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EDA JM

Mit EDA zu erweiterten
Möglichkeiten für JMatPro

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JMatPro ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das zunehmend in Forschung und Industrie eingesetzt wird.

Vergleich von Werkstoffen und Berechnungen
+ Datensatzvergleich
+ Interaktive Graphiken
+ Tabellenvergleiche

Vergleich von Werkstoffen
und Berechnungen

+ Datensatzvergleich
+ Interaktive Graphiken
+ Tabellenvergleiche
Ergebnis einer JMatPro-Berechnung ist ein physikalisch konsistenter Datensatz für eine bestimmte chemische Zusammensetzung. Legierungen sind jedoch allgemein gekennzeichnet durch eine Variationsbreite an möglichen Zusammensetzungen, die einen erheblichen Einfluss auf Produkt- und Prozesseigenschaften haben. In diesem Zusammenhang erweitert EDA die Möglichkeiten von JMatPro erheblich durch ein Datenmanagement mit umfangreichen Analysemöglichkeiten für große Datenmengen. ICME (Integrated Computational Materials Engineeering) mit EDA und JMatPro ist erfolgreich in vielen praktischen Projekten.

Explorative Datenanalyse für Massenberechnungen mit JMatPro

+ Optimierung von Werkstoffen und Prozessen
+ Erhöhung von Leistung und Prozesssicherheit durch simulationsgestützte Anpassung von technischen Liefervorschriften
+ Auswertung von 10.000+ JMatPro Berechnungen
+ Parametrisierte Statistiken
+ Auflösung von Zielkonflikten und Auswahl optimaler Varianten

Datenmanagement für JMatPro Berechnungen

+ Verteilung von JMatPro-Berechnungsergebnissen im Unternehmen
+ Web-basierter Zugriff auf JMatPro-Daten
+ Reduktion der Datenmenge und Komplexität spezifisch für Anwender
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EDA bildet zusammen mit JMatPro den ICME *
Prozess ab.
*(Integrated Computational Materials Engineeering)
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Welchen Mehrwert liefert ein Datenmanagement für JMatPro Berechnungen?

JMatPro wird allgemein von wenigen Mitarbeitern im Unternehmen genutzt. Die Daten können allerdings für eine Vielzahl von Ingenieuren im Unternehmen in ihrer praktischen Arbeit für die Auslegung von Produkten und Prozessen genutzt werden. EDA hilft bei der Verteilung der richtigen Informationen an die relevanten Mitarbeiter. So können beispielsweise berechnete Werkstoffdatenblätter für alle relevanten Werkstoffe bereitgestellt werden – dabei profitieren die Anwender von der einzigartigen Konsistenz und Vergleichbarkeit der Daten, die bei klassischen Datenbanken und Katalogen aus Normdaten allgemein nicht gegeben ist.


Die Daten aus JMatPro können in EDA auch benutzerspezifisch angepasst werden, z.B. durch Ausblenden von Informationen mit Hilfe der Berechtigungssteuerung oder durch Definition spezifischer Ansichten auf die Daten.


Selbstverständlich kann das web-basierte EDA System hierfür nahtlos in die IT-Infrastruktur integriert werden. Die Skalierbarkeit reicht von der Einzelplatzanwendung über eine von Matplus betriebene Cloud-Lösung im Internet bis zur Integration als „On-Premise“-Lösung mit Schnittstellen z.B. zu Teamcenter PLM.

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Wie können Werkstoffdaten aus JMatPro mit praktischen Erfahrungen ergänzt werden?
Nicht alle Werkstoffdaten kommen aus der Werkstoffwissenschaft und aus JMatPro. In der Praxis sind auch Preise, Verfügbarkeiten, Erzeugnisformen und praktische Erfahrungen sowie Prüfdaten interessant. EDA erlaubt die Ergänzung der berechneten Werkstoffdaten mit zusätzlichen Informationen. Ein Beispiel ist die automatische Abschätzung des Legierungszuschlags aus der chemischen Zusammensetzung und konfigurierbare Preislisten für die Legierungselemente. Weitere Daten können leicht, beispielsweise über Copy&Paste hinzugefügt werden. Auch ein Vergleich von Prüfdaten mit berechneten Werkstoffkennwerten ist leicht möglich.
Beispiel
Der Vergleich von Werkstoffdatensätzen
ist leicht durch Mehrfach-Selektion im Strukturbaum des Web-Browsers möglich

Was bietet EDA für Vergleichsmöglichkeiten
unterschiedlicher Werkstoffe?

