der „Mischgüte“. In vergangenen wissenschaftlichen Publikationen lag der Fokus in der Regel auf der Betrachtung von ein oder zwei unterschiedlichen Ansätzen. Im Rahmen dieser Arbeit werden drei Ausschlusskriterien und neun verschiedene Qualitätskriterien herangezogen. Tabelle 2 und Tabelle 3 geben eine Übersicht dieser Kriterien mit der getroffenen Kategorisierung der .

Der Index jedes Ausschlusskriteriums bzw. Qualitätskriteriums ist ein Akronym des jeweiligen Kriteriums (bspw.: Temperaturentwicklung = TE).

ཉཉཉཉཉཉཙཉཙཉཙཙཙཉཙཉཙཉཉཉཉཙཉཙཉཙཉཙཉཙཉཙDie gliedern sich in die zwei Kategorien Performance und Mischmechanismen, wobei letztere nochmals in die Unterkategorien distributiv und dispersiv aufgeteilt ist. Diese Art der Zuordnung ermöglicht eine klare Abgrenzung verfahrenstechnischer Kriterien (Performance) zu solchen, die die Mischwirkung bewerten sollen. Die Zuordnung in distributive und dispersive Mischmechanismen soll verdeutlichen, dass nicht „die“ eine Mischgüte bestimmt wird. Vielmehr soll bewertet werden, inwiefern sich bestimmte Geometrievariationen eignen, solche Strömungsverhältnisse herbeizuführen, die distributive oder dispersive Mischwirkungen begünstigen. Bevor in den nächsten Abschnitten die einzelnen Kriterien näher erläutert werden, soll zunächst das Thema der mono- bzw. multikriteriellen Optimierung aufgegriffen werden.

Jedes Qualitätskriterium stellt im Rahmen der Optimierung eine Zielfunktion dar, welche es zu minimieren gilt. Es handelt sich demnach um ein multikriterielles Optimierungsproblem, welches zur Vereinfachung in ein monokriterielles Optimierungsproblem überführt wird. Die dazu notwendige Gewichtung der wird in Abschnitt 2.3 detailliert vorgestellt. Im Idealfall könnte für jedes eine Normierung auf den Wertebereich [0:1] mittels der Methode der linearen Skalierung durchgeführt werden. Grundsätzlich kann diese Vorgehensweise auch realisiert werden, jedoch wurde im Rahmen von internen Arbeiten festgestellt, dass die große Schwankungsbreite einzelner im Vergleich zu einer eher geringen Schwankungsbreite anderer einen sinnvollen Vergleich und somit eine objektive Bewertung verhindert. Aus diesem Grund wurde sich für eine „referenzbasierte“ Auswertung entschieden, in der die prozentuale Änderung eines im Vergleich zu einem Referenzmodell berechnet wird. Als Referenzmodell wird hierbei eine beliebige Startgeometrie verstanden, die dem Algorithmus zu Beginn zur Verfügung gestellt wird. Im Anschluss an die durchgeführte Optimierung muss geprüft werden, ob durch die Wahl einer alternativen Startgeometrie die Ermittlung des optimalen Kandidaten beeinflusst wird. Die notwendigen Umrechnungsschritte für eine alternative Startgeometrie sind im Anschluss an eine Optimierung problemlos möglich, ohne erneut eine Simulationslauf zu beginnen.