Die Teilnehmer erhalten ein umfassendes Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen von KI in der Bauteilmodellierung. Sie lernen verschiedene Anwendungsbereiche kennen - von generativem Design bis zur simulationsgestützten Optimierung - und können deren Nutzen für ihre spezifische Produktentwicklung einschätzen. Das Seminar vermittelt zudem ein Framework für die schrittweise Einführung von KI-Lösungen in bestehende Konstruktionsprozesse.
KI-unterstützte BauteilmodellierungGrundlagen der KI in der Konstruktion
Einführung in KI-Methoden für die Bauteilentwicklung: Überblick über Machine-Learning-Ansätze wie generative Designverfahren und neuronale Netze für die Produktentwicklung. Praxisbeispiele aus Automobilbau, Luftfahrt und Maschinenbau zeigen konkrete Anwendungen.
Integration in bestehende CAD/CAE-Prozesse: Schnittstellen zu gängigen Konstruktionswerkzeugen wie CATIA, SolidWorks oder NX. Workflow-Optimierung durch KI-gestützte Vorarbeit und Nachbereitung.
Datenqualität und -vorbereitung: Anforderungen an Trainingsdaten für KI-Modelle in der Konstruktion. Umgang mit unvollständigen oder fehlerhaften Eingangsdaten.
Generative Design-Verfahren
Prinzipien algorithmischer Gestaltungsoptimierung: Wie KI-systeme unter Berücksichtigung von Randbedingungen optimale Geometrien generieren. Vergleich mit traditionellen Topologieoptimierungen.
Multi-Ziel-Optimierung: Gleichzeitige Berücksichtigung von Festigkeit, Gewicht, Herstellbarkeit und Kosten in automatisierten Entwurfsprozessen.
Interpretierbarkeit der Ergebnisse: Methoden zur Nachvollziehbarkeit und manuellen Nachbearbeitung von KI-generierten Entwürfen.
Material- und Fertigungsoptimierung
KI-gestützte Materialauswahl: Automatisierte Empfehlungssysteme für Werkstoffe basierend auf Belastungsprofilen und Kostenrahmen.
Fertigungsgerechte Konstruktion: Integration von Herstellungsrestriktionen (z.B. aus Spritzguss oder CNC-Bearbeitung) in den Entwurfsprozess.
Additive Fertigungsoptimierung: Spezielle Algorithmen für die generative Gestaltung von 3D-druckoptimierten Bauteilen.
Simulation und Validierung
KI-beschleunigte FEM-Analysen: Machine-Learning-Modelle als Surrogate für aufwändige Simulationen. Genauigkeitsabschätzung und Gültigkeitsbereiche.
Automatisierte Ergebnisinterpretation: KI-gestützte Auswertung von Spannungsverteilungen und Ermüdungsanalysen.
Virtuelle Prototypenoptimierung: Iterative Verbesserung von Bauteilen durch kombinierte Simulation und KI-gestützte Anpassung.
Wissensbasierte Konstruktion
Erfahrungstransfer in KI-Systeme: Digitalisierung von Konstruktionsregeln und Expertenwissen für assistierte Entwurfsprozesse.
Ähnlichkeitsanalysen: Wiederverwendung bestehender Lösungen durch KI-gestützte Erkennung analoger Bauteile und Belastungssituationen.
Normen- und Standardprüfung: Automatisierte Überprüfung von Entwürfen gegen relevante Konstruktionsnormen und Sicherheitsvorschriften.
Mensch-Maschine-Interaktion
Natürlichsprachliche Eingabe: Umwandlung von Konstruktionsanforderungen in parametrische Modelle durch NLP-Verfahren.
Visuelles Feedback: KI-gestützte Darstellung und Erklärung von Optimierungsergebnissen für Konstrukteure.
Kollaborative Entwurfsprozesse: Kombination menschlicher Kreativität mit KI-generierten Lösungsvarianten.
Lebenszyklusoptimierung
Vorhersage von Betriebsverhalten: KI-Modelle zur Abschätzung von Verschleiß und Lebensdauer basierend auf Konstruktionsdaten.
Kreislaufwirtschaft: KI-gestützte Design-for-Recycling-Ansätze und Demontageoptimierung.
Kostenprognose über den Lebenszyklus: Integration von Herstellungs-, Betriebs- und Entsorgungskosten in den Entwurfsprozess.
Praxisübung: KI-gestützte Bauteiloptimierung
Teilnehmer entwickeln ein belastungsoptimiertes Bauteil mit KI-Unterstützung, von der Anforderungserfassung über den generativen Entwurf bis zur Simulationsvalidierung.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Konstrukteure, Entwicklungsingenieure, Simulationsspezialisten und Produktmanager aus den Bereichen Maschinenbau, Fahrzeugtechnik und industrielle Produktentwicklung. Grundkenntnisse in CAD/CAE-Systemen werden vorausgesetzt.
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