Klassische Kataloge und Datenblätter sind heute vielfach in digitaler Form vorhanden – allerdings vielfach nur in Dokumentform. Erst wenn Daten in geeigneter Form datenbankgestützt vorhanden sind, ist bei Werkstoff-alternativen ein systematischer Vergleich möglich. Dazu gehört selbstverständlich auch eine Einheitenkonvertierung, so dass der Anwender alle Daten in seiner gewohnten Darstellung sehen kann.
Beispiel
Die Überlagerung von Kurven für die Hochtemperaturfestigkeit unterschiedlicher
AlSi-Gusslegierungen
Beispiel
Eine interaktive Grafik (statistischer Boxplot) in EDA: Einfluss des Mo-Gehalts auf die Duplextemperatur bei 1000 verschiedenen Werkstoffvarianten.
In EDA gibt es viele Möglichkeiten für den Vergleich von Werkstoffen
Alle Werkstoffe sind übersichtlich in einer flexiblen Baumstruktur gespeichert – für den Vergleich können mehrere Werkstoffe ausgewählt werden, die dann direkt vergleichend dargestellt werden. Kurven werden dabei automatisch überlagert. Darüber hinaus stehen konfigurierbare Übersichtstabellen zur Verfügung, die mit ihren Filterfunktionen wie übliche Tabellenkalkulationen funktionieren. Selbstverständlich können die Tabellen auch graphisch ausgewertet werden, z.B. durch X-Y Plots oder Histogramme.
Wie können Zielkonflikte bei der Werkstoffauswahl mit EDA systematisch aufgelöst werden?
Bei der Werkstoffauswahl gibt es oft Zielkonflikte: So wird beispielsweise oft gleichzeitig höchste Festigkeit, exzellente Verarbeitungseigenschaften und ein günstiger Preis gefordert. Dies gilt nicht nur bei der Entscheidung über den Einsatz verschiedener Werkstoffe – auch ein einzelner Werkstoff bietet im Rahmen der oft breiten Spannweite der Spezifikation viel Optimierungspotenzial.

EDA erleichtert und unterstützt die Berechnung von Werkstoffvarianten mit JMatPro. Beispielsweise berechnet Matplus in eigenen Projekten zur Werkstoffinnovation stets mehrere Tausend Werkstoffmodifikationen. Bevor aufwändige und teure praktische Versuche beauftragt werden, erfolgt zunächst eine Auswertung der umfangreichen Berechnungen mit EDA.
Alle Daten aus JMatPro können in Tabellen mit Filterfunktionen vergleichend dargestellt werden.
Beispiel
Eine interaktive Grafik (Histogramm) in EDA: Histogramm über die Duplextemperatur bei 1000 verschiedenen Werkstoffvarianten.
Mit EDA Globale Optima aus Zielkonflikten in verschiedenen Ebenen ableiten
Große Datenmengen werden Dabei mit sogenannten Zielkonflikt-Plots ausgewertet. In X-Y Diagrammen werden bestimmte Eigenschaften der einzelnen Varianten gegenübergestellt, z.B: Festigkeit gegenüber Legierungskosten bei 1000 Werkstoffvarianten. Graphisch können nun Zielgebiete in dieser Darstellung markiert und in ein Selektions-Set überführt werden. Es können beliebig viele Zielkonflikt-Plots erstellt werden, z.B. zu fertigungsrelevanten Informationen wie Umwandlungskinetik und Temperaturen für die Wärmebehandlung. Die unterschiedlichen Zielkonflikt-Darstellungen werden dann über gemeinsame Selektions-Sets zusammengeführt, so dass globale Optima gefunden werden können.
Beispiel
Ein grafischer Vergleich von 1000 Varianten eines Duplexwerkstoffs in Bezug auf Kosten und Festigkeit
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