Digitale Zwillinge und numerische Simulation

Digitale Zwillinge und numerische Simulationen sind weit mehr als reine Validierungswerkzeuge. Sie ermöglichen es, Anforderungen frühzeitig zu konkretisieren, Systemarchitekturen zu vergleichen und Designentscheidungen abzusichern – und begleiten Produkte bis in den Betrieb.

Unser Leistungsangebot für die modellbasierte Produktentwicklung

Das Fraunhofer LBF unterstützt Unternehmen bereits in den frühen Phasen der Produktentwicklung – von der Anforderungsanalyse über den Systementwurf bis zur Spezifikation – durch die Entwicklung und Anwendung digitaler Zwillinge sowie numerischer Methoden. Virtuelle Systemmodelle und digitale Prozessketten ermöglichen es, Anforderungen und Systemarchitekturen frühzeitig zu simulieren, Varianten zu bewerten und fundierte Designentscheidungen zu treffen. Die Integration von Materialdaten und mikrostruktur-informierten Modellen schafft eine belastbare Grundlage für die Auswahl und Spezifikation von Werkstoffen und Komponenten. So werden Risiken früh erkannt und die Leistungsfähigkeit sowie Nachhaltigkeit von Produkten bereits in der Konzeptphase gezielt gesteigert.

Konkret umfasst das Leistungsangebot:

• Entwicklung und Anwendung digitaler Zwillinge zur virtuellen Abbildung, Simulation und Analyse von Komponenten, Systemen und Materialien – von der ersten Idee bis zur Nachweisführung.
• Numerische Produktentwicklung mit Fokus auf metallische Komponenten, mechatronische Systeme, softwaredefinierte Produkte und digitale Materialentwicklung  zur frühzeitigen Bewertung und Optimierung von Designvarianten, sodass Anforderungen und Architekturentscheidungen belastbar getroffen werden können.
• Kopplung von Simulation und Experiment zur funktions- und zuverlässigkeitsorientierten Optimierung und Validierung sowohl in der Konzeptphase als auch bei der späteren Produktabsicherung.
• Einbindung von Materialdaten und mikrostruktur-informierten Modellen für präzisere Simulationsergebnisse, die als Grundlage für Werkstoffauswahl und Design dienen.
• Aufbau digitaler Prozessketten für die Entwicklung und Optimierung von Materialien, Strukturbauteilen und Systemen entlang des gesamten Entwicklungsprozesses.

Forschungsschwerpunkte für die nächste Generation

Um die nächste Generation digitaler Methoden und Werkzeuge für die Industrie zu ermöglichen, konzentriert sich unsere Forschung im Themenfeld »Digital Twins & Simulation« auf die gezielte Weiterentwicklung von Kompetenzen entlang der gesamten digitalen Wertschöpfungskette. Wir identifizieren und adressieren gezielt offene Innovationsfelder – etwa bei der autonomen Erstellung digitaler Zwillinge, der Integration von Materialdaten oder der Kopplung von Simulation und Experiment. Ziel ist es, neue datenbasierte Ansätze für die virtuelle Produktentwicklung zu schaffen und die Systemzuverlässigkeit bereits in der System-Architektur und -Entwurfsphase durch innovative Kopplung von Simulation und Experiment weiter zu erhöhen.

Unsere Forschungsthemen im Einzelnen:

• Autonome Erstellung und Weiterentwicklung digitaler Zwillinge für verschiedene Anwendungsbereiche im Kontext der Nachhaltigkeitsbewertung und Erhöhung der Systemzuverlässigkeit als Werkzeug um Anforderungen und Architekturvarianten bereits in der frühen Entwicklung zu konkretisieren und zu bewerten
• Integration von virtueller Sensorik und Zustandsmanagement in digitale Zwillinge. Um unter anderem Überwachungs- und Bewertungsstrategien frühzeitig im Entwicklungsprozess bewerten zu können.
• Digitale Material‑/Formulierungsentwicklung in Polymerdesign; Einbindung von Materialdaten in Systemmodelle z.B. zur Unterstützung der Werkstoffauswahl und Spezifikation in der Konzept- und Entwurfsphase.
• Virtuelle Systemzuverlässigkeitsanalyse durch Verknüpfung von Simulationsergebnissen mit probabilistischer FMEA und mikrostrukturellen Schädigungsmodellen zur frühzeitigen Risikoabschätzung und Absicherung von Systementwürfen.
• Statistische Versuchsplanung (DoE) und Kalibrierung zur effizienten Validierung und Optimierung von Modellen und Systemen zur effizienten Optimierung und Absicherung von Modellen und Systemen zur Optimierung und Absicherung von Modellen und Systemen – von der ersten Simulation bis zur Validierung.