Elektrische Antriebe sind eine grundlegende Komponente in fast allen komplexen mechatronischen Systemen und bestehen aus Motor, Getriebe, Encoder, Bremse und Wechselrichter. Ihre ursprüngliche Auslegung in Systemen basiert oft auf vereinfachten analytischen Formeln, die eine grobe Schätzung der erforderlichen Parameter liefern. Um jedoch die Zuverlässigkeit und Leistung des Gesamtsystems zu gewährleisten, ist eine detailliertere Validierung mithilfe physikalisch basierter Simulationen unerlässlich. Diese Simulationen können dynamische Wechselwirkungen erfassen oder Systembeschränkungen variieren.
Derzeit wird die Auswertung solcher Simulationen in der Regel manuell von Fachleuten durchgeführt. Diese Experten interpretieren die Ergebnisse, identifizieren potenzielle Schwachstellen oder Verbesserungsmöglichkeiten und leiten Empfehlungen für die Konstruktion ab. Dieser Prozess ist nicht nur zeitaufwändig, sondern hängt auch stark von der individuellen Fachkompetenz und Erfahrung ab, was zu Inkonsistenzen und einer eingeschränkten Skalierbarkeit führen kann.

ZIELE:

Das Ziel dieser Arbeit ist, die Elemente eines elektrischen Antriebssystems wie bspw. Motor und Getriebe sowie die Mechanik des mechatronischen Systems in Modelica zu modellieren. Verschiedene Varianten der Antriebskomponenten sollen zur Auswahl stehen und modular konfigurierbar mit der Mechanik der Applikation zusammengefügt werden. Eine Auswahl der Komponenten soll aus einer Anfrage (Query) an einen Knowledge-Graphen erfolgen. Es soll ein Konzept erarbeitet und implementiert werden, wie dieser Workflow automatisiert erfolgen kann. Das Simulationsmodell für den gesamten Antrieb soll automatisch generiert und die Simulation im Anschluss durchgeführt werden. (Bei einer Masterarbeit soll zudem ein iterativer Prozess konzipiert und implementiert werden, in welchem die Antriebsauslegung aufgrund der Simulationsergebnisse angepasst wird.)

HILFREICHE VORKENNTNISSE:

• Grundlegende Kenntnisse über mechatronische und elektrische Antriebssysteme
• Programmierkenntnisse
• Vorlesungen Digital Twin Engineering oder Cyber Physical Modeling
• Erste Erfahrungen mit Modelica-Simulationen