Warum Konvergenzstudien wichtig sind.

Warum Konvergenzstudien wichtig sind

Wie Sie mit fundierten Simulationen bessere Entscheidungen treffen – und warum das gerade für kleine und mittelständische Unternehmen entscheidend ist.

Einleitung: Wenn Zahlen trügen

Ingenieure und Konstrukteure verlassen sich täglich auf Simulationsergebnisse, um wichtige Entscheidungen zu treffen: Wird ein Bauteil halten? Ist eine Optimierung wirtschaftlich sinnvoll? Doch das, was auf dem Bildschirm als exakte Zahl erscheint – etwa die Spannung in der fünften Nachkommastelle – ist in Wirklichkeit nur eine Näherung. Sowohl Simulationen als auch Messungen sind nie perfekt, sondern immer nur ein Abbild der Realität.

Das Problem: Ohne zu wissen, wie genau diese Näherung ist, kann auch die beste Entscheidung zur Lotterie werden. Genau hier kommen Konvergenzstudien ins Spiel.

Warum jede Simulation eine Absicherung braucht

Das Ziel jeder Simulation ist ein quantitatives Ergebnis, das als Entscheidungsgrundlage dient – z. B. ob eine Streckgrenze überschritten wird. Doch die Simulation liefert nur eine Annäherung an die Realität. Ohne zu wissen, wie nah sie dem exakten Wert kommt, fehlt die Grundlage, um Entscheidungen sicher zu treffen.

Viele Ingenieure gleichen ihre Simulation zunächst mit dem Bauchgefühl ab – „verformt sich das Bauteil in die erwartete Richtung?“ –, was eine wertvolle Plausibilitätsprüfung ist. Doch für belastbare Entscheidungen braucht es quantitative Absicherung. Und diese entsteht durch:

• Experimentellen Abgleich, z. B. mit Dehnungsmessstreifen (DMS)
• A-posteriori-Fehlerschätzer, die auf der Lösung selbst basieren
• Konvergenzstudien, bei denen Simulationen mit unterschiedlichen Netzfeinheiten verglichen werden

Konvergenzstudien: Das Rückgrat verlässlicher Simulationen

Eine Konvergenzstudie untersucht, wie sich das Ergebnis verändert, wenn das Netz feiner wird. Bleibt das Ergebnis stabil, ist das ein starkes Indiz für eine konvergente und somit vertrauenswürdige Lösung.

Ohne diese Überprüfung kann es gefährlich werden:
Eine falsche Konvergenzstudie vermittelt trügerische Sicherheit – man glaubt, das Ergebnis sei exakt, obwohl es nur zufällig stabil ist. Das ist riskanter, als gar keine Studie zu machen.

Studien zeigen, dass bis zu 40 % der industriellen FEM-Analysen ohne ausreichende Konvergenzprüfung durchgeführt werden. Die Folgen:

• Fehlentscheidungen durch zu grobe Netze
• Vertrauensverlust in Simulationen
• Kostenexplosion durch übervorsichtige Sicherheitsfaktoren
• Unnötige Rechenzeiten bei überfeinen Netzen – und damit Energieverschwendung

Man fährt schließlich auch nicht mit dem 40-Tonner zum Bäcker.

Erfahrungswissen reicht nicht immer

In vielen Unternehmen basiert die Netzerstellung auf Erfahrung: „Das hat man schon immer so gemacht.“ Dieses Wissen ist wertvoll – aber nicht übertragbar, wenn neue Materialien, Lastfälle oder Geometrien ins Spiel kommen. Zahlreiche Dissertationen beschäftigen sich über Jahre mit der optimalen Netzstrategie für nur ein Bauteil – das zeigt, wie komplex die Thematik ist.

Selbst Expertenwissen stößt an Grenzen, wenn Randbedingungen sich ändern. Hier helfen systematische, datenbasierte Verfahren, um die Qualität der Simulation objektiv zu bewerten.

Warum das besonders für KMU relevant ist

Große Unternehmen investieren in Validierung, Tests und Simulationsprozesse. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) hingegen müssen mit begrenzten Ressourcen auskommen. Das führt oft zu pragmatischen, aber riskanten Abkürzungen – etwa dem Vertrauen auf Standard-Netzeinstellungen oder Bauchgefühl.

Gerade KMU können jedoch enorm profitieren:

• Reduzierte Fehlentscheidungen dank nachvollziehbarer Genauigkeit
• Kürzere Entwicklungszeiten durch gezielte Netzoptimierung
• Nachhaltigere Berechnungen mit geringerem Energieverbrauch
• Höhere Akzeptanz von Simulationsergebnissen im Management

Eine Investition in Konvergenzstudien zahlt sich also schnell aus – wirtschaftlich, technisch und ökologisch.

Wie Dr.Q unterstützt

Dr.Q hilft Ingenieuren und Entwicklern, Fehlerband, Modellgüte und Konvergenz besser zu verstehen – automatisiert, nachvollziehbar und effizient.
Unsere Lösungen ermöglichen es, Simulationsergebnisse quantitativ abzusichern, ohne dass Expertenstunden in manuelle Netzanalyse fließen müssen. Damit wird aus unsicherem Schätzen wieder fundiertes Entscheiden.

Fazit: Vertrauen durch Verständnis

Simulationen sind mächtige Werkzeuge – aber nur, wenn man ihre Grenzen kennt. Eine Zahl mit fünf Nachkommastellen ist kein Garant für Wahrheit, sondern oft nur ein gutes Gefühl.
Konvergenzstudien sind daher kein Luxus, sondern Grundvoraussetzung für glaubwürdige Simulationen. Wer sie beherrscht, trifft nicht nur bessere Entscheidungen, sondern schafft Vertrauen – in seine Modelle, seine Prozesse und seine Ergebnisse.

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