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Am Lehrstuhl für Konstruktionslehre und CAD werden moderne Verfahren und Methoden des Hochleistungsrechnens (engl. High-Performance-Computing, HPC) zur effizienten Produktentwicklung erforscht und in Zusammenarbeit mit der Industrie erprobt.

HPC beschleunigt die Produktentwicklung, indem es die Rechenzeit numerisch intensiver Simulationen, wie z. B. CFD-Analysen, verkürzt und so mehr Design-Zyklen in einem gleichbleibenden Entwicklungszeitraum erlaubt. Eine zusätzliche Automatisierung der Optimierung kann die Effizienz der Entwicklung weiter steigern. Während der (monetäre) Aufwand für HPC-Systeme leicht zu beziffern ist, ist der Nutzen in Bezug auf die Entwicklungszeitverkürzung bzw. der Nutzen durch bessere Simulationsmodelle und umfangreiche Optimierung schwer bestimmbar. Bislang wurden zudem vergleichsweise wenige Versuche unternommen, technische und wirtschaftliche Auswirkungen von HPC auf die Produktentwicklung zu quantifizieren.

Der nun veröffentlichte Beitrag hat das Ziel die Vorteile von HPC im Rahmen einer Case Study detailliert zu betrachten. Hierfür wurde das Formula Student Team der Universität Bayreuth über mehrere Saisons begleitet und HPC-Infrastruktur und Methoden zur Automatisierung der CFD-Simulationsprozesse bereitgestellt. Durch den Vergleich der Key Performance Indicators des Teams vor und nach der HPC-Implementierung konnte eine deutliche Steigerung der Entwicklungseffizienz sowohl in qualitativer als auch in quantitativer Hinsicht festgestellt werden. Wichtige aerodynamische KPIs stiegen um bis zu 115 %. Gleichzeitig versechsfachte sich die Anzahl der Design-Iterationen innerhalb einer Saison. Diese Ergebnisse belegen den erheblichen Nutzen von HPC und der Automatisierung von numerisch-intensiven Simulationsprozessen für die Produktentwicklung.

Den vollständigen Beitrag „Impact of HPC and Automated CFD Simulation Processes on Virtual Product Development - A Case Study“ unter Autorenschaft von Christopher Lange, Patrick Barthelmäs, Tobias Rosnitschek, Stephan Tremmel und Frank Rieg finden Sie in der Applied Sciences  2021, 11(14) und kann mit folgendem Link frei abgerufen werden: https://doi.org/10.3390/app11146552