Steinbeis-Forschungszentrum Virtual Testing

• Entwicklung virtueller Testverfahren anhand digitaler Prototypen unter Verwendung diverser numerischer Berechnungswerkzeuge (Strömungssimulation (CFD), Struktursimulation, thermoelektrische und magneto-hydrodynamische Simulationen, gekoppelte Multi-Physics-Ansätze)
• Durchführung numerischer Simulationen für virtuelle Prototypen für unterschiedliche Fragestellungen
• Durchführung numerischer Strömungsberechnungen (CFD) mit unterschiedlichen Verfahren meshbasierter Verfahren (Finite Volumen Verfahren mit OpenFOAM®) oder partikelbasierten Verfahren (Smoothed Particle Hydrodynamics, SPH)
• Einsatz unterschiedlicher Machine-Learning Verfahren zur Berechnung von Strömungen mit und ohne Testdaten (Convolutional Network, Physics Informed Neural Networks (PINNs))
• Kopplung von Machine-Learning Tools mit konventionellen CFD-Codes zur Integration zusätzlicher Modelle, Materialdaten, etc. als Machine-Learning Modelle
• Entwicklung von Berechnungswerkzeugen sowie graphischer Benutzeroberflächen (GUI)
• Unterstützung beim Aufbau und der Entwicklung von Validierungsexperimenten, Unterstützung bei Fragen zur Messtechnik
• Beratung und Unterstützung bei der Modellbildung und den physikalischen Grundlagen
• Durchführung von Schulungen und Spezialseminaren zur 
  • Modellbildung
  • Strömungssimulation
  • Machine-Learning
  • Entwicklung virtueller Testverfahren
• Spezifische Beratung bei der Einführung und Einsatz numerischer Berechnungsverfahren im Unternehmen

• Modellbildung und numerische Simulation mit unterschiedlichsten Berechnungsverfahren unter Anwendung von Open Source Software
• Einsatz von Machine-Learning Methoden in der virtuellen Überprüfung von Bauteilen und Baugruppen
• Beratung und Unterstützung beim Einsatz der Verfahren durch Schulungen und Seminare

• Modellbildung und numerische Untersuchung der Ablagerung als auch Abreinigung von Schmutz in diversen Anwendungen
• Zeitliches Ablagerungs- und Verschmutzungsverhalten in Abgassystemen
• Modellierung des Entgasungsverhaltens von Kunststoffschmelzen
• Untersuchung des Wärmetransports und dessen Optimierung in LED-Beleuchtungssystemen
• Strömungs- und Strukturmechanische Optimierung von Gebläsen
• Untersuchung von Raumluftfiltern und deren Effektivität, Vergleich der Effektivität mit Fensterlüftung
• Analyse von Schadensmechanismen von Rührwerken im Abwasserbereich
• Abscheidung von Öltröpfchen bei der Kurbelgehäuseentlüftung
• Numerische Untersuchungen von Zentrifugalabscheidern, Entwicklung neuer Abscheidekonzepte
• Modellierung von Schaumbildungsvorgängen
• Virtuelle Beschreibung von Klimakammern mit unterschiedlichen Prüfzyklen
• Kopplung von ML-Modellen mit CFD-Codes (OpenFOAM) zur Einbindung von Materialdaten
• Schulungen für Spezialthemen

Steinbeis Transfer-Magazin

• Mit einer ganzheitlichen Strategie den Unternehmenserfolg sichern (Transfer 2/2024)
  Digital technology can help product engineering to strike the optimal balance between cost, quality, sustainability, compliance and time-to-market