Modellierung thermischer Systeme

Auf Basis langjähriger Industrieerfahrung sowie breiter Kenntnisse in Bezug auf MATLAB und Simulink erhalten Sie von MathWorks Consulting Services Coaching, Vorführungen und Unterstützung beim Entwickeln einer Modellierung physikalischer Systeme – von den individuellen Einstellungen der Bibliothek und der Simulation auf Systemebene über den Reglerentwurf und die Generierung von Embedded Code bis hin zu Hardware-in-the-Loop-Tests in Echtzeit und Systembereitstellung.

Schnellere Projektentwicklung

MathWorks Consulting Services vermittelt Ihnen bewährte Methoden zur Einrichtung einer Umgebung des Model-Based Design, das den aktuellen und zukünftigen Modellierungsbedarf in Ihrer Organisation erfüllt. Wir unterstützen Sie bei der Bestimmung einer geeigneten Darstellung aller Wärmeflüsse und -verluste sowie der ausreichenden Näherung der Temperaturabhängigkeitseigenschaften des Fluids. Wir bringen Ihnen Techniken zur Automatisierung von Parameterschätzungen mithilfe von modernen Optimierungsalgorithmen bei – ausgezeichnete Zeitersparnis bei der Erstellung von Prototypen und der kontinuierlichen Verifizierung.

Die Bestimmung geeigneter Modellstrukturen mit unvollständigen Daten kann schwierig sein

In der Regel ergeben sich die Eigenschaften und Parameter, die das Modellverhalten definieren, bei der Weiterentwicklung des Modells. Diese Eigenschaften und Parameter können von Datenblättern, technischen Spezifikationen, Labormodellierungstests oder wissenschaftlichen Grundprinzipien stammen, doch im Allgemeinen liegt eine Kombination dieser Quellen vor, deren Daten oft unvollständig sind. Die Modellgenauigkeit hängt von der Vollständigkeit der Daten und diese wiederum von den aus dem Modell gewonnenen Erkenntnissen ab. Aufgrund dieser gegenseitigen Abhängigkeit zwischen Modellstruktur und Modellparametern ist eine konstruktive Beurteilung zur korrekten Strukturierung des Modells erforderlich, um den aktuellen Entwicklungsstand wiederzugeben. MathWorks Consultants kennen die Verhaltensabhängigkeiten von Komponenten auf Fluidtemperaturen und helfen Ihnen bei der Ermittlung der geeigneten Modellstruktur. Sie zeigen Ihnen, wie Sie die Ihnen vorliegenden Daten in die Fluideigenschaften und andere Modellparameter integrieren.

Abwägung zwischen Modellgenauigkeit und Simulationsgeschwindigkeit

Zur Erstellung leistungsstarker Modelle ist mehr nötig, als nur Herstellerdatenblätter und Experimentierdaten zu integrieren. Die Solver-Konfiguration ist ein entscheidendes Element für Hydrauliksysteme, die inhärent steif sind, mit numerisch intensiven Berechnungen. MathWorks Consultants leiten Sie bei der Optimierung der Solver-Leistung an und zeigen Ihnen systematisch, wie Sie zwischen Modellgenauigkeit und Simulationsgeschwindigkeit abwägen – entscheidend für den Praxisbetrieb und wichtig für größere, komplexere physikalische Systeme.

Erstellung von Modellen und Simulationen, die das Verhalten von realen Systemen genau darstellen

MathWorks Consultants vermitteln Ihnen, wie Sie eigene Blocksammlungen erstellen, die das Verhalten individuell konfigurierter Pumpen, Ventile oder Wärmetauschern genau erfassen. Häufig ist für eine realistische Systemsimulation die Integration mehrerer physikalischer Domänen erforderlich. Mischflussanwendungen, bei denen das Fluid zwischen 100% Flüssigkeit und 100% Gas variieren kann, oder Anwendungen mit mehreren Bestandteilen wie Massengutverarbeitung sind zwei solcher Beispiele. In diesen Szenarien können Sie MathWorks Consultants beim Entwickeln einer Bibliothek mit individuellen, am besten für Ihre Anwendungen geeigneten Blöcken unterstützen. Diese Art der Zusammenarbeit bietet Ihnen eine solide Basisbibliothek, auf die neu gewonnene, interne Erkenntnisse angewandt werden können, um die Zahl der individuellen Bibliothekskomponenten zu erweitern.

MathWorks Consulting Services arbeitet in folgenden Bereichen mit Ihnen zusammen:

• Auswahl und Erzielung des gewünschten Genauigkeitsmaßes Ihres Mehrdomänenmodells
• Integration genauer thermischer Fluideigenschaften in Ihre Modelle
• Automatisierung der Parameterschätzung
• Anwendung von Model-Based Design, um die Entwicklung zu steuern sowie Entwicklungsaufwand und Markteinführungszeit zu verringern
• Aufbau interner Kompetenzen durch gezielte Coaching-Sitzungen und übergreifenden Wissenstransfer