Simulationen sind ein wichtiger Bestandteil der modernen Produktentwicklung. Diese führen zu
kürzeren und effizienteren Entwicklungszyklen und können hohe Kosten für aufwändige Tests
reduzieren. Eine der großen Herausforderungen für gute Ergebnisse bei Simulationsanwendungen
ist die Modellbildung. Für geometrische Analysen wird dabei stets auf das ideale CAD-Modell
zurückgegriffen. Dieses ist aber aufgrund unvermeidlicher Ungenauigkeiten im Fertigungsprozess
mit Abweichungen behaftet wodurch die Aussagen der Simulationen verfälscht werden. Diese
Arbeit befasst sich mit der Thematik wie geometrische Fertigungsabweichungen in den
Simulationsprozess integriert werden können um möglichst genaue simulationsfähige Modell zu
erhalten und somit die Ergebnisqualität zu verbessern. Als methodischer Unterbau wird hierzu
ein Ebenen-Modell vorgestellt welches den Produktentwickler dabei anleitet einen Vergleich
von Soll- und Ist-Geometrie auf dessen Aussagekraft zu einer Simulation bewerten zu können. Der
Ist-Stand wird hierfür mit hochauflösenden Digitalisierungstechniken erzeugt. Aufgrund dieses
Vergleichs wird eine Entscheidung mit dem Anwender forciert ob eine durchgeführte Simulation
mit idealem CAD-Modell ausreichend ist. Durch die in jeder Ebene situativ bereitgestellten
Wissenselemente können gezielt Fragestellungen beantwortet werden um die Signifikanz der
auftretenden Abweichungen einschätzen und in Hinblick auf die Relevanz auf
Simulationsergebnisse bewerten zu können. Wird auf Basis dieses Prozesses eine Simulation mit
realen Geometrieelementen empfohlen sind für diesen Zweck vier Methoden zur Erzeugung
simulationsfähiger Modelle entwickelt worden und dargestellt: Parametrische Korrektur des
CAD-Modells bei einfachen Abweichungen der vollständige aber aufwändige Prozess des Reverse
Engineering (RE) Generierung von Hybridmodellen bestehend aus CAD-Geometrie und
Scan-Einsatzteilen aus RE Adaption von FE-Netzen an die gescannten Datensätze (Punktwolken und
Polygonnetze). Alle aufgezeigten Vorgehensmodelle sind zur Verifikation jeweils mit
Anwendungsbeispielen aus Industrie und Praxis durchgeführt. Dabei konnten die
Simulationsergebnisse verfeinert und näher an die realen Verhältnisse gebracht werden. Das
vorgestellte Modell bietet einen Einstieg in die Verbesserung der Simulationsmodelle durch
Integration von Fertigungsabweichungen. Eine noch frühzeitigere Verwendung im
Entwicklungszyklus ist zur Kostenreduktion anzustreben und kann durch die Verwendung von
Prozesssimulationen erfolgen wenn diese verlässliche Ergebnisse liefert. Da die
Datenstrukturen der Scans und Prozesssimulationen ähnlich sind können die vorgestellten
Methoden hier in gleicher Weise eingesetzt werden. Ebenso kann die hier vorgestellte
Erzeugungsmethodik für korrigierte realitätsnahe Geometrien auch außerhalb der
Simulationsanwendung einen wichtigen Beitrag leisten beispielsweise im Rahmen des Digitalen
Zwillings.
