100:44 für Reference+ – KI-gestützte Referenzpunktbestimmung von Head acoustics

Schnellere Ergebnisse, Prozesskonsistenz und -robustheit: Die Anforderungen an die Produktentwicklung steigen kontinuierlich an, und der Trend zu kürzeren Entwicklungszeiten ist ungebremst.

Bei der Strukturanalyse benötigen Anwender:innen innovative, zuverlässige Tools, die Ihnen helfen, den immer komplexeren Anforderungen gerecht zu werden. Reference+ von Head acoustics ist eines davon: Das Software-Modul für die ArtemiS SUITE findet mit Hilfe von auf neuronalen Netzen basierenden KI-Technologien automatisch die Referenzpunkte für ein Prüfobjekt.

Das Problem

Wenn Referenzpunkte falsch gewählt sind, hat das Einfluss auf alle weiteren Schritte im Prozess: Von schlechten Curve-Fitting-Ergebnissen bis hin zu dem Fall, dass einige Moden überhaupt nicht erfasst werden. Solche Fehler wirken sich auf alle weiteren Prozessschritte der Strukturoptimierung aus – doch sie im Nachhinein analytisch zu erkennen ist schwierig. Darüber hinaus ist es meist unmöglich, sie in späteren Schritten des Prozesses zu korrigieren, so dass der zeitintensive Modalanalyseprozess von vorne begonnen werden muss.

Die Lösung

Reference+ von Head acoustics schafft von Anfang an eine solide Basis für zuverlässige Ergebnisse in der Modalanalyse, statt später aufwendige Korrekturen vornehmen zu müssen. Die innovative Technologie stellt sicher, dass bereits die Messplanung optimal auf präzise und aussagekräftige Resultate ausgelegt ist. Dadurch entfällt zeitintensive Ergebniskosmetik, und die Qualität Ihrer Analyse steigt erheblich.

Es findet die bestmöglichen Referenzpunkte für Ihre experimentelle Modalanalyse automatisch und zuverlässig – KI-gestützt. Alles, was Sie sonst noch brauchen, sind ein Hammer und ein Sensor, weder Simulationsergebnisse noch Vorkenntnisse oder Erfahrungen mit Modalanalysen sind erforderlich.

Reference+ von Head acoustics verbessert die Qualität der Ergebnisse bei der Referenzpunktbestimmung erheblich und erzielt schnell aussagekräftige Ergebnisse – selbst dann, wenn Sie nur gelegentlich Modalanalysen durchführen.  

Es führt Anwender durch einen kurzen Workflow und findet basierend auf gemessenen Daten dank seiner KI den besten Referenzpunkt. Die Qualität der Ergebnisse liegt so selbst für gelegentliche Nutzer auf einem hohen Niveau.

Gerade bei höheren Frequenzbereichen, wo die Modendichte zunimmt und die Komplexität steigt, ist eine manuelle Auswertung sehr fehleranfällig und zeitaufwändig – vor allem hier kann Reference+ punkten und steht Anwendern bestmöglich zur Seite. Reference+ hilft ihnen, sich schrittweise mit ihrer Struktur vertraut zu machen, denn mit jeder weiteren Impact-Messung erhalten sie mehr Informationen, die das Ergebnis optimieren.

Der Beweis: 100 % Trefferquote mit KI

In einer Studie sollten zwei Teilnehmergruppen eine Modalanalyse durchführen. Beide Gruppen enthielten Personen mit nur theoretischem Wissen über Modalanalyse bis hin zu Experten. 

Während Gruppe 1 auf traditionelle Methoden setzte und Referenzpunkte sowie geeignete Modellgrößen allein basierend auf Wissen und Erfahrung auswählte, erhielt Gruppe 2 Unterstützung durch KI-gestützte Technologien. Diese KI übernahm sowohl die Bestimmung optimaler Referenzpunkte als auch das Curve Fitting.

Die Studie wurde an der BARC-Struktur (Box Assembly with Removable Component) durchgeführt, die als komplexe Referenzstruktur für Studien und Untersuchungen im Zusammenhang mit der Strukturdynamik bekannt ist.

Die Ergebnisse waren eindeutig: Sämtliche Teilnehmer (100 %) der KI-unterstützten Gruppe erstellten erfolgreich vollständige modale Modelle – unabhängig davon, wie erfahren sie in der Praxis der Modalanalyse waren. Demgegenüber gelang es weniger als der Hälfte (44 %) der Teilnehmer, die ohne KI-Unterstützung arbeiteten, ein vollständiges modales Modell zu generieren.

Besonders bemerkenswert ist, dass selbst Teilnehmer ohne jegliche praktische Erfahrung in experimenteller Modalanalyse durch die Nutzung unserer KI zu 100 % erfolgreiche Ergebnisse erzielen konnten. Die Studie unterstreicht somit eindrucksvoll das enorme Potenzial von KI-Technologien, um die Qualität und Zuverlässigkeit der experimentellen Ergebnisse signifikant zu erhöhen.

Was Reference+ von anderen Lösungen unterscheidet

Ein so hilfreiches und effizientes Werkzeug für die Modalanalyse wie Reference+ war bisher nicht verfügbar. Andere Werkzeuge zur Voruntersuchung erfordern manuelle Analyseschritte, die von den Eingaben des Anwenders abhängen, oder benötigen Simulationsergebnisse. Reference+ hingegen kann dank der integrierten neuronalen Netze den optimalen Referenzpunkt selbstständig bestimmen und liefert unabhängig von der Erfahrung des Anwenders konsistente und qualitativ hochwertige Ergebnisse.

Reference+ ist zudem vollständig in die ArtemiS SUITE-Software integriert und vermeidet Unterbrechungen des Arbeitsablaufs bei der experimentellen Modalanalyse. Diese Integration ermöglicht es, mit geringem Mehraufwand eine enorme Verbesserung zu erzielen.

Für wen ist Reference+ gedacht?

Reference+ kommt allen zugute, die experimentelle Modalanalysen durchführen oder planen. Erfahrene Anwender verbessern mit Reference+ die Qualität ihrer Ergebnisse, weil sie bessere Ausgangsbedingungen für nachfolgenden Analyseschritte schaffen, indem sie den Referenzpunkt im ersten Schritt besser positionieren und im zweiten Schritt ein vollständigeres modales Modell erhalten.

Besonders für gelegentliche Anwender sind der geführte Workflow und die automatische Referenzpunktbestimmung von Reference+ echte Game-Changer: Mehr Sicherheit und höhere Robustheit der Ergebnisqualität in signifikant kürzerer Zeit.

Während des gesamten Prozesses werden sie optimal durch Automatismen und KI-Algorithmen unterstützt. Die höhere Zuverlässigkeit der Ergebnisse ist ein unschätzbarer Vorteil für alle Anwender.

Anwendungsszenarien

• Experimentelle Modalanalysen
• Troubleshooting
• Validierung von FE-Modellen