KI-Unterstützung in der Finite-Elemente-Methode

Wie können Unternehmen in der Konstruktion von technischen Systemen von Künstlicher Intelligenz profitieren? Eine Möglichkeit ist die Nutzung von KI-Verfahren in der Finite-Elemente-Methode (FEM).

Was ist die Finite-Elemente-Methode und wie wird sie genutzt?

Die Finite-Elemente-Methode ist ein Verfahren, das zur Vorhersage von Kräften, Verformungen und Spannungen in technischen Systemen verwendet wird. Dazu werden Konstruktionen in CAD importiert, vernetzt und mit Materialdaten versehen. Anschließend werden die wirkenden Kräfte angelegt. Die Methode dauert in der Regel mehrere Tage und ist mit zunehmendem Modelldetailgrad und Vernetzungsgrad exponentiell aufwendiger. Genaue Modellierungs- und Idealisierungsentscheidungen sind daher von großer Bedeutung, um zuverlässige Ergebnisse zu erhalten.

Wie kann KI in der Finite-Elemente-Analyse genutzt werden?

KI-Verfahren können bei der Merkmalsextraktion von CAD-Modellen und Kräfteeinwirkungen sowie bei der Modellierungs- und Idealisierungsentscheidung unterstützen. Dazu kommen Algorithm Configuration, Regression der Parameter (SMAC), Clustering Ansätze (ISAC) oder Genetic Algorithms (GGA) in Betracht. Durch die Nutzung von KI-Methoden werden die Mitarbeitenden bei diesen aufwändigen Aufgaben unterstützt und der Entwicklungsprozess beschleunigt. Hier bekommen Sie einen kurzen Einblick in die KI-Methoden.

• Algorithm Configuration: Algorithm Configuration ist ein KI-Verfahren, das darauf abzielt, den besten Algorithmus für eine gegebene Aufgabe auszuwählen. Dazu werden verschiedene Algorithmen miteinander verglichen und diejenigen ausgewählt, die die besten Ergebnisse liefern. Diese Art von KI kommt häufig bei der Optimierung von Prozessen oder der Suche nach neuen Lösungen zum Einsatz.
• SMAC (Sequential Model-based Algorithm Configuration): SMAC ist ein KI-Verfahren, das darauf abzielt, den optimalen Parameterwert für einen gegebenen Algorithmus zu finden. Dazu werden verschiedene Parameterwerte getestet und diejenigen ausgewählt, die die besten Ergebnisse liefern. SMAC kommt häufig bei der Optimierung von Maschinenlernalgorithmen zum Einsatz.
• ISAC (Iterative Support-based Algorithm Configuration): ISAC ist ein KI-Verfahren, das darauf abzielt, den besten Algorithmus für eine gegebene Aufgabe auszuwählen, indem es mehrere Algorithmen parallel testet und diejenigen auswählt, die die besten Ergebnisse liefern. Im Gegensatz zu Algorithm Configuration werden bei ISAC nicht nur die Ergebnisse, sondern auch die dafür benötigte Rechenzeit berücksichtigt.
• GGA (Genetic Algorithm): Ein Genetic Algorithm (GGA) ist ein KI-Verfahren, das auf dem Prinzip der natürlichen Selektion basiert. Dabei werden Lösungen für eine gegebene Aufgabe durch Iteration und Anpassung von Lösungen anhand ihrer Fitness verbessert. GGAs eignen sich besonders für die Lösung von Problemen, bei denen es viele mögliche Lösungen gibt und es schwierig ist, eine optimale Lösung zu finden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Finite-Elemente-Methode ein wichtiges Werkzeug in der Konstruktion von technischen Systemen ist. Durch die Nutzung von KI-Verfahren können Unternehmen ihren Entwicklungsprozess beschleunigen und ihre Mitarbeitenden bei komplexen Aufgaben unterstützen.

